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1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论
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预测控制的由来 预测控制原理 动态矩阵控制算法 多变量预测控制 商品化预测控制软件 仿真举例
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以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法
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智能系统:基于智能预测控制的网络拥塞主动队列管理算法研究
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轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素.针对该类问题,将基于设定记忆长度的在线反向传播算法用于对偏心信号的检测.通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明:该方法具有学习收敛速度快,抗噪声能力强等特点,可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右,从而准确地补偿由偏心信号引起的厚度偏差,提高轧钢过程中的带钢厚度精度
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一、结构化程序设计方法的基本思想 二、C语言的三大程序设计基本结构 三、C语言的控制语句
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主要内容 3.1时钟同步控制 3.2互斥控制 3.3选举算法 3.4原子性事务管理 3.5分布式死锁处理 3.6习题
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智能系统:免疫克隆算法调节参数的非线性控制器设计
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7.1 多处理机系统结构 7.2 多处理机的互连网络 7.3 多处理机的系统控制 7.4 并行处理语言及算法 7.5 多处理机的性能 7.6 多处理机的系统实例
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智能系统:基于微粒群算法的灰色预测PID控制器
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