智能神经网络程序设计语言NIPL的分布实现

论文介绍了智能神经网络程序设计语言NIPL。设计并实现了消息传递系统及远程方法调用设施。结合代理对象机制实现了基于消息传递的分布式智能神经元模型,从而使开发大规模的分布式智能神经网络应用系统变为可能。     

智能神经网络程序设计语言中规则的指称语义*

就语言的指称语义分别讨论了智能神经网络程序设计语言NIPL中有关规则的动、静态语义,从而建立了NIPL中规则的数学模型。     

面向智能代理:一种新的程序设计方法

本文回顾了程序设计方法演变的历史，认为面向智能代理的程序设计方法将成为程序设计发展的第四个阶段，并详细介绍了面向智能代理的概念、应用及实现的语言。     

有上下文觉察能力的智能会议室系统模型的研究

通过利用多Agent、语义Web、上下文觉察和逻辑推理等技术，参考早期的普适计算系统，提出了一个新的智能会议室系统模型。该模型使用本体Web语言——OWL实现知识共享和上下文推理；使用逻辑推理检测和解决上下文知识的不一致问题，并向使用者提供一种策略语言来控制他们的私人信息。     

面向智能设计的仿自然汉语程序设计语言

本文从人机智能设计系统的需求出发，提出了一种面向智能设计的仿自然汊语程序设计语言，论文给出了这种语言的关键词表和语法规范，它同时具有汉语自然语言和高级计算机语言的特征；并介绍了翻译器的工作流程，使用计算机实现本文提出的语言，开发了泊原型系统，进而通过实例证明了这种是简洁高效的，本文工作为智能设计的发展提供了一个有效工具。     

智能神经网络程序设计语言NIPL

将符号逻辑融合于神经网络之中,给出了智能神经网络程序设计语言ＮＩＰＬ的详细定义及其实现技术,使神经网络理论与传统人工智能理论的结合成为可能。     

约束程序设计语言COPS的设计与实现

约束程序设计作为面向智能应用的实用型程序设计风格正在AI领域产生越来越大的影响，其关键问题是如何将说明性的知识表示、系统化和启发式的推理搜索能力以及合理的确定性计算开销统一起来。该文介绍了设计实现的并发约束程序设计语言COPS。COPS系统的主要目标是探索智能语言的实用化与工程化，使其能够真正解决现实世界中用常规语言难以实现的智能应用问题。还介绍了COPS语言的表示及涉及的主要推理技术。     

基于神经网络专家系统的电机智能CAD研究

应用专家系统进行电机智能ＣＡＤ，存在着知识获取瓶颈和推理过程中的匹配冲突、组合爆炸、无穷递归等问题。本文研究了神经网络专家系统的基本原理，即知识的神经网络表示方法、推理机制和知识获取。针对电机设计的特点，提出了一种智能ＣＡＤ神经网络专家系统的结构。     

智能集成控制技术在铝电解过程控制中的应用

研究了将专家系统、神经网络、模糊控制、混沌优化等先进智能技术相集成，共同完成铝电解生产过程控制的智能集成控制技术，建立了基于神经网络的电解槽参数预测模型，设计了槽况解析神经网络专家系统，设计了基于混沌优化的电解质温度模糊控制系统及电解槽极距专家模糊控制系统．实验结果表明，系统能有效地实现预焙铝电解槽智能集成控制，实现槽状态在线解析，并能达到优良的生产控制指标，为企业带来了巨大的经济效益和社会效益．     

电气系统智能诊断方法研究

针对电气设备故障诊断中故障原始数据收集困难的现状,在模糊集合理论、可能性分布理论和模糊逻辑推理基础上设计出一套智能计算程序,并将故障仿真技术和知识获取技术相结合,实现故障知识获取的“自动化”。该方法可以降低故障知识获取的工作量以及对专家的依赖性,使快速诊断故障位置及故障原因成为可能。     

Bankruptcy prediction with neural logic networks by means of grammar-guided genetic programming

