本文探讨了数据挖掘技术在各行各业的应用实例与挑战，旨在为研究者和从业者提供理论指导及实践参考。
数据：
- 数据挖掘技术及其实现。
- 基于云模型的Web日志数据挖掘技术。
- 决策支持分析新技术——数据挖掘。
- 数据仓库与数据挖掘技术在电力系统中的应用。
- 非线性控制系统的近似化方法。
- 混沌神经网络及其在最优化问题中的应用。
- 基于改进Elman网的非线性系统的自适应建模与预估。
文档：
1. Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf
2. ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OPERATION BY FORECASTING COMPENSATORY CONTROL TECHNIQUE.pdf
3. 不确定性线性系统模型处理的一种新方法.pdf
4. 二进神经网络隐元数目最小上界研究.pdf
5. 非线性时延对象的神经网络控制.pdf
6. 基于改进Elman网的非线性系统的自适应建模与预估.pdf
7. 感应电机磁场定向变结构型模糊变频调速系统的分析与设计.pdf
8. 工业控制计算机的发展与前景.pdf
9. 控制系统多媒体仿真软件的研制.pdf
10. 面向21世纪的过程控制技术.pdf
11. 全连接回归神经网络的稳定性分析.pdf
算法及应用：
- 基于模糊规则的非线性系统建模方法。
- 支持向量机多专家决策算法。
- PID梯度算法训练基于神经网络的广义非线性PID控制器。
这些文档和研究涉及了数据挖掘、混沌理论在优化问题中的运用以及多种控制系统的改进与设计，提供了关于如何利用先进的技术解决复杂工程问题的重要见解。
5星
