基于CPN的车站调度层次模型及仿真

在对车站调度问题进行分析的基础上,采用着色Petri网从宏观和微观两个层次对列车在车站的运行调度进行建模。模型从宏观上描述了列车在车站的运行过程和调度过程,从微观上描述了列车在区间、道岔上的运行过程以及办理进路过程。最后。以CPNTOOL为工具对模型进行了仿真分析。仿真结果表明,该模型能够详细描述列车在车站的运行过程和调度过程。     

CPN神经网络及其在DEDS仿真中的应用

本文在简要地介绍CPN(Counter Propagation Networks)神经网络的结构、训练及计算的基础上,详细讨论了CPN在离散事件动态系统(DEDS)仿真、仿真优化等方面的应用。     

基于CPN Tools的性能评价仿真研究

着色Petri网作为一种高级Petri网,由于引入了时间,颜色集,层次结构等概念,使之更适合对大型复杂系统的仿真模拟与性能分析。CPN Tools支持各种随机概率分布,可以在模拟过程中提取各种数据,生成各种不同的性能分析结果,并支持连续模拟,分析,从而可以对现实系统进行更加精确的仿真。利用CPN Tools模拟过程中为CPN模型定义各种数据采集器,可以得到更加准确的性能分析报告。本文通过一个对快餐店进行仿真以及性能分析的简单的例子说明了着色Petri网的特性与CPN Tools的仿真与性能分析方法。     

用人工智能中的搜索原理解决迷宫问题

迷宫问题是一个经典的程序设计问题,它要求用计算机编程的方法求解出从迷宫的入口到出口的所有路径。本文采用人工智能中的搜索原理,介绍了求解迷宫问题的基本思想以及实现方法。分析了用C语言编程的思路并给出了详细的程序设计语句,通过调试和运行总结出了一种极为简便、易于理解、易于编程的新方法。     

基于CPN Tools的电信业务建模及其应用

提出了一种对电信业务流程建立基于着色Petri网模型的方法。该方法基于网元分层结构，使业务在建模后能方便地进行各业务的集成，从而可以进行业务间交互的离线检测。根据上述方法，应用CPN Tools作工具，对若干电信业务进行建模，并利用CPN Tools的仿真功能，对业务之间的冲突作了检测。该建模和仿真方法对业务冲突的离线检测有一定的参考价值。     

基于时序CPN的交叉路口车辆控制模型

对比经典Petri网模型，提出了基于时序CPN的交叉路口车辆控制模型，从时间和空间上对车辆的流通进行描述。使用CPN Tools建立时序CPN模型并进行仿真，模拟了交叉路口的车辆交通过程，实验结果证明该模型很好的反映了车辆流通时的时间和位置信息等动态特征。     

基于UML的CPN模型在软件测试中的应用

UML在被工业界广泛接受的同时也成为学术界遵循的一种标准建模语言。许多面向对象软件测试的研究都围绕UML模型开展。但UML模型属于半形式化模型,往往无法自动生成测试用例。将UML模型与Petri网相结合,能够弥补其数学支持的不足。文章给出了基于UML的CPN模型的测试框架和一个从UML模型构造CPN模型的算法,并根据该方法给出了自动化支持工具U2CPN的类图结构。     

基于CPN状态空间分析的复杂系统脆性度量

为进一步解决复杂系统脆性理论既有研究工具存在的系统状态定量描述困难、系统边界条件约束较多等问题,将有色Petri网及其仿真工具CPN Tools引入到复杂系统脆性度量研究中。有色Petri网及CPN Tools内置的查询工具、既有的高级状态空间计算方法都降低了复杂系统脆性度量中的问题复杂度。论文提出基于状态空间分析的复杂系统脆性度量指标并给出编程实现流程。仿真算例表明状态空间内状态节点的脆性传递过程及其影响范围能够间接反映系统脆性行为     

UML和CPN在企业销售信息管理系统开发中的应用

UML是标准的统一建模语言,但缺乏合适的工具对其所建立的模型进行严格定量的分析。CPN(有色Pctri网)是严格定义的数学对象,可以模拟和检验用UML描述的系统对象的行为属性。该文以企业销售信息管理系统为实例描述了通过UML进行建模的过程,并用CPN对所建立的模型进行了分析和检验。     

基于CPN的Agent建模及其用于航空器推出的分析

采用减少航班推出时间的方法以达到减少航班延误时间的目的,分析了航空器推出过程中存在的冲突问题,通过在推出路径关键位置没置安全点来避免冲突;基于Agent建模理论,采用面向对象的赋时着色Petri网（Objectoriented Timed Colored Petrinet,OTCPN）的建模方法,对航空器的推出行为建模,并在仿真工具CPN Tools中对模型进行了分析,通过状态空间报告（State Space Report）可知模型是有界的、可行的,且不存在死点;最后,设计实现了相邻机位航班地面延误最少前提下的实际推出时间计算单元。     

