自动化 自动控制课程设计报告 双容水箱系统的建模、仿真与控制 81页 原创 课程大作业 本项目主要工作为以二阶模拟水箱为模型，对其构建无差别实际电路模型，并在实际电路模型中通过使用Matlab及Simulink仿真工具和部分工具箱利用所学自动控制原理、过程控制工程、现代控制理论等理论知识对上述实际电路模型各方面性能进行分析。主要工作有：对二阶水箱模型进行机理建模和辨识建模、建立与仿真模型一致的电路实际模型、数据采集与通讯、实现PID控制以串联校正、实现纯滞后系统控制及先进控制、实现状态反馈及状态观测器。主要性能指标有：开环阶跃响应、闭环稳定性、阶跃响应下动态与静态指标提升、串联校正环节设计、纯滞后系统下的控制算法应用、状态空间模型下的状态反馈及观测器实现等。 《双容水箱系统的建模、仿真与控制》是一份自动化和自动控制课程设计报告，旨在通过对二阶水箱模型的机理建模、辨识建模、电路实际模型构建、数据采集与通讯、控制算法设计等多个方面进行深入研究，以理解和应用自动控制原理、过程控制工程以及现代控制理论。 报告的主要工作集中在以下几个核心知识点： 1. **机理建模**：通过对二阶水箱的物料平衡方程进行推导，得到所需的数学模型。线性化后的模型为 (221122)(1)(1)iHsRQsA RsA Rss+=+，其中变量代表水箱的物理特性。 2. **辨识建模**：利用测试数据和模式识别工具箱，如TankSim，对模型进行参数估计，通过阶跃响应数据确定极点，拟合出开环传递函数。 3. **MATLAB与Simulink**：借助MATLAB和Simulink进行仿真，构建系统的系统方框图，实现PID控制、串联校正、状态反馈控制器和状态观测器的设计。通过仿真窗口进行调试，评估系统性能。 4. **数据采集与通讯**：使用NI USB-6009数据采集卡通过OPC协议进行数据采集，编写MATLAB程序实现数据通信，确保实时监控和分析。 5. **控制策略**：实现PID控制以改善阶跃响应，设计串联校正环节以优化动态和静态性能。同时，处理纯滞后系统，运用先进控制策略，通过状态反馈和状态观测器实现更精确的系统控制。 6. **实际电路验证**：将仿真结果转化为实际电路，通过编程验证控制器设计的正确性，对实验结果进行理论分析，增强对控制理论的理解。 整个课程设计过程中，学生不仅掌握了基本的控制理论，还学会了如何运用这些理论解决实际问题。通过实际操作，他们能熟练运用MATLAB和Simulink进行系统建模与仿真，理解并应用PID控制、状态反馈等控制策略，以及数据采集和通讯技术。此外，此报告还强调了方案设计的全过程，包括背景分析、目标设定、模型构建、数据处理以及性能评估，体现了工程实践中的系统思维和问题解决能力。

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在当今信息科技快速发展的时代背景下，医疗信息的智能化管理与应用受到了广泛关注。基于知识图谱的医疗问答系统作为一种创新的信息服务方式，已经成为医疗信息化领域的研究热点。本项目即旨在开发一套基于知识图谱的医疗问答系统，其不仅能够帮助用户快速准确地获取医疗健康信息，还能在一定程度上减轻医疗机构的工作压力，提高服务效率。 医疗知识图谱是整个问答系统的核心，它通过构建医疗领域的实体以及实体间的关系，形成一种结构化的知识网络。这样的知识网络可以包含各种医疗信息，例如疾病名称、症状、治疗方法、药物信息等，以及这些信息之间的内在联系。通过知识图谱的应用，问答系统能够理解用户的自然语言查询，并从图谱中提取出与问题相关的信息进行回答，从而提供更为精确和个性化的服务。 实现基于知识图谱的医疗问答系统是一个复杂的过程，涉及自然语言处理、数据挖掘、人工智能等多个领域。在这一系统中，Python语言因其强大的数据处理能力和丰富的库支持而成为首选开发语言。它不仅方便了数据的采集、清洗和转换，还为后续的知识图谱构建、查询和推理提供了高效的工具和平台。 本项目的具体实现步骤可能包括以下几个方面：首先是医疗数据的收集，这可以通过爬虫技术从各种医学数据库、官方网站、专业文献等资源中获取。接着是数据预处理，这一步骤需要对收集到的数据进行清洗、去重、分类等工作，确保数据的质量。在数据预处理的基础上，需要构建知识图谱，这通常包括定义实体、关系以及它们之间的映射规则。知识图谱构建完成后，接下来就是问答系统的开发，这包括意图识别、问题分析、知识检索和答案生成等关键环节。 此外，为了使项目更加完善，博客中的详细部署过程也是非常关键的。部署过程不仅要确保问答系统的顺利运行，还需要考虑到系统的扩展性、稳定性和用户友好性。系统的部署需要在服务器上进行，可能涉及操作系统的选择、网络配置、数据库部署、后端服务搭建以及前端界面设计等多个方面。通过详细的部署指南，用户能够根据博客中的步骤一步步完成系统的安装和配置，进而体验到问答系统带来的便捷。 基于知识图谱的医疗问答系统不仅为医疗健康信息的获取和管理提供了新思路，还通过技术创新推动了医疗信息化的发展。对于即将进行毕业设计、课程大作业的学生来说，本项目不仅提供了一个实际的案例，还通过博客的形式将理论与实践相结合，为学生们的项目开发提供了全方位的支持。通过本项目的实施，相信能够培养出更多有能力解决实际问题的优秀人才，为医疗行业注入新鲜血液。

