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制造业智能化转型中AI应用的风险传播机制与控制研究——AI能力的双面效应
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作者 谢卫红 喻娟 +2 位作者 陈淑敏 李忠顺 赵修仪 《工业技术经济》 北大核心 2025年第10期109-116,共8页
在制造业智能化转型中,人工智能(AI)技术的应用提高了效率但也带来了风险。现有研究缺乏对复杂的制造网络动态演化及AI双向调节作用的系统分析。本文整合复杂网络与元胞自动机方法,构建动态风险传导模型,量化AI能力对风险传播和恢复的... 在制造业智能化转型中,人工智能(AI)技术的应用提高了效率但也带来了风险。现有研究缺乏对复杂的制造网络动态演化及AI双向调节作用的系统分析。本文整合复杂网络与元胞自动机方法,构建动态风险传导模型,量化AI能力对风险传播和恢复的双面效应,并通过特斯拉、西门子、富士康等案例验证策略有效性。研究发现,AI能力通过增强节点交互效率加速风险传播,同时通过智能优化提升系统恢复效率,形成“传播加速-恢复增强”的动态平衡。研究还发现,运行状态特征对风险控制的影响超过了网络结构特征,AI能力可以通过优化运行状态的稳定性来降低风险。在高AI能力的条件下,采取针对性策略的风险显著低于随机策略。研究为制造业提供了平衡AI创新与风险管控的量化模型和实践路径,建议重点提升关键节点AI韧性、实施差异化网络保护,并建立跨组织风险协同治理体系。 展开更多
关键词 制造业智能化转型 人工智能 风险传播与控制 元胞自动机 复杂网络 节点交互效率 智能优化 针对性策略
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基于数字孪生技术的刮板输送机运行速度控制方法研究
2
作者 汪卫兵 李赖 +3 位作者 赵栓峰 路正雄 贺海涛 李开放 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期151-158,共8页
矿用刮板输送机的运行速度与工作面煤流量不匹配,是导致设备运行效率低、能耗浪费的主要原因之一。为此,提出一种基于数字孪生技术的刮板输送机运行速度控制方法。设计一个由实际刮板输送机、刮板输送机数字孪生模型、孪生数据以及速度... 矿用刮板输送机的运行速度与工作面煤流量不匹配,是导致设备运行效率低、能耗浪费的主要原因之一。为此,提出一种基于数字孪生技术的刮板输送机运行速度控制方法。设计一个由实际刮板输送机、刮板输送机数字孪生模型、孪生数据以及速度控制策略组成的运行速度控制框架,并结合采煤工作双向割煤工艺,对刮板输送机工况进行分析研究,实时模拟刮板输送机的运行状态。根据预测的负载智能调控刮板输送机的运行速度和变速时间,从而实现对刮板输送机的智能控制。与榆家梁煤矿43101综采工作面采集的数据进行实验对比,结果表明,与传统的定速控制方法相比,采用基于数字孪生技术的刮板输送机速度控制方法可以使刮板输送机的装载率提高18.5%,能耗降低10.83%。 展开更多
关键词 数字孪生技术 刮板输送机 运行速度控制 智能调速 粗糙径向基神经网络 负载预测 能耗优化
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基于人工智能技术的舰船自动驾驶控制系统
3
作者 李尚富 陈大伟 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期181-184,共4页
为增强舰船面对大风、海浪等外界干扰时的航向控制能力,设计基于人工智能技术的舰船自动驾驶控制系统。构建具备非线性特征的船舶航向控制系统数学模型,并将其转换成状态空间形式进行描述,以此为基础,采用人工智能技术中的模糊神经网络(... 为增强舰船面对大风、海浪等外界干扰时的航向控制能力,设计基于人工智能技术的舰船自动驾驶控制系统。构建具备非线性特征的船舶航向控制系统数学模型,并将其转换成状态空间形式进行描述,以此为基础,采用人工智能技术中的模糊神经网络(FNN)与Bang-Bang控制相结合的方式搭建舰船自动控制系统结构,其中Bang-Bang控制器以航向偏差和偏差变化率为输入,实现快速消除较大航向偏差,模糊神经控制器同样以此为输入,负责在偏差较小时进行精细调控,二者协同实现舰船自动驾驶控制。实验结果表明,该系统能有效应对外界干扰,稳定跟踪航向,减少频繁操舵与超调,可快速将航向稳定在目标值,实现更优的舰船自动驾驶控制。 展开更多
关键词 人工智能 模糊神经网络 航向偏差 自动驾驶 舰船控制
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基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术研究 被引量:2
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作者 李佰霖 马云帆 +3 位作者 陈昱锐 罗远林 褚凡武 付文龙 《工程设计学报》 北大核心 2025年第3期281-295,共15页
