第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

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光滑粒子流体动力学-一种无网格粒子法第1章绪论1.1数值模拟1.1.1数值模拟的作用1.1.2一般数值模拟的求解过程1.2基于网格的方法1.2.1拉格朗日网格1.2.2欧拉网格1.2.3拉格朗日网格和欧拉网格的结合1.2.4基于网格的数值方法的局限性1.3无网格法1.4无网格粒子法(MPMS)1.5MPMs的求解策略1.5.1粒子描述法1.5.2粒子近似1.5.3MPMS的求解过程1.6光滑粒子流体动力学(SPH)1.6.1SPH方法1.6.2SPH方法简史1.6.3本书中的SPH方法第2章SPH的概念和基本方程2.1SPH的基本思想2.2SPH的基本方程2.2.1函数的积分表示法2.2.2函数的导数积分表示法2.2.3粒子近似法2.2.4推导SPH公式的一些技巧2.3其他基本概念2.3.1支持域和影响域2.3.2物理影响域2.3.3particle—in-cell(PIC)方法2.4结论第3章光滑函数的构造3.1引言3.2构造光滑函数的条件3.2.1场函数的近似3.2.2场函数导数的近似3.2.3核近似的连续性3.2.4粒子近似的连续性3.3构造光滑函数3.3.1构造多项式光滑函数3.3.2一些相关的问题3.3.3光滑函数构造举例3.4数值测试3.5结论第4章SPH方法在广义流体动力学问题中的应用4.1引言4.2拉格朗日型的Navier—Stokes方程4.2.1有限控制体与无穷小流体单元4.2.2连续性方程4.2.3动量方程4.2.4能量方程4.2.5Navier-Stokes方程4.3用SPH公式解Navier-Stokes方程组4.3.1密度的粒子近似法4.3.2动量方程的粒子近似法4.3.3能量方程的粒子近似法4.4流体动力学的SPH数值相关计算4.4.1人工粘度4.4.2人工热量4.4.3物理粘度4.4.4可变光滑长度4.4.5粒子间相互作用的对称化4.4.6零能模式4.4.7人工压缩率4.4.8边界处理4.4.9时间积分4.5粒子的相互作用4.5.1最近相邻粒子搜索法(NNPS)4.5.2粒子对的相互作用4.6数值算例4.6.1在不可压缩流的应用4.6.2在自由表面流的应用4.6.3SPH对可压缩流的应用4.7结论第5章非连续的SPH(DSPH)5.1引言5.2修正光滑粒子法5.2.1一维情况5.2.2多维情况5.3模拟非连续现象的DSPH公式5.3.1DSPH公式5.3.2非连续的确定5.4数值性能研究5.5冲击波的模拟5.6结论第6章SPH在爆炸模拟中的应用6.1引言6.2HE爆炸和控制方程6.2.1爆炸过程6.2.2HE的稳态爆轰6.2.3控制方程6.3SPH公式6.4光滑长度6.4.1粒子的初始分布6.4.2光滑长度的更新6.4.3优化和松弛过程6.5数值算例6.6应用SPH方法模拟锥孔炸药6.7结论第7章SPH在水下爆炸冲击模拟中的应用7.1引言7.2水下爆炸和控制方程7.2.1水下爆炸冲击的物理特性7.2.2控制方程7.3SPH公式7.4交界面处理7.5数值算例7.6真实爆炸模型与人工爆炸模型的比较研究7.7水介质缓冲模拟7.7.1背景7.7.2模拟设置7.7.3模拟结果7.7.4小结7.8结论第8章SPH方法在具有材料强度的动力学中的应用8.1引言8.2具有材料强度的动力学8.2.1控制方程8.2.2本构模型8.2.3状态方程8.2.4温度8.2.5声速8.3具有材料强度的动力学SPH公式8.4张力不稳定问题8.5自适应光滑粒子流体动力学(ASPH)8.5.1为什么需要ASPH方法8.5.2ASPH的主要思想8.6对具有材料强度的动力学的应用8.7结论第9章与分子动力学耦合的多尺度模拟9.1引言9.2分子动力学9.2.1分子动力学的基本原理9.2.2经典分子动力学9.2.3经典MD模拟9.2.4Poiseuille流的MD模拟9.3MD与FEM和FDM的耦合9.4MD与SPH的耦合9.4.1模型I：双重功能(具有重叠区域的模型)9.4.2模型Ⅱ：力桥(没有重叠区域的模型)9.4.3

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目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。