人机智能系统思考

对人工智能当前所面临的困境进行了分析,从人工智能的研究目的不应是使电脑取代人脑而应是使人脑与电脑更完美地结合的观点出发,对人机智能系统的概念与特性进行了初步探讨。     

流程工业人机一体化系统的安全性建模方法

文中主要研究流程工业人机一体化系统安全性方面建模涉及的基本问题。首先给出了这方面的几个基本概念：系统安全的可靠性、系统的平均工作时间等。那些参数可看成人机系统评价指标,可用作不同设计和建造人机系统的比较参数,也有利于选择最好的人机系统设备。然后介绍了用于人机一体化系统安全性建模的三种数据方法：概率逻辑法、马尔柯夫过程法和随即参数函数法。最后,定量地给出了人机系统的任务分配原则。     

关于多媒体和智能系统的集成研究

1背景和研究现状多媒体是s0年代发展起来的一门技术,虽然目前对多媒体尚未有一个严格的定义,但却有这样的共识:多媒体集成了文本、图形、图象、动画、电视图象、语音及视频等多种媒体。多媒体技术的发展,改变了人机的交互方式;同时,信息媒体的多样化,大大地扩大了计算机应用的范围。     

智能系统控制课程的探究式教学研究

为了提高智能系统控制课程教学的交互性和学生的编程实践能力,我们利用人工智能技术设计了新颖、生动的探究式教学模式和网络交互平台。根据"因材施教"的原则,设计多种学习方法,以供学生自主选择。学生可按照其需求和进度选择内容和学习模式,并及时与教师、同学保持交流、探讨和合作,与相近专业的同学攻克小型研究课题。根据学生的反馈意见和成绩统计结果,这种探究式教学模式能提高学生的学习兴趣、求新思维和实践能力。     

基于人机工程学的整体橱柜虚拟建模的研究

随着人们生活水平的提高,整体橱柜越来越得到广大消费者的喜爱。在产品的概念设计阶段,将人机工程学的分析与虚拟建模结合起来,以安全科学,系统科学为核心,建立起符合人体工程学的整体橱柜模型。通过CATIAV5软件进行人因工程分析,使整体橱柜在投产前最大限度地符合人体工程学的要求,降低投产成本。     

飞机座舱人机布局评价方法研究

针对当前座舱工效学重要性日益提升,信息量不断增加,机构愈加繁杂等特点,传统的以单个或多个部件为对象进行的人-机布局评价方法,往往造成综合评价的片面性,导致研发周期长,效率低等问题。考虑到工效学评价模糊性,提炼并建构了基于当前座舱特点的人机布局评价体系,提出基于不确定语言加权平均（ULWA）算子的多属性决策组合的研究方法,建立飞机座舱人机布局评价模型,并进行了推理和验证。     

基于人工智能的交互式教学音乐智能系统研究及应用

随着艺术教育和信息化的发展,在当下音乐学科的教学活动中,越来越多地需要借助计算机技术、多媒体技术来辅助教学,从而培养学生的自主探究能力和钻研能力.研究了基于人工智能的交互式教学音乐智能系统的设计,提出基于RBF算法的音乐学习模式,有助于提升学生的探究能力,同时还可以发挥教师的主导作用.通过教学相长的方式,让学生成为教学...     

基于生态演化的通用智能系统结构模型研究

从系统论、认知神经科学和生态演化的角度看, 智能是指生物体根据环境、条件、目标, 自适应地调整自身或调度各种资源实现目标的能力, 智能起源于生命, 智能是生物的基本特征.借助于脑神经系统演化的历史, 展示了自然智能的演化过程, 并由此构建了一个基于生态演化的通用智能系统结构模型, 系统地分析了一般智能系统的普遍性、开放性、动态演化性、相对稳定性、功能性、结构性、依附性、相对独立性、可延续性等基本特征.论文根据智能演化进程将智能系统分为7级, 利用智能系统结构模型分类探索专用人工智能和通用人工智能的发展方向以及有关智能系统的学习方法.这些工作对人工智能和智能科学基础理论研究与应用具有一定的启发意义.     

战斗机座舱人机工效评价方法研究

提出了一种基于灰色系统理论多属性群决策方法的战斗机座舱人机工效评价方法,通过建立战斗机驾驶座舱人机工效评价体系,研究了人的因素和机的因素,在对战斗机座舱人机工效分析的基础上,确定了评价因素,建立合适的评价指标体系,结合上述方法确定了合理的评价步骤,并进行了推理和验证。     

智能控制系统的若干新近发展

本文综述了智能控制系统新近发展的若干典型而实在的结果,它们体现了在探索智能机器系统的理论基础的艰辛道路上从语言文字叙述走向符号化的有意义的进步。     

人工智能技术在智慧电力仓储系统中的应用

围绕电力仓储系统的现状及基于边缘计算代理的智能仓储实际需求出发,首先,介绍智能仓储系统的系统架构及主要工作流程,然后,根据职能仓储对边缘计算代理装置智能化的需求,着重探讨在智能仓储系统应用中,人工智能算法的设计需要面对和解决的主要问题.     