变压器热点温度对电网系统的可靠性和稳定性有直接影响。针对传统变压器管理模式复杂以及变压器热点温度预测方法存在成本高、计算效率低和计算误差高等问题,提出了一种基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术。首先,搭建变压器数字... 变压器热点温度对电网系统的可靠性和稳定性有直接影响。针对传统变压器管理模式复杂以及变压器热点温度预测方法存在成本高、计算效率低和计算误差高等问题,提出了一种基于数字孪生的变压器热点温度预测预警技术。首先,搭建变压器数字孪生六维模型,实现了系统数据共通、多源融合和虚实交互等功能。然后,构建可承载人工智能与机器学习算法的感知交互驱动型数字孪生系统,并采用混沌自适应粒子群优化(chaotic adaptive particle swarm optimization,CAPSO)算法对BP(back propagation,反向传播)神经网络的权重和阈值进行优化,加快了原始网络的收敛速度,同时建立了基于CAPSO-BP的变压器热点温度预测模型。最后,利用变压器现场监测数据在虚拟引擎平台上进行仿真分析,实现了变压器热点温度预测预警系统各功能的开发应用并验证了预测模型的可行性和有效性。研究结果为数字孪生变压器系统由数字化向智能化转型提供了新的思路和理论依据。 展开更多
关键词 变压器 数字孪生 人工智能 机器学习 混沌自适应粒子群优化 反向传播神经网络 温度预测
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电力电子逆变器开路故障智能诊断的关键要素优化方法
5
作者 唐欣 申皓澜 +3 位作者 罗毅飞 刘宾礼 黄永乐 李鑫 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第6期106-118,共13页
为了解决电力电子逆变器开路故障智能诊断面临的实际故障样本缺乏、变特征适应性问题,相应从数据、算法两大智能化要素角度提出了一套优化方法,以支撑电力电子逆变器开路故障智能诊断的实际应用。数据要素方面,提出基于逆变特性的故障... 为了解决电力电子逆变器开路故障智能诊断面临的实际故障样本缺乏、变特征适应性问题,相应从数据、算法两大智能化要素角度提出了一套优化方法,以支撑电力电子逆变器开路故障智能诊断的实际应用。数据要素方面,提出基于逆变特性的故障样本扩增方法,明确了诊断模型训练所需的最少实际样本量;算法要素方面,提出一种诊断模型注意力增强方法以及模型频率点自适应训练方法,显著提高了面对逆变器宽频运行的模型训练效果及诊断准确率。实验验证了上述智能化要素优化方法的有效性。 展开更多
关键词 逆变器 开路故障诊断 人工神经网络 智能化要素 优化方法
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输出反馈式神经网络的机械臂轨迹跟踪控制
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作者 倪元相 刘芳 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期93-101,共9页
为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高... 为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高机械臂对未知干扰的鲁棒性.使用以B样条函数(B-spline)为基函数的ANN,通过基于粒子群优化(PSO)算法的离线训练确定初始控制增益,并通过控制增益的在线更新提供自适应能力,实现跟踪误差和控制成本最小化.仿真结果表明,所提方法在关节空间和笛卡尔空间中均能实现机械臂的准确控制和平滑移动,在有干扰场景下的控制性能显著优于比较方法,适用于激光切割、激光打印等高精度应用. 展开更多
关键词 机械臂 自适应跟踪控制 人工神经网络 角位置 粒子群优化
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基于人工智能算法的单级全差分折叠式共源共栅运算放大器的多目标设计方法
7
作者 李照希 苏震宇 +2 位作者 田宇浩 侯琛雪 杨银堂 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1784-1791,共8页
随着集成电路制造技术的发展,模拟集成电路设计面临着功耗、增益等性能指标折中的挑战.传统的设计方法依赖于近似方程和反复迭代,导致效率低下.本文提出了一种基于人工智能算法的多目标设计策略,用于单级全差分折叠式共源共栅运算放大... 随着集成电路制造技术的发展,模拟集成电路设计面临着功耗、增益等性能指标折中的挑战.传统的设计方法依赖于近似方程和反复迭代,导致效率低下.本文提出了一种基于人工智能算法的多目标设计策略,用于单级全差分折叠式共源共栅运算放大器的设计.该方法采用神经网络模型来表征设计参数与8个性能指标之间的映射关系,并通过适应度函数和约束条件设定运放所需达成的目标性能,再使用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法搜寻最佳适应度.实验结果表明,多项指标均优于设计目标,其中最大电压增益达到了65 dB,相位裕度为74°.利用该方法,能够快速且准确地获得满足设计要求的运放参数.与手工计算相比,该方法的运行时间仅为906 s,显著提高了设计效率,未来可应用于更多大规模电路设计中. 展开更多
