人工神经网络及其在智能CAPP系统中的应用

目的：认识和把握人工神经网络在计算机辅助工艺过程设计（CAPP）中的应用及发展前景。方法：在论述人工神经网络模型的特点和性质的基础上,对人工神经网络在智能CAPP系统中的应用原理和方法作了初步的理论分析和研究,结果：人工神经网络在CAPP系统具有很大的使用价值和广阔的应用前景,结论：这种初步的确定及其以后相关人员的工作,将为CAPP领域应用神经网络开辟新的途径,从而在一定程度上解决目前CAPP系统中存在的问题。     

人工神经网络及其在智能 CAPP 系统中的应用

目的　认识和把握人工神经网络在计算机辅助工艺过程设计 (CAPP)中的应用及发展前景 .方法　在论述人工神经网络模型的特点和性质的基础上 ,对人工神经网络在智能 CAPP系统中的应用原理和方法作了初步的理论分析和研究 .结果　人工神经网络在 CAPP系统具有很大的使用价值和广阔的应用前景 .结论　这种初步的研究及其以后相关人员的工作 ,将为 CAPP领域应用神经网络技术开辟新的途径 ,从而在一定程度上解决目前 CAPP系统中存在的问题     

动态模糊逻辑在智能交通控制系统中的应用研究

根据道路的实际交通情况采用动态模糊逻辑,不仅能够表达道路交通模糊信息,更能描述交通车辆增多、减少等动态性变化趋势. 针对当代智能交通系统的动态模糊性,给出了道路交通信息的动态模糊集表示,并根据实际情况建立了隶属度函数,创建了交通控制规则库,给出了动态模糊逻辑推理过程. 为智能交通控制领域提出了新的处理途径和方式,提高了道路交通信息预测的准确度.     

模糊交通系统规划决策模型分析

讨论了交通系统中的各种模糊性,如数据及信息的模糊性,基于知识的模糊性,对目标及目标函数描述的模糊性及问题定义中的模糊性.研究了交通系统模糊决策的数学模型,通过模糊推导对模糊交通系统进行运行结果预测,通过可信度度量检查了各策略对所有目标条件及约束条件的满足程度,基于更真实的系统模型,做出了更为合理的决策.不同于最大或最小值优化,此方法可寻求一较好满足目标条件及约束条件的协调满意解.     

智能电能表在智能电网中的应用和前景

智能电表作为智能电网建设的重要基础装备,加快其发展对于国家电网实现智能电网起着重要推动作用。中国计划建设的智能电网给通信技术、节能技术和制造技术的发展以及相关技术的融合带来了革命性的推动力。与此同时智能电网对电力需求的管理要求也上升了一个更高的标准。笔者就当前我国电力消费现状,分析了智能电网中智能电表如何适应并促进电力需求的管理工作。从而进一步探讨智能电能表在智能电网中的应用前景。     

深度强化学习智能驾驶汽车增广决策模型

针对状态机决策模型不能有效处理冰雪环境下丰富的上下文信息和不确定因素影响等问题,构建了一种基于深度Q网络算法（DQN）的深度强化学习智能体。使用运动规划器对该智能体进行增广,将基于规则的决策规划模块和深度强化学习模型整合在一起,建立了DQN-planner模型,从而提高了强化学习智能体的收敛速度和驾驶能力。最后,基于CARLA模拟仿真平台对DQN模型和DQN-planner模型在低附着系数冰雪路面上的驾驶能力进行了对比实验,分别就训练过程和验证结果进行了分析。     

层次模糊决策法及其在生态环境评价中的应用

应用层次分析的思想和模糊集合方法,提出了层次模糊决策法．该方法的主要特征是突出树状层次结构的灵活特点、因素指标的模糊数以及层次判据的权重系数和平衡因子的确定方法．应用此方法对某市生态环境进行了质量评价,得到了满意的结果     

河网水闸智能调度辅助决策模型研究

为了充分发挥水闸的运用效益，针对河网水闸综合管理中的水闸智能群控关键问题，借助人工神
经网络和河网非恒定流数学模型技术，构建了一种河网水闸智能调度辅助决策模型.它的基本框架由水闸
神经网络调度模型和河网非恒定流数值仿真模型组成，其中，水闸调度模型用来输出调度方案，数学模
型用来提供调度预案和对输出调度方案进行模拟检验.河网水闸智能调度辅助决策模型在上海市浦东新区
河网上的运用结果表明，该模型可以较好地满足群闸智能调度需求，能解决浦东新区这样大型复杂河网
的水闸智能控制问题,从而为内陆河网水闸综合管理提供有效的决策支持.     

