基于案例树智能构建与检索的气田管网应急技术

运用大系统多级递阶控制、智能信息推拉和CBR等技术,避免了现有的管网调度方法在辨识警兆和测度警度等方面存在的局限性,是对气田管网安全应急调度管理方法的一种全新探索.对气田管网安全应急调度进行深入地研究,提出了基于案例树智能构建与检索的气田管网应急调度系统架构与具体实现技术.该项目已经通过国家科技部中期评估,进入新场气田示范工程实施与现场调试阶段,目前系统运行正常,这将有效地提高气田管网应急调度管理的反应速度和决策水平.     

数字气田智能管网协调调峰模型研究*

结合气田管网应急调度实际需求,从气田生产中采、集、输、配各环节的整体效益着眼,提出一种基于大系统分解协调的气田管网调峰模型及其实现技术,该模型渗透了大系统分级递阶、分而治之的思想;对复杂管网进行了形式化描述,解决了类似气田复杂管网的计算存储问题,有利于加速管网优化算法的运行。针对气田生产调度实时性问题的解决,构建了基于智能信息推拉技术（IIPP）的快速数据智能推送机制。最后通过示范工程中相关应用系统运行界面的展示证实了模型的有效性。     

面向任务的网络虚拟机器人动态更新迁移计划

在深入研究与分析Agelts系统及其源码的基础上,对网络虚拟机器人SoftMan迁移计算涉及到的基本技术问题进行了系统的分析与描述.利用面向任务的动态更新迁移计划方式和动态结构化操作语义,首先把SoftMan的移动信息从功能体中分离开来,可以分别对它们进行分析与设计,在设计功能体时无需考虑网络的实际情况,在设计移动信息时也不用考虑功能体的具体实现细节,这样有效地降低了设计和编写SoftMan的复杂性,也易于调试和管理.     

神经网络仿真开发系统（NNEDS2．0）的设计

介绍了一个神经网络仿真开发系统及其设计方法，称为ＮＮＥＤＳ２．０。它提供了一种神经网络研究的支撑环境，对神经网络理论和应用的发展具有积极的作用。     

网络环境下虚拟机器人——“SoftMan”系统平台总体设计

基于网络环境虚拟机器人的计算模式融合分布式人工智能、并行分布式系统、移动智体和人工生命的技术,是计算机网络时代的一项崭新而关键技术,不仅会实现更灵活的分布式异步计算,而且将把网络计算带入一个全新的智能化时代。这种计算方式在如何充分利用网络资源,如何给移动用户提供高效的服务等诸多问题上提供了新的思路,目前主要研究领域集中在动态信息获取、智能网络、电子商务、主动网络和移动智能通信网络等。本文系统阐述“SoftMan”系统平台的设计方法、开发策略、总体架构和软件实现,同时对其相关支撑技术进行了剖析;最后就“Soft—Man”系统开发的思路和未来研究趋势进行了展望。     

软件人群体智能自律协调模型研究及应用

在智能自律分散系统的构建中引入面向服务的协调机制, 提出一种面向服务的软件人群体智能自律协调(SoftMan group intelligent autonomous coordination, SMGIAC)模型. 把服务共同体思想和全局规划有机结合起来, 考虑基于角色的服务发现/绑定策略, 构建面向服务的元组空间, 为群体协作提供统一的服务接口. 针对数字气田管网调度实际需求, 给出SMGIAC数学建模方法、分解协调引理及其子服务(流)构造算法. 实验对比结果说明, 比较现有案例匹配、专家推理两种方法, SMGIAC总体调度准确度有较大提高, 并克服了ReO软件使用不便、调度方案生成时间长的缺点.     

"软件人"系统研究及其应用

在论述“软件人”概念、类型的基础上，提出一种“软件人”个体结构模型和基于Java的“软件人”间接口实现方法；利用智能自律分散系统的建模方法，构建了一种“软件人”社会协调模型，并将其应用于数字气田管网生产实时调度系统中，结果表明，“软件人”计算模式可有效提高气田管网调度的智能水平。     

数字气田智能管网协调调峰模型研究

结合气田管网应急调度实际需求，从气田生产中采、集、输、配各环节的整体效益着眼，提出一种基于大系统分解协调的气田管网调峰模型及其实现技术，该模型渗透了大系统分级递阶、分而治之的思想；对复杂管网进行了形式化描述，解决了类似气田复杂管网的计算存储问题，有利于加速管网优化算法的运行。针对气田生产调度实时性问题的解决，构建了基于智能信息推拉技术（IIPP）的快速数据智能推送机制。最后通过示范工程中相关应用系统运行界面的展示证实了模型的有效性。     

智能三维虚拟试衣模特仿真系统设计*

针对服装物理仿真通常计算量庞大、在低端硬件平台或交互式环境进行高质量模拟的挑战,将人工生命思想引入服装纹理生成,基于混合虚拟现实技术研究开发了智能三维虚拟试衣模特仿真系统。通过在三维空间中构建与真实人体类似的三维虚拟模特作为消费者的试穿替身,同时设计实现了场景屏风功能,这样不但便于根据着装场合自由切换服装纹理,而且可以让消费者通过这一虚拟平台更为直观、自由地观察着装效果为了使三维试衣系统更为智能化,还建立了服装搭配合适度智能评价系统。     

基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型

为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.