关键词 人工智能算法 全差分折叠式共源共栅运算放大器 多目标设计 神经网络模型 粒子群优化
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粒子群优化算法在电力系统中的应用 被引量:220
8
作者 袁晓辉 王乘 +1 位作者 张勇传 袁艳斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第19期14-19,共6页
粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全... 粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。 展开更多
关键词 电力系统 配电网 最优潮流计算 无功优化 机组组合 谐波分析 电容器 粒子群优化 群体智能 机器人技术
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基于RBF神经网络的短期负荷预测方法综述 被引量:71
9
作者 彭显刚 胡松峰 吕大勇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第17期144-148,共5页
介绍了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测方法的相关概念,论述其具体实现途径。通过类比分析的方法对该类预测方法改进的过程进行回顾,指出其在实践中取得的进步。阐述了一些比较成熟的基于RBF神经网络预测模型的基本原理和技术特... 介绍了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测方法的相关概念,论述其具体实现途径。通过类比分析的方法对该类预测方法改进的过程进行回顾,指出其在实践中取得的进步。阐述了一些比较成熟的基于RBF神经网络预测模型的基本原理和技术特点,并对它们进行了评价。根据电力系统运行的实际特点和面临的新情况,从算法改进、原始负荷数据筛选和如何结合实际负荷特点等三方面对该方法进行分析。探讨了该领域持续改进的发展空间,指出了该领域进一步发展的技术趋势。 展开更多
关键词 短期负荷预测 人工神经网络 RBF径向基神经网络 粒子群优化 智能单粒子优化
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污水处理中人工神经网络应用研究的探讨 被引量:16
10
作者 黄明智 马邕文 +1 位作者 万金泉 黄明护 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期131-135,共5页
针对污水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点,提出应用人工神经网络技术对其控制,实现污水处理系统自动控制。简述了目前广泛应用于废水处理的神经网络以及建模原理。结合国内外研究动态,分析了人工神经网络在污水处理... 针对污水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点,提出应用人工神经网络技术对其控制,实现污水处理系统自动控制。简述了目前广泛应用于废水处理的神经网络以及建模原理。结合国内外研究动态,分析了人工神经网络在污水处理领域取得的成果,结果表明:在污水处理中引入神经网络智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法,国内在污水处理的神经网络智能控制的研究与国外有较大的差距,国内的研究及应用还处在发展阶段,应当加强。并对神经网络待解决的问题和发展趋势作了讨论。 展开更多
关键词 人工神经网络 智能控制 污水处理
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智能结构控制发展综述 被引量:48
11
作者 李宏男 阎石 林皋 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 1999年第2期29-36,共8页
本文介绍了智能结构的基本概念和基本特点,并对智能结构控制理论的形成和发展进行了综合论述;重点阐述了在土木工程结构控制中应用较成功的人工神经网络和模糊逻辑的理论和应用的现状,提出了今后应重点解决的问题。
关键词 智能结构控制 土木工程 人工神经网络 模糊逻辑 综述
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基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统 被引量:10
12
作者 汪锐 罗亚军 +3 位作者 何丹农 王东哲 郦均 张苇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期411-415,共5页
