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从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果
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一、学科平台课程 1《工程制图 A1》 2《工程制图 A2》 3《电工与电子技术》 4《电工与电子技术实验》 5《理论力学 A》 6《材料力学 A》 7《机械工程材料》 8《机械原理》 9《机械设计》 10《互换性与测量技术基础》 11《机械制造技术基础 A》 二、专业课程 1《流体力学》 2《机械控制工程基础》 3《材料成型技术基础》 4《微机原理与应用》 5《液压与气压传动》 6《机械工程测试技术》 7《数控技术》 8《机电传动与控制》 三、个性化发展课程 1《机械制造装备设计》 2《精密与特种加工》 3《自动化制造系统》 4《计算机辅助制造应用软件》 5《单片机原理》 6《工业机器人技术》 7《机电一体化系统设计》 8《冲压工艺与模具设计》 9《塑料成型与模具设计》 10《 模具 CAD/CAM 应用软件》 11《 汽车构造概论》 12《 汽车理论》 13《 汽车电子技术》 14《 汽车 CAD/CAM 应用软件》 15《 机械制造典型装备与工艺》 16《 专业软件应用》 17《 生产质量控制与组织》 18《 企业工程技术》 19《 创造性思维与创新方法》 20《 机械创新设计》 21《 机电综合科技竞赛》 22《 工程热力学和传热学基础》 23《 物流工程概论》 24《 工业设计概论》 25《 汽车概论》 26《 模具技术概论》 27《 创业计划与训练》 28《 增材制造技术》 29《 工程经济学》 30《 人机工程学》 31《 物流设施与设备》 32《 Visual Basic 语言程序设计》 33《 工业机器人应用与编程》 34《 状态监测与故障诊断》 35《 机械振动与噪声控制》 36《 先进制造技术》 37《 材料检测方法》 38《 专业外语》 39《 科技论文写作》 40《 学科前沿及发展动态》 41《 国际工程学概论》 四、实践环节 1《工程训练 A》 2《工程制图综合实践》 3《认识实习》 4《机械原理课程设计》 5《工程力学实践》 6《机械设计课程设计》 7《机械制造技术基础课程设计》 8《数控加工实践》 9《机电综合实践》 10《 专业方向综合实践》 11《 生产实习》 12《 毕业设计》
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前已指出,对于状态完全能控的线性定常系统,可以通过线性状态反馈任意配置闭 系统的极点。事实上,不仅是极点配置,而且系统镇定、解耦控制、线性二次型最优控制 (LQ)问题等,也都可由状态反馈实现。然而,在4.2节介绍极点配置方法时,曾假设所有 的状态变量均可有效地用于反馈。但在实际情况中,并非所有的状态度变量都可用于反 馈。这时需要估计不可量测的状态变量。需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另 一个状态变量,因为噪声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪 比
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本章介绍了钢筋混凝土梁截面刚度计算和 变形控制的基本方法,通过本章的学习 应了解钢筋混凝土受弯构件截面刚度的景 响因素,掌握截面计算刚度和挠度的计算 方法
文档格式:PPT 文档大小:695.5KB 文档页数:29
关于优化问题比较:传统的优化方法 (1)依赖于初始条件。 (2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快
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(1)依赖于初始条件。 (2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 (3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度
文档格式:PPT 文档大小:79KB 文档页数:10
1.掌握控制测量外业观测方法和内业数据处理方法 2.掌握线路、桥梁、隧道测设的方法和相关计算 3.了解建筑物变形观测的意义和内容
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◆地形图的基本知识 一.概述 二.地形图的比例尺 三.地形图图式 四.等高线 五.地形图的分幅与编号 ◆测图前的准备工作 一.测图前的准备工作 二.绘制坐标方格网 三.展绘控制点 ◆地形图测绘方法 一.平板仪测图原理 二.平板仪的构造 三.小平板仪的安置 四.碎部点测定的基本方法 五.地形图测绘方法
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(1)非线性 (2)分布处理 (3)学习并行和自适应 (4)数据融合 (5)适用于多变量系统 (6)便于硬件实现
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一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目
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