Java SSM项目是一种使用Java语言和SSM框架（Spring + Spring MVC + MyBatis）开发的Web应用程序。SSM是一种常用的Java开发框架组合，它结合了Spring框架、Spring MVC框架和MyBatis框架的优点，能够快速构建可靠、高效的企业级应用。 下面是对Java SSM项目的主要组成部分的简要介绍： Spring框架：Spring是一个轻量级的Java开发框架，提供了丰富的功能和模块，用于开发企业级应用。它包括IoC（Inverse of Control，控制反转）容器、AOP（Aspect-Oriented Programming，面向切面编程）等特性，可以简化开发过程、提高代码的可维护性和可测试性。 Spring MVC框架：Spring MVC是基于Spring框架的Web框架，用于开发Web应用程序。它采用MVC（Model-View-Controller，模型-视图-控制器）的架构模式，将应用程序分为模型层、视图层和控制器层，提供了处理请求、渲染视图和管理流程的功能。 MyBatis框架：MyBatis是一个持久层框架，用于与数据库进行交互。它提供了一种将数据库操作与Java对象映射起来的方式，避免了手动编写繁琐的SQL语句，并提供了事务管理和缓存等功能，简化了数据库访问的过程

JavaWeb课程大作业的大数据可视化大屏源码概述了一个系统，它能够将各种大数据可视化成大屏，以便用户可以更加直观地查看和分析数据。此系统包括前端页面、后台管理系统、数据库系统和调度系统等，主要应用于企业内部数据分析和信息可视化。 也可以是在校大学生的javaweb大作业。 适用人群包括对大数据有研究或应用需求的企业内部人员。使用场景主要用于企业内部数据分析和可视化，帮助企业内部用户更加清晰地查看和分析数据，以提升决策效率。目标是帮助企业内部用户更加清晰地观察和分析数据，以便更好地进行决策。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展，统计学习在机器学习中占据了重要地位，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的提出和发展，使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪，深度学习成为机器学习领域的重要突破，采用多层神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力来训练模型，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如，在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像，辅助诊断疾病，预测病情发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域，机器学习模型可以分析金融数据，识别潜在风险，预测股票市场的走势等。 未来，随着传感器技术和计算能力的提升，机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时，随着物联网技术的普及，机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域，机器学习也将实现广泛应用，如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之，机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科，它将持续推动人工智能技术的发展，为人类社会的进步做出重要贡献。

Web后端课程大作业1

现在网络聊天系统的研究成果已经非常成熟，无论是过外还是过内，都做出了非常好的即使聊天工具，且都占用了很多的用户，拥有很高的用户活跃度，得到了很多的网络流量，为公司的崛起起到了很好的效果。现在大部分的网络聊天系统都基本上用得是java+socket+swing的实现方式。将来的趋势是要偏向于qq和facebook等这种大型软件，一款合格的即时聊天工具不仅仅要做到可以提供用户即时通讯的作用，还要很好的保持用户粘性，保持这个软件的用户活跃度。这样能够保证公司的网络流量，网络流量对于一个互联网公司而言就是血液。所以，现在一款合格的即时聊天工具往往还要做很多的功能拓展，比如qq的空间，支付，宠物甚至音乐，视屏等等。覆盖到用户生活的方方面面。这样才能很好的保持用户的粘性。Facebook也是如此，它加入了图片分享功能，对于一款网络即使聊天工具来说，它不仅仅算是合格了，所以，我觉得未来的网络聊天工具的趋势是要趋向于多功能，并且覆盖用户生活的方方面面。

制图板：NJU_Graphics_Homework计算机图形学课程大作业

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。