基于Web的智能CAPP系统的研究

从CAPP系统结构研究出发，利用特征技术，建立便于知识处理和规则学习的模糊神经网络工艺知识表达与生成模型，实现了CAPP系统结构的可迭加性和方法与数据的分离。应用特征技术表示产品的几何信息和工艺信息，实现了零件特征级工艺知识和工艺规程的组合与重用。在此基础上，采用异地分布式结构，便于网络模式下CAPP功能的实现，使CAPP能满足网络环境下快捷有效的信息传输和资源利用，是基于Web的CAPP系统有利于智能化与通用化实现的结构模式。给出了应用实例。     

自然、传感器和互联：后人类时代的智能化艺术

目的 分析后人类时代下艺术家们通过通用人工智能技术去创作具有智能化的艺术作品的方式。智能化技术对艺术家的创作来说不仅仅是技术实施的工具,同时机器视觉也已成为创意思维的组成机制,建构了从“不可见”到“可见”的新视觉文化体系。方法 在后人类赛博格语境中,从创作设计的智能技术路径、作品交互体验类型的维度,探讨算法和数据作为智能化艺术作品的两个面向;对自然界中的风力、河流等数据可视化,所应用的算法和采集的数据是使艺术作品具有智能化运行的关键因素。从自身艺术创作的智能化动态艺术装置“机器的皮肤”的机制出发,分析具有自主智能艺术的相关文献与作品特征;探索传感器的介入,以及创作者、智能艺术作品与观众的交互联结的产生途径。结论 描绘了人工智能系统的参与,艺术家身份的转换;分析了自然数据、传感器输入和交互互联在智能技术参与下的艺术创作方法。     

多传感器系统含状态约束的分布式并行卡尔曼滤波算法

基于群智能建筑系统,提出一种含有状态约束的并行式卡尔曼滤波算法。算法通过物理约束建立方程,利用相邻节点间的约束关系和投影法计算出含有状态约束的卡尔曼滤波估计值,从而达到故障诊断与数据校核的目的。算法基于的分布式结构采用传感器网络节点的形式,每个节点有自身处理系统而不需要任何中心节点或中心通信设施。因此,本文提出的算法具有完全分布性,允许在多个测量节点之间独立计算。本文详细论述算法推导过程,并通过软件仿真与硬件测试,验证了算法的并行性、准确性和稳定性。     

2022年组稿方向

2022年将特别关注人工智能+、物联网与5G、区块链、量子计算、大数据、隐私安全保护等技术的融合应用。本年度组稿包括但不仅限于以下方向:人工智能:多模态/跨模态学习、大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、统计学习、联邦学习、因果推理、类脑智能计算、量子智能计算、智能机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识图谱、机器人与智能系统、多智能体协同。     

一种新型智能水表抄表系统

由抄表人员逐户查抄表的传统方式,需要消耗大量的人力、物力,且采集数据的时间跨度大,准确度低。针对此问题,文中设计了一种用于水表抄表的新型智能系统,该方式采用微处理器作为数据处理的核心平台,结合低成本的ZigBee无线组网技术与PSTN网络,来构建智能系统的通信结构,并针对ZigBee无线组网覆盖面积小的不足,设立了小区集中器,极大地拓宽了该智能抄表系统的有效覆盖区域。该智能抄表系统,不仅可以降低抄表成本,而且可以实现水表管理的集中化与智能化,具有重要的实际应用价值。     

数字

中国电子信息产业集团有限公司组建了物联网研究院,斥资2亿元成立“中电六所智能系统有限公司”,大力进军物联网。该公司将从事以物联网为核心的技术研发、示范项目建设及大型应用系统工程。     

基于联合国CDM评价的梯级电站节能调度效益智能评价系统（研究生论坛稿件）

介绍了中国节能调度效益评价现状,开发了基于联合国CDM执行理事会效益评价算法的梯级电站节能调度效益智能评价系统,详细阐述了系统设计、系统架构、系统功能和联合国CDM执行理事会梯调效益评价算法。利用Visual Studio.NET2008、Web Services和Oracle数据库技术实现了系统研究并完成了开发设计。系统采用3层B/S结构,通过Internet远程访问和管理,界面友好、移植性强、自动化程度高。效益智能评价系统集数据自动读取、智能计算、管理等功能于一体,并已应用于多个梯级电站,效果良好。     

Stability, Convergence of Harmonious Particle Swarm Optimizer and Its Application

Particle swarm optimizer (PSO), a new evolutionary computation algorithm, exhibits good performance for optimization problems, although PSO can not guarantee convergence of a global minimum, even a local minimum. However, there are some adjustable parameters and restrictive conditions which can affect performance of the algorithm. The sufficient conditions for asymptotic stability of an acceleration factor and inertia weight are deduced in this paper. The value of the inertia weight w is enhanced to (-1,1). Furthermore a new adaptive PSO algorithm-harmonious PSO (HPSO) is proposed and proved that HPSO is a global search algorithm. Finally it is focused on a design task of a servo system controller. Considering the existence of model uncertainty and noise from sensors, HPSO are applied to optimize the parameters of fuzzy PID controller. The experiment results demonstrate the efficiency of the methods.