CPN在FCM形式化建模与验证中的应用

联邦概念模型(FCM)是整个联邦系统开发的依据.针对当前FCM建模能力差、可重用性低,以及很难实现FCM的动态行为验证的缺陷,分析了国内外形式化建模与验证方法研究的现状,提出了一种基于着色Pe‘网(CPN)的联邦概念模型形式化建模与验证方法,给出了用CPN建立与验证FCM的步骤,并以-制造系统为例,利用CPN Tools建立了系统的FCM,验证了所建模型的活性、家态和公平性.研究表明,CPN能够为FCM的形式化建模和验证提供有效的支持.     

上下文在人工智能中的应用

对上下文的基本概念进行了探讨。阐述了上下文在知识获取、机器学习、通信、数据库和本体中的应用。最后,对人工智能中的上下文所存在的一些问题进行讨论。     

人工智能的发展现状及应用

随着信息技术的发展,人工智能(Artificial Intelligence)技术逐渐成熟,成为一门备受社会关注的学科,引起了计算机科技的一次新革命。笔者简单介绍了人工智能的发展现状与基本算法,并对人工智能的发展趋势做出展望。算法部分介绍了以机器学习为主的几种主流算法,包含其基础概念,解释了算法的基本原理并举出应用实例。此外,笔者对人工智能的发展前景进行了主观预测与总结。     

人工智能的新发展:人工神经网络及其应用

文章从人工智能的角度阐述了一种快速收敛的ＰＩＤ神经网络控制模型,其模型的网络结构简单,学习收敛速度快,初值选取方便,把ＰＩＤ神经网络应用于延迟系统,取得了理想的控制效果。此模型的应用充分体现了人工智能的特点。     

人工智能的应用研究

本文对人工智能的发展过程及现在研究的热点进行了简要的概述,重点对人工智能的应用研究领域做了阐述。     

人工智能与计算智能在物联网方面的应用探究

随着经济的发展,科技不断进步。物联网是基于信息数据采集的传感设备,将物品信息与互感器相连接,信息上传至网络后可进行分享,并实现信息智能化识别及地理定位。人工智能和计算机智能均在物联网中广泛应用。基于此,分析了物联网,在此基础上,针对人工智能、计算智能在物联网中的应用实践,提出个人观点与认识,以期为相关人员提供参考。     

工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状

随着人工智能技术的快速发展及其在工业系统中卓有成效的应用, 工业智能化成为当前工业生产转型的一个重要趋势. 论文提炼了工业人工智能(Industrial artificial intelligence, IAI)的建模、诊断、预测、优化、决策以及智能芯片等共性关键技术, 总结了生产过程监控与产品质量检测等4个主要应用场景. 同时, 论文选择预测性维护作为工业人工智能的典型应用场景, 以工业设备的闭环智能维护形式, 分别从模型方法、数据方法以及融合方法出发, 系统的总结和分析了设备的寿命预测技术和维护决策理论, 展示了人工智能技术在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的重要作用. 最后, 探讨了工业人工智能研究所面临的问题以及未来的研究方向.     

人工智能在教育中的应用研究

文章从理论的角度介绍了人工智能的概念以及对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了阐述。文中利用BP神经网络算法建立高校教学评估体系的评估模型,并通过MATLAB仿真,得到了比较满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

人工智能在医疗中的应用

目前,相对成熟的智能技术有语音识别、图像识别、智能机器人、深度学习等。在人工智能的时代背景下,将人工智能等技术应用在医疗产品上,改变了传统的医疗观念,与病人的交互方式,重构了患者在医疗上的体验。人工智能已带动各个领域的浪潮,并在多个垂直领域得到了应用。基于此,笔者针对人工智能技术在医疗上的应用,研究了人工智能在健康领域较为常见的应用场景和案例,分析了人工智能在医疗健康领域面临的挑战。     

人工智能在情绪识别领域的应用研究

随着人工智能的快速发展,人工智能技术虽然在人类情绪识别领域得到广泛应用,但是迫切需要一种情绪框架使机器人可以正确理解人类的情绪。EARL框架是一种通过肢体识别和语音识别来实现人脸识别功能的个性化情绪模型。人工智能与EARL框架技术的有效结合,可以使机器人在人工智能、情绪识别领域得到更好的发展,但机器人的情绪化也会带来许多道德伦理方面的问题。笔者简单分析了人工智能及EARL框架,并就现有人工智能存在的不足重点探讨了人工智能在情绪识别领域的应用。