Agent的PASS—BDI模型

Agent的BDI模型主要基于Bratman提出的理性主体理论，未能充分体现Agent主动性的认知过程，使Agent的问题求解和心智状态之间的关系未得到充分表达，且难于编程实现。将Das等人提出的计划—注意—同时性加工—继时性加工认知过程模型引入Agent的理论研究中，建立了Agent的PASS—BDI模型，利用多价π—演算从心智状态，认知过程，整体行为等几个方面刻画了该模型的静态和动态特征，并将研究结果应用于多Agent组织中Agent行为特征的刻画。PASS—BDI模型加强了对Agent主动性认知过程的刻画，且易于编程实现。     

基于MAS的陆军合成师作战能力仿真评估系统

将Agent和MAS引入陆军合成师作战能力仿真和评估研究中，提出了基于MAS的作战仿真模型，详细讨论了MAS的体系结构、Agent的内部结构、Agent的编程实现和作战过程仿真的具体步骤，为建立作战能力仿真和评估模型提供了一个清晰的思路。基于对陆军合成师作战能力仿真评估系统的需求分析，提出了系统的总体框架，开发了实用的仿真评估系统．     

德玛吉在线测量技术研究

该文以德玛吉五坐标加工中心为载体,开发设备新功能,拓展设备加工能力。通过掌握基于零件典型特征的在线测量技术,使其应用在产品铣加工过程中,实现将零件实际状态与理论编程相结合的加工方式,简化工艺过程中的编程难度,便于工程技术人员理解与掌握,为产品质量和效率地提升提供了一个新的思路。     

基于多Agent的加工时间定额确定方法

研究了CAPP和生产调度集成环境中的时间定额问题,提出了一种基于Agent的时间定额确定方法。采用智能Agent的方法,建立了集成环境中确定时间定额的结构模型。将影响时间定额的因素映射成与工序状态有关的零件特征Agent和加工方法Agent。以神经网络Agent为计算工具,借助于Agent的判断推理能力,将各因素处理成神经网络可以识别和接受的数据模式。利用黑板结构处理各Agent之间的信息交互和协同控制,以快速确定工序的时间定额问题。实验表明,只要选择适当的样本,并在系统中不断进行自学习和自组织,就能快速获得准确的工序时间定额。     

基于推理机制的图形界面理论探究

目的图形界面作为信息传达的窗口是最先通过人眼到达大脑皮层的,其速度远远超越了文字,如何更快更有效地获取信息已成为界面可用性研究中重要的衡量准则,且该研究有利于揭示人类智能的内在潜力和人类心智的发展潜能。方法基于形象推理研究抽象推理,通过对心智逻辑和心智模型两种推理机制的探索,采用任务推理实验研究了图形界面设计的内在推理规律。结果以反应时和错误率作为实验指标,证实用户在不同的界面架构下使用的推理机制不同,且推理结果受认知负荷的影响。结论发现用户在同父或同子关系的信息架构下,认知倾向于心智模型的推理方式;在不同父子关系的信息架构下,认知倾向于心智逻辑的推理方式;且图形认知负荷越高,推理过程越慢,错误率越高。     

滚动轴承复合故障振动建模及Lempel-Ziv复杂度评价

故障建模是探寻机械诊断中认知规律的关键环节。为了更能准确地预知振动特征,研究滚动轴承结合面间的多体接触与传递过程的耦合作用,根据Hertzian理论建立一种详细的计及内圈-外圈-轴承座传递过程的6DOF振动模型。从轴承实际运动学的角度刻画故障的形成及渐进发展过程,进而实现单点、复合故障的有效模拟,并与实验结果进行了比较。轴承运行过程中故障状态的变化,必然导致振动信号复杂性的变化。基于非线性动力系统理论,引入Lem-pel-Ziv复杂度指标评价运行状态。结果表明,单点及复合故障的信号具有不同的复杂度,反映了不同故障状态的动力学响应的差异。Lempel-Ziv复杂度能有效描述轴承振动信号的复杂性,可作为量化指标用于滚动轴承状态评价。     

基于多Agent的自行火炮故障诊断系统研究

本文以自行火炮的状态监测与故障诊断过程为研究对象,通过对自行火炮故障特点的讨论,以多Agent理论为基础,提出了面向故障类型的多Agent故障诊断技术.这种方法把传统的多故障综合诊断变为面向故障类型的多Agent诊断方法,由此建立的诊断系统主要由管理Agent、功能Agent和应用Agent组成.为了提高求解能力,诊断系统将不同推理机制以异构Agent的形式统一于多Agent诊断系统的框架中3并采用真值维护系统(Truth Maintenance System)的方法实现冲突消解.     

加工误差及其预报建模研究

基于制造过程加工误差的机理及传统误差预报模型的特点分析，提出了一种用于加工质量主动控制的综合预报模型ＡＲＧＭ（ｎ，１，１），并就该模型与传统预报模型之间的联系与区别，从理论分析和典型实例应用等不同角度进行了深入的分析和研究。研究结果表明：该模型综合了传统误差预报模型的优点，具有较高的预报精度。为动态加工质量的在线监控提供了必要的理论和实践指导基础。     

基于情境意识的汽车导航界面设计研究

目的研究基于情境意识的汽车导航交互界面的设计方法。方法分析汽车导航交互中用户情境意识的认知机制,将用户情境意识的内部思维特点映射到汽车导航交互界面设计过程中。结论从感知、理解、预测3个层级描述了汽车导航交互中用户情境意识的生成过程,对汽车导航用户情境意识产生的心智模型进行了归类,通过心智模型特点分析了汽车导航界面设计策略,最后通过设计实践对理论进行了可行性验证。     

基于Fuzzy的隐马尔可夫模型主动轮廓线模型

提出了一种基于Fuzzy和隐马尔可夫模型(HMM)的新型主动轮廓线模型,该模型将HMM理论应用于主动轮廓线模型中,利用HMM提供多种测量信息的能力,优化了模型参数,克服了传统主动轮廓线模型的缺点.同时利用模糊集理论建立了HMM中的状态与观测向量之间的模糊隶属关系,从而使蛇点准确收敛到图像边缘.对动态图像的仿真实验表明,改进后的主动轮廓线模型能很好地收敛到物体的凹陷边界,且具有良好的抗噪性.