说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能 ,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了深入的阐述 ,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输出参数 .在板料拉深... 说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能 ,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了深入的阐述 ,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输出参数 .在板料拉深过程中 ,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制 . 展开更多
关键词 压边力 模糊神经网络 专家系统 优化控制 板料 冲压成形 智能化控制
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质量控制图在线智能诊断分析系统 被引量:17
13
作者 乐清洪 滕霖 +1 位作者 朱名铨 王润孝 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1583-1587,1599,共6页
在计算机集成制造系统环境下,为了有效实现工序质量控制,提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架,它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中,采用了一种适用于模式识别与分类的... 在计算机集成制造系统环境下,为了有效实现工序质量控制,提出了质量控制图的在线智能诊断分析系统框架,它由控制图模式识别、参数估计、专家诊断分析系统和加工参数调整系统四个模块组成。在该系统中,采用了一种适用于模式识别与分类的新型神经网络模型———局部有监督特征映射网络,将其应用于该系统的控制图模式识别和参数估计中。仿真实验和应用实例表明,识别和分类结果与实际相符,并可以保证实时性。 展开更多
关键词 控制图 智能诊断 人工神经网络 模式识别 参数估计
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人工智能的新发展:人工神经网络及其应用 被引量:12
14
作者 云俊 陈庆虎 王少梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第9期55-56,79,共3页
文章从人工智能的角度阐述了一种快速收敛的PID神经网络控制模型,其模型的网络结构简单,学习收敛速度快,初值选取方便,把PID神经网络应用于延迟系统,取得了理想的控制效果。此模型的应用充分体现了人工智能的特点。
关键词 人工智能 人工神经网络 PID控制 计算机
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深大基坑施工变形的智能控制技术 被引量:21
15
作者 袁金荣 王文明 孙钧 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期460-464,共5页
利用神经网络 (ANN)和模糊控制 (FC)理论 ,采用预测控制的思想 ,建立了一套集基坑施工变形预测和控制于一体的智能化施工控制系统 ,该系统由神经网络预测器和模糊控制器组成。神经网络预测器对基坑变形进行连续滚动的多步预测 ,模糊控... 利用神经网络 (ANN)和模糊控制 (FC)理论 ,采用预测控制的思想 ,建立了一套集基坑施工变形预测和控制于一体的智能化施工控制系统 ,该系统由神经网络预测器和模糊控制器组成。神经网络预测器对基坑变形进行连续滚动的多步预测 ,模糊控制器根据预测结果对施工参数进行决策控制。在MATLAB 5 .2平台支持下 ,研制了相应的基坑变形控制软件系统。实际应用结果表明 ,该智能控制系统对深基坑的安全施工过程具有较好的控制效果 ,真正做到了施工过程的实时、动态、智能化控制。软件系统操作界面简单、直观 ,便于实际工程应用。 展开更多
关键词 深基坑 模糊控制 神经网络 智能控制 MATLAB 软件系统
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基于非对称神经网络结构的电站锅炉智能燃烧控制模型 被引量:6
16
作者 吴恒运 高林 +4 位作者 田建勇 周俊波 高海东 王林 王明坤 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第12期6-10,17,共6页
针对目前国内电站锅炉燃烧建模存在煤质与负荷波动频繁、测点精度有限、设备运行组合多变等产生的问题,提出了电站锅炉燃烧的非对称神经网络建模方法。将锅炉模型的输入按照实际物理规律的关联关系设计网络结构组合,去掉关联性较弱的联... 针对目前国内电站锅炉燃烧建模存在煤质与负荷波动频繁、测点精度有限、设备运行组合多变等产生的问题,提出了电站锅炉燃烧的非对称神经网络建模方法。将锅炉模型的输入按照实际物理规律的关联关系设计网络结构组合,去掉关联性较弱的联系,从而使模型天然体现一定的锅炉燃烧规律,实现了不同燃烧器出力分配下的单一网络建模,提高了学习训练效率,并大幅降低了模型所需样本数量。将经典对称神经网络模型和非对称神经网络模型进行对比训练,结果表明本文提出的非对称神经网络建模方法检验正确率高。将其应用于某超临界660 MW机组的燃烧优化控制,锅炉效率平均可提高0.25%。 展开更多
