一个综合应用人工智能技术的课表专家系统

课表生成系统的主要任务是快速、准确、无遗漏地发现初始课表方案中的冲突,然后按设计的处理办法迅速生成符合教学要求的正式课表。针对现有的课表生成软件在约束条件增多、生成课表量增大的情况下处理速度非常慢的现状,综合应用了人工智能技术处理课表生成问题,取得了良好的效果,与同类软件相比,大大提高了工作效率。文中介绍了课表生成专家系统的方案框架,讨论了处理冲突的算法。     

一个大学课表计算机辅助编排系统

本文分析了在高等院校中编排大学课表所要考虑的诸多因素,介绍了一个大学课表计算机辅助编排系统DTASS,着重阐述了此系统的设计思想和实现方     

课表编排系统的算法分析与设计

对课表编排系统中涉及的搜索课程的可用时间集合、择优选取时间片、搜索所选定时间的空闲教室、择优选取教室以及解决冲突等环节的算法实现进行了讨论。前4个环节主要涉及时间或教室集合的搜索以及按照一定的优选策略选择最佳匹配，最后环节则利用人工智能的深度优先图搜索策略对冲突进行调整。     

一个综合应用人工智能技术的课表专家系统

课表生成系统的主要任务是快速、准确、无遗漏地发现初始课表方案中的冲突,然后按设计的处理办法迅速生成符合教学要求的正式课表.针对现有的课表生成软件在约束条件增多、生成课表量增大的情况下处理速度非常慢的现状,综合应用了人工智能技术处理课表生成问题,取得了良好的效果,与同类软件相比,大大提高了工作效率.文中介绍了课表生成专家系统的方案框架,讨论了处理冲突的算法.     

人工智能技术在计算机辅助教学中的应用与实现

介绍了计算机辅助教学系统及其现状,分析了现代教育技术与传统教育模式的各自特点,探讨了ICAI的实现原理及利用ICAI对教学的改进方案,并对智能计算机辅助教学系统进行了详细讨论,最后说明了将计算机技术、人工智能技术与网络技术应用于教学过程的必然性、必要性和有效性。     

智能计算机辅助教学系统的设计

本文首先给出一个智能计算机辅助教学系统的设计思想：个别化、交互式和多媒体综合表示．然后给出该系统的教学流程、体系结构及其各功能模块的设计方法．     

人工智能技术在计算机辅助教学中的应用

介绍了计算机辅助教学系统及其现状,提出了智能计算机辅助教学系统(ICAI)的未来发展前景.     

基于人工智能的专家辅助教学系统的设计与实现

专家系统是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究方向,它是一种基于知识的系统,通过从专家那里获得知识解决问题的辅助教学系统。该系统具有较好的扩充性、可移植性、透明性,算法简单高效、使用方便、用户界面友好。系统采用正向推理的技术构建推理机,对高校教学提供了有力地帮助。     

目标移植的模糊启发式搜索算法研究

本文针对目标移动的模糊搜索问题，提出了独创的模糊搜索机制，并进而提出了模糊启发式搜索算法ＦＭＧ。文中证明了，在一定的假设下，算法ＦＭＧＡ将最终找到不断移动的目标。     

基于Prolog的专家系统研究与应用

随着计算机与网络通信技术的迅猛发展,特别是互联网的大规模普及,围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。本文基于Prolog平台上,探讨了专家系统建造的原理和应用。     

基于Prolog的专家系统研究与应用

随着计算机与网络通信技术的迅猛发展,特别是互联网的大规模普及,围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。Prolog语言是人工智能与专家系统领域最著名的逻辑程序设计语言。本文基于Prolog平台上,探讨了专家系统建造的原理和应用。     

构建基于INTERNET的分布式专家系统

论述了一种基于INTERNET分布式专家系统的模型、实现过程及其发展前景,综合运用了INTERNET分布式应用程序的编程方法和人工智能逻辑编程的工具,提出并实现了一种编写发布式INTERNET智能应用程序的有效方法。     

一种用于计算城市公交时刻表的复合遗传算法

针对公交时刻表设计问题,考虑客流到站的拥挤特征,结合公交车辆运行和乘客到站的时间约束,建立公交时刻表的优化模型。针对模型的特点,设计有序整数编码的遗传算法,对遗传操作进行改进,采用多种方式相结合的选择操作,以及绝对值比较法的区域交叉操作。通过实例测试,在满足公交企业和乘客需求的前提下,得到最优发车车次和车辆在起点站的发车时刻,并结合均衡时刻发车的结果,表明该算法能够有效地解决城市公交时刻表的优化问题。     

基于区域协同的公交发车时刻表模型*

为提高城市公共交通系统的效率,对基于区域协同的公交发车时刻表问题进行了研究。综合考虑公交内部线路间的换乘衔接,以乘客在区域内的总换乘时间最小为优化目标,建立区域协同发车时刻表模型,针对模型特点,提出了求解该问题的改进遗传算法。在选择适当参数的基础上,通过算例验证了该模型及算法的合理性和有效性。     

专家系统中多种知识表示方法的集成应用

专家系统的建立是以知识为基础的，采用何种知识表示方法在一定程度上决定了专家系统能否正确高效的运行。先综合比较了常见的几种知识表示方法，然后介绍了在“现役混凝土结构耐久性评估专家系统”1中集成应用框架、产生式、神经网络等多种知识表示方法的思路及解决方案，该系统的实际使用证明此法是可行和有效的。     

智能导医系统中TF-IDF权重改进算法研究

面向患者的智能导医系统通过人工智能技术,依据患者症状计算可能疾病,引导患者准确挂号。目前智能导医系统多采用患者输入描述自身症状或者提问的方式,该方式易出现患者输入与医学专业症状词不匹配的问题,导致计算出的疾病可信度较低。针对这一问题,提出重心后移和医学专业语料库相结合的方法,对同义词匹配,映射出与患者症状对应的症状词;根据症状不论重要与否在每一疾病中仅出现一次的特点,提出基于患者关注度的症状词频计算方法;针对传统TF-IDF算法在待分类疾病类中数量分布不均时提取疾病效果差的问题,提出基于疾病类间分布的症状权重改进算法。实验结果表明,改进算法在疾病推荐正确率和可信度两方面具有更好的效果。     

人工智能在传感器领域的应用

人工智能作为一门正在迅速发展的学科，已被广泛地应用于传感器领域。人工智能与传感器技术相结合构成新型的智能传感器，提高了传感器的智能水平，是智能传感器发展的一个方向。简要介绍了人工智能的四个分支：模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法在传感器领域的应用。     

人工智能和专家系统在地理学中的应用研究

讨论了人工智能和专家系统等应用于地理学的优越性,分析了其在地理科学中应用的主要内容,对其发展趋势进行了讨论。