智能电能表在计量管理中的应用分析

智能电网的目的是提高电网运营的安全性、可靠性和经济性,降低用户的电费支出,并提高能源利用效率,实现节能减排.随着智能电网的建设,智能电能表也广泛应用,具有精度高、频带宽、过载能力强等特点.本文在分析感应式电能表存在问题的基础上,重点论述了智能电能表的特点、类型和功能以及智能电能表在运城供电公司的应用前景.     

机器人智能控制研究进展

以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础 ,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法 .讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制 ,神经网络控制和变结构控制 ,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合 .并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明     

模糊决策信息系统上精度约简与规则提取

基于模糊决策信息系统,借助于模糊相容关系,寻找各属性的相容类,将模糊信息系统转化为模糊目标信息系统,再通过区分矩阵对基于模糊相容类的粗糙模糊集的上、下近似分别进行精度约简,最后提取规则并对规则进行优化。     

大型机械装备智能维护系统的特性分析

以大型机械装备智能维护系统与一般意义智能系统的比较分析方式,论述了大型机械装备智能维护系统的特性。分析大型机械装备智能维护系统信息和知识库的构成原则,以及其可靠性对于知识的针对性和先验性的依赖关系。对于正向求解问题的模糊的病态结构,提出普适性和针对性知识是基本源知识的思想,明确了知识库初始化重要于系统的自学习。     

基于FNN的智能学生综合素质评估模型研究

对学生综合素质评估体系相关要素进行了讨论，给出了学生综合素质评估体系闭环控制系统结构。提出了一种基于模糊神经网络的智能学生综合素质评估体系模型，该模型通过模糊神经网络的自适应与自学习能力，对系统中非量化因素指标的量化进行了有效的刻画，并采用遗传算法对网络结构与量化指标权重进行了优化。仿真结果证明了提出的模型不仅准确有效，而且收敛速度快。     

智能控制在受控网络中的应用研究

智能控制主要用来处理传统方法难以解决的复杂系统控制问题。智能控制的对象通常是那些存在严重的不确定性、高度的非线性及复杂任务要求的系统，计算机网络的高度复杂性和高度非线性决定了构建一个安全、可控的计算机网络离不开智能控制的支持。描述了受控计算机网络智能控制系统的基本构架及所需采用的一些基本技术；并探讨了选择智能控制方案所应考虑的因素。     

人工智能在变压器故障检测中的应用

提出一种新型人工智能的应用，运用模糊控制理论将人工神经网络、专家系统技术结合起来，构成：ESANN系统，对运行中的变压器故障进行诊断．重点介绍了ESANN的操作结构，并通过现场实例说明了该智能型系统较ANN和ES单独运行时具有更优性能．     

配电网智能调控辅助决策应用研究

为提升配电网运行决策和服务水平,提出了基于大数据、智能采集终端等技术的配电网智能调控辅助决策平台。结合供电服务指挥中心的作用,阐述了配电网辅助决策平台建设的体系构架、关键技术和应用功能,深入研究了平台在多源数据整合、信息通信及边缘计算过程中所涉及的关键技术,实现配电网状态实时感知、设备主动运检、用户友好互动,并给出了平台应用案例。     

光纤智能皮肤触觉传感器的实验研究

介绍了模拟人类皮肤结构而设计的光纤智能皮肤触觉传感器,它输出信号为多路和非线性的。采用传统方法处理有一定的困难,为此,利用准共路光路补偿方法对信号进行预处理,分析表明在一定程度上可以消除光源起伏和外界光路随机微弯损耗以及温度变化所带来的干扰,又采用人工神经网络对其进行信号处理,为了简化网络,探讨面被划分成9个网格区域,并联合使用了Kohonen算法和BP模型,测试的结果表明,对施加在智能皮肤表面上任意一点上的外加压力,可以分辨出外加压力的大小和位置。     

智能神经网络在乐器音调识别中的应用

基于智能神经网络的理论，提出了一种乐器音调识别的方法。首先通过小波变换提取音调的特征值，然后训练了若干能够识别某一音调的小网，最后联合所有小网络组成大的智能神经网络以识别所有音调。本试验中对单音的音调识别率为97．90％。