关键词 锅炉 燃烧控制 人工神经网络 非对称神经网络 对称神经网络 智能控制 数学建模 样本数量
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智能控制方法应用于APF的综述与展望 被引量:25
17
作者 王晓刚 谢运祥 帅定新 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期35-41,共7页
随着计算机技术和芯片技术的发展,智能控制方法将逐步进入实用化阶段。将智能控制方法用于控制有源电力滤波器(activepowerfilter,APF)可大大提高APF的各项性能。文章对模糊控制、人工神经网络、遗传算法等智能控制方法及其与其它方法... 随着计算机技术和芯片技术的发展,智能控制方法将逐步进入实用化阶段。将智能控制方法用于控制有源电力滤波器(activepowerfilter,APF)可大大提高APF的各项性能。文章对模糊控制、人工神经网络、遗传算法等智能控制方法及其与其它方法结合构成的复合控制方法在APF中的应用现状进行了综述,比较和总结了上述控制方法的优缺点及存在的问题,并对智能控制方法应用于APF的发展方向进行了展望,指出将智能控制方法和非线性控制方法相结合,实现对APF的控制会是一个较有前途的发展方向。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 智能控制 模糊控制 人工神经网络 遗传算法 复合控制
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基于小波变换的边际电价神经网络预测新模型 被引量:8
18
作者 杨波 赵遵廉 +1 位作者 陈允平 韩启业 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期40-44,共5页
提出了一种基于小波变换和群智能演化的神经网络集成预测新模型,对日前交易边际电价进行预测。首先利用小波变换将历史边际电价序列分解为高频和低频部分,并分别构造学习样本作为神经网络集成的输入;然后将边际电价预测问题转化为神经... 提出了一种基于小波变换和群智能演化的神经网络集成预测新模型,对日前交易边际电价进行预测。首先利用小波变换将历史边际电价序列分解为高频和低频部分,并分别构造学习样本作为神经网络集成的输入;然后将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题,其寻优过程采用粗—细二阶段学习算法。在第1阶段,采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子,通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习,获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成单元;在第2阶段,采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习,并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出。美国加州日前交易电力市场边际电价预测算例表明,该预测方法可以获得较高的预测精度,且优于BP神经网络方法和ARIMA预测方法。 展开更多
关键词 电力市场 边际电价 小波变换 群智能 粒子群优化 人工神经网络 神经网络集成
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人工智能技术在数控系统中的应用研究 被引量:19
19
作者 汪木兰 陆红伟 严爱珍 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2001年第9期16-17,40,共3页
提出将人工智能技术应用于计算机数控系统 (CNCS)的几种新策略和模型。具体包括 :采用模糊控制策略实现数控系统位置环软件增益的控制 ;采用BP神经网络实现非圆曲线轮廓的插补计算 ;采用专家系统的框架概念构造出了数控机床 (系统 )
关键词 人工智能 数控系统 模糊控制 人工神经网络 专家系统
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基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制 被引量:16
20
作者 乔俊飞 逄泽芳 韩红桂 《智能系统学报》 北大核心 2012年第5期429-436,共8页
针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓... 针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗. 展开更多
关键词 污水处理 智能控制 优化控制 粒子群算法 神经网络
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