1.3从网络到图 1、网络图论概论 图论是数学领域中一个十分重要的分支,这 里所涉及的只是图论在网络中的应用,称网 络图论。网络图论也称网络拓扑。 为在计算机上系统地列出一个复杂网络的方 程以便分析,就要用到网络图论和线性代数 的一些概念。 随着计算机的发展,网络图论已成为计算机 辅助分析中很重要的基础知识,也是网络分 析、综合等方面不可缺少的工具

一、风量分配基本定律 二、网络图及网络特性 三、通风网络动态特性分析 四、矿井风量调节 五、应用计算机解算复杂通风网络

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

1、 柔性强 2、 可靠性高 3、 易于实现多功能复杂程序控制 4、 具有较强的网络通讯功能：DNC、FMS、 CIMS 等 5、 具有自诊断功能

传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字.本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法.这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

第一章计算机网络概述(第一讲 1.1计算机网络的发展 1.1.1计算机与通信相结合 计算机网络(Computer Network)出现的历史不长,但发展很快,经历了一个从简单到复杂的演变过程。 第一代计算机网络: 远程联机系统:以单个计算机为中心的计算机网络前端处理机FE终端控制器TC远程联机系统的典型结构如图:

第三章正弦交流电路 本章主要内容 1.正弦量相量 2.有效值 3.正弦电路元件 4.基尔霍夫定律相量形式 5.无源一端口网络阻抗导纳 6.交流电路功率 7.复杂正弦交流电路计算