机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用

智能机器人在服务国家重大需求, 引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用, 被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”. 随着新一轮工业革命的到来, 世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署. 而智能机器人作为智能制造的重要载体, 在深入实施制造强国战略, 推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用. 本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发, 重点阐述了机器人的三维环境感知、点云配准、位姿估计、任务规划、多机协同、柔顺控制、视觉伺服等共性关键技术的国内外发展现状. 然后, 以复杂曲面机器人三维测量、复杂部件机器人打磨、机器人力控智装配等机器人智能制造系统为例, 阐述了机器人的智能制造的应用关键技术, 并介绍了工程机械智能化无人工厂、无菌化机器人制药生产线等典型案例. 最后探讨了智能制造机器人的发展趋势和所面临的挑战.     

基于人工智能的机电设备智能保障系统研究

为解决现代机电设备的运行管理、状态监测、故障快速诊断与维修以及保障决策问题,借鉴人工智能的先进研究成果,构建了机电设备智能保障系统.介绍了系统的组成和实现的功能,对系统知识库、模型库和数据库设计中的关键技术进行了分析,应用神经网络技术实现多种推理,提高了故障诊断效率,采用计算机网络通讯技术,实现了系统的远程智能决策和技术指导,实践证明,该系统安全可靠,实用价值较高.     

An Architectural Modelfor Intelligent Network Management

1 IntroductionThe explosion in size and complexity of today's computer network means that NetworkManagement (NM) is a critical factor. The ever growing demand for distributed applicationscoupled with increasing corporate globalization often leads to users requiring constant network availability as the network becomes the primary strategic resource. The currellt NMbecomes increasingly inadequate, since the networks to be managed are heterogeneous anddynamic, and manapemellt functions, such as…     

Intelligent Intrusion Detection System for Industrial Internet of Things Environment

Rapid increase in the large quantity of industrial data, Industry 4.0/5.0 poses several challenging issues such as heterogeneous data generation, data sensing and collection, real-time data processing, and high request arrival rates. The classical intrusion detection system (IDS) is not a practical solution to the Industry 4.0 environment owing to the resource limitations and complexity. To resolve these issues, this paper designs a new Chaotic Cuckoo Search Optimization Algorithm (CCSOA) with optimal wavelet kernel extreme learning machine (OWKELM) named CCSOA-OWKELM technique for IDS on the Industry 4.0 platform. The CCSOA-OWKELM technique focuses on the design of feature selection with classification approach to achieve minimum computation complexity and maximum detection accuracy. The CCSOA-OWKELM technique involves the design of CCSOA based feature selection technique, which incorporates the concepts of chaotic maps with CSOA. Besides, the OWKELM technique is applied for the intrusion detection and classification process. In addition, the OWKELM technique is derived by the hyperparameter tuning of the WKELM technique by the use of sunflower optimization (SFO) algorithm. The utilization of CCSOA for feature subset selection and SFO algorithm based hyperparameter tuning leads to better performance. In order to guarantee the supreme performance of the CCSOA-OWKELM technique, a wide range of experiments take place on two benchmark datasets and the experimental outcomes demonstrate the promising performance of the CCSOA-OWKELM technique over the recent state of art techniques.     

Windows平台恶意软件智能检测综述

近年来,恶意软件给信息技术的发展带来了很多负面的影响.为了解决这一问题,如何有效检测恶意软件则一直备受关注.随着人工智能的迅速发展,机器学习与深度学习技术逐渐被引入到恶意软件的检测中,这类技术称之为恶意软件智能检测技术.相比于传统的检测方法,由于人工智能技术的应用,智能检测技术不需要人工制定检测规则.此外,具有更强的泛化能力,能够更好地检测先前未见过的恶意软件.恶意软件智能检测已经成为当前检测领域的研究热点.主要介绍了当前的恶意软件智能检测相关工作,包含了智能检测所需的主要环节.从智能检测中常用的特征、如何进行特征处理、智能检测中常用的分类器、当前恶意软件智能检测所面临的主要问题4个方面对智能检测相关工作进行了系统地阐述与分类.最后,总结了先前智能检测相关工作,阐明了未来潜在的研究方向,旨在能够助力恶意软件智能检测的发展.     

智能控制综述

基于智能控制和常规控制的本质区别和内在联系，对智能控制的概念进行了研究，同时介绍了智能控制的学科基础和主要分支，并且总结了智能控制的基本分析方法，最后指出了智能控制的实现中存在的一些问题。     

基于模式化知识和人工神经网络的智能设计系统框架研究

阐述了将神经网络和模式识别引入智能设计系统的模型－集成转换模型,在该模型中,对智能系统与设计的实现系统的结合进行了探讨,提出了数值编译器与反编译器、图形／编码转换器等将神经网络引入设计系统来的工具和方法。