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学习要点: 1. 学习常用电子元器件的性能、特点、主要参数、标志方法。 2. 学习常用电子元器件的基本检测方法。 主要内容: ❖ 电阻 ❖ 电容 ❖ 电感和变压器 ❖ 半导体分立器件 ❖ 集成电路 ❖ 开关件、接插件及熔断器 ❖ 电声器件 ❖ 表面安装元器件
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基本内容,明确学习思想道德 课的意义,端正学习态度,掌握正确的方法,增强学习的自觉性和积极性;培养学生高尚的 思想情操和良好的道德品质,树立体现中华民族特色和时代精神的社会主义价值标准和道德 规范,树立正确的世界观、人生观、价值观,提高为建设有中国特色社会主义而奋斗的自觉 性
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《量子力学》课程教学资源(学习资料)考试大纲(适用于物理学所有学科)
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本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置
文档格式:PDF 文档大小:463.43KB 文档页数:4
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
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通过本章学习,要求学 生学会对连锁企业进行 竞争力分析,掌握我国 连锁商业应对竞争的策 略,把握创新的内涵及 特征
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遗传算法 Genetic Algorithms, GA 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization, PSO 贝叶斯优化算法 Bayesian Optimization 算法应用示例 Application Demos 自动化机器学习 Automated machine learning
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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
文档格式:PDF 文档大小:470.29KB 文档页数:5
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
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综合性学习《走上辩论台》导学案_走上辩论台导学案
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