The paper demonstrates the efficient use of hybrid intelligent systems for solving the classification problem of bankruptcy. The aim of the study is to obtain classification schemes able to predict business failure. Previous attempts to form efficient classifiers for the same problem using intelligent or statistical techniques are discussed throughout the paper. The application of neural logic networks by means of genetic programming is proposed. This is an advantageous approach enabling the interpretation of the network structure through set of expert rules, which is a desirable feature for field experts. These evolutionary neural logic networks are consisted of an innovative hybrid intelligent methodology, by which evolutionary programming techniques are used for obtaining the best possible topology of a neural logic network. The genetic programming process is guided using a context-free grammar and indirect encoding of the neural logic networks into the genetic programming individuals. Indicative classification results are presented and discussed in detail in terms of both, classification accuracy and solution interpretability.     

基于竞争神经网络的中医智能诊断推理新方法

文章通过融合模糊逻辑推理、神经网络技术及可拓学方法,研究了一种基于竞争神经网络的智能推理模型,实现了对中医专家诊断推理过程的模拟。在复杂的亚健康状态中医诊断推理过程中的应用结果表明,该文研究的智能推理模型可以较好地应用于中医辨证。     

多Agent协作的生物网络服务质量的智能评估模型

生物网络结构是为设计和实现可调整的、适虚的及可生存的网络应用的中间件.生物网络的服务和应用是通过多Agent之间的相互协作,动态地选择Agent所提供的服务来完成的.基于模糊逻辑、神经网络和遗传算法相结合的方法提出了多Agent协作的生物网络整体服务质量的智能评估和优化模型,它是一种基于五层模糊神经网络的模型,并采用遗传算法进行优化.仿真实验验证该模型的可行性.该智能评估模型能够高效地处理多Agent的模糊和非确定的服务质量评估问题.     

A Fuzzy Inference Network Model for Search Strategy Using Neural Logic Network

In this paper, a fuzzy inference network model for search strategy using neural logic network is presented. The model describes search strategy, and neural logic network is used to search. Fuzzy logic can bring about appropriate inference results by ignoring some information in the reasoning process. Neural logic networks are powerful tools for the reasoning process but not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides the reasoning process capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct a fuzzy inference network model based on the neural logic network, extending the existing rule inference network. And the traditional propagation rule is modified.     

一种亚健康诊断推理的新方法

通过融合模糊逻辑推理、神经网络控制技术及可拓学方法,设计了一个基于模糊神经网络的对复杂的亚健康状态进行智能化诊断的模型,实现了对专家诊断推理过程的模拟。结果表明,该诊断系统可以较好地应用于亚健康中医辨证。     

可微分抽象机混合编程系统

自动化编程是智能软件的核心挑战之一,使用程序执行轨迹或输入输出样例学习程序,是自动化编程的典型研究方法.这些方法无法弥合常规程序元素与神经网络组件间的隔阂,不能吸收经验信息输入、缺乏编程控制能力.给出了一种可无缝结合高级编程语言与神经网络组件的混合编程模型：使用高级编程语言元素和神经网络组件元素混合开发应用程序,其中,编程语言描述程序的框架、提供经验信息,关键复杂部分则用未定、可学习的神经网络组件占位,应用程序在可微分抽象机上运行生成程序的连续可微分计算图表示,然后使用输入输出数据,通过可微分优化方法对计算图进行训练,学习程序的未定部分,自动生成完整的确定性程序.可微分抽象机混合编程模型给出了一种能够将编程经验与神经网络自学习相结合的程序自动生成方法,弥合编程语言元素与神经网络元素间的隔阂,发挥并整合高级过程化编程和神经网络可训练学习编程各自的优势,将复杂的细节交给神经网络未定部分自动生成,降低编程难度或工作量,而适当的经验输入又有助于未定部分的学习,同时,为复用长期积累的宝贵编程经验提供输入接口.     

智能神经网络系统组成原理在语音识别中的应用

在语音识别实验中,应用智能神经网络系统组成原理,研究了以简单、功能单一的网络为基础,构造复杂、功能完善的智能神经网络系统的方法,同时,通过加入规则,提高了网络的知识能力,实验表明,智能神经网络系统组成原理将面向对象、符号逻辑融于神经网络中,提供了构造功能完备的智能系统的途径。