为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

在人工智能的基础上,首次提出人工心理理论的概念,即:利用信息科学的研究方法,对人的心理活动的更全面内容(尤其是情感、意志、性格、创造等)的人工机器实现.探索性提出了人工心理学的定义、目的、法则、研究内容、应用范围、研究方法等问题,试图确立人工心理学理论结构体系,有利于人工智能的研究走向更深、更高层次

针对TH50型码垛机器人采用曲柄摇块机构驱动回转副这种新构型,利用动态静力学方法将瞬时惯性力系转化为静力系,通过机器人整体及其子系统的力系平衡方程建立了机器人的动态静力学模型.利用Matlab编制了求解其关键零部件以及关键轴的受力状态的程序,并进行了实例计算和分析.该模型已成功应用于TH50码垛机器人的设计和校核,样机的良好运行表明了该模型的正确性

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

一、了解单冲压片机的基本结构 二、初步学会单冲压片机的装卸和使用

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针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

大学基础化学ⅡI 第一节序言(Introduction) 研究化学现象与电现象之间的关系 研究化学能与电能相互转化及其规律的学科

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