本書詳細介紹了智能計算中若干問題近年來的研究進展及其應(yīng)用。對智能系統(tǒng)的基本特征作了歸納總結(jié)，回顧了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的最新研究發(fā)展，將進化計算的思想引入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，提出了進化的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等基本觀點，指出了進化的模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能系統(tǒng)的一個重要特征。主要內(nèi)容涉及模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的計算能力、模糊算子神

工程軟件開發(fā)技術(shù)

本書介紹了C語言的相關(guān)知識，主要內(nèi)容包括：程序設(shè)計基礎(chǔ)、c語言概述、數(shù)據(jù)類型與表達式、c語言程序設(shè)計初步、數(shù)組、函數(shù)與變量、指針、結(jié)構(gòu)體、共用體與用戶自定義類型、預(yù)處理和文件等。為便于不具備其他高級語言和程序設(shè)計基礎(chǔ)知識的讀者自學(xué)，編者力求概念準確、編排合理、循序漸進、深入淺出、講解通俗，并且在介紹各章節(jié)內(nèi)容的過程中，

本書以MICROSOFT宏匯編MASM為背景，系統(tǒng)講述了8086指令系統(tǒng)及匯編語言程序設(shè)計的方法和技術(shù)，介紹了32位X86指令及其程序設(shè)計。全書共分10章，第一章介紹基礎(chǔ)知識；第2、3章介紹8086微處理器的基本結(jié)構(gòu)、尋址方式及匯編語言程序格式；第4-7章敘述基本指令系統(tǒng)及順序、分支、循環(huán)、子程序等設(shè)計方法；第8章介紹

本書共分10章。第1章～第6章主要講述計算機的基本組成原理，內(nèi)容包括計算機的基本組成、數(shù)制和碼制、指令系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、構(gòu)成整個計算機系統(tǒng)的中央處理器和輸入偷出系統(tǒng)；第7章～第9章講述計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基本知識，包括標量計算機、向量計算機、并行計算機和多處理機；第10章講述實驗儀和5個基本實驗要求。本書內(nèi)容充實、重點突出、

本書以MCS一5l系列單片機中的8051為例，本著通俗易懂、深入淺出、循序漸進的原則，系統(tǒng)講述了單片機的原理、結(jié)構(gòu)、指令、匯編語言程序設(shè)計、定時和中斷系統(tǒng)、串行接口，并介紹了多種單片機資源的擴展和接口技術(shù)。為使非計算機專業(yè)讀者更方便地學(xué)習(xí)單片機以及提高實驗和實踐能力，在第1章加入了計算機運算基礎(chǔ)這部分內(nèi)容，在第10章介

本書系統(tǒng)介紹計算機控制應(yīng)用技術(shù)，全書分為8章，第1章介紹了計算機控制系統(tǒng)的特點、結(jié)構(gòu)、工作過程、典型的應(yīng)用方式和發(fā)展趨勢；第2章討論了I/O接口技術(shù)和I/O通道的組成及工作原理；第3章是常用控制程序設(shè)計，包括巡回檢測、數(shù)字濾波、標度變換、報警程序、查表技術(shù)等；第4章和第5章分別介紹了數(shù)字控制器的連續(xù)化設(shè)計和離散化設(shè)計方

本教材專為相關(guān)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課或?qū)�業(yè)課中《傳感器原理與應(yīng)用》課程的教學(xué)內(nèi)容而編寫。全書運用了已學(xué)過的基礎(chǔ)理論課和專業(yè)基礎(chǔ)理論課的教學(xué)內(nèi)容，循序漸進地推導(dǎo)出經(jīng)典常用傳感器數(shù)學(xué)模型的建立過程及其工作特性的定量分析方法，以及典型應(yīng)用的定量分析方法，以培養(yǎng)、啟發(fā)學(xué)生建立自主創(chuàng)新思路和創(chuàng)新方法。傳感器的設(shè)計內(nèi)容另編有《傳感器設(shè)計

在實際的生產(chǎn)過程中，系統(tǒng)的非線性問題一直是困擾人們的一個難題。非線性種類繁多，傳統(tǒng)的各種控制方法對于非線性過程控制效果難以令人滿意。隨著智能控制理論的發(fā)展，各種智能控制方法被用于非線性過程控制系統(tǒng)中，如模糊邏輯控制、模糊自適應(yīng)控制，模糊預(yù)測控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，遺傳算法控制，專家

本書從模糊系統(tǒng)的基本理論與方法、多種模糊辨識方法及算法逼近性能分析、實際應(yīng)用等方面，闡述了近年來非線性系統(tǒng)模糊模型辨識方面的研究成果。內(nèi)容包括：非線性系統(tǒng)模糊建模與模糊辨識理論基礎(chǔ)；模糊系統(tǒng)萬能逼近理論分析；基于模糊劃分的非線性系統(tǒng)模糊辨識；基于模糊聚類的模糊辨識；基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的模糊辨識；隸屬函數(shù)對模糊模型描述性能的