基于地质体智能识别的剖面图自动绘制研究

剖面建模是三维建模中常用的建模方法,但因剖面数据不足,存在过多依赖领域专家、必须通过人工交互方式才能完成等诸多不足.为解决由此带来的软件效力削弱、自动化程度降低等问题.遵循地质基本规律,分析研究专家判定思路、方法,提出一种基于知识的地质体智能识别框架,实现任意基于钻井的地质剖面图自动生成.利用面向对象技术,采用具有层次结构的知识表示和嵌入式的推理机制,以某煤矿为例,实现了剖面图的自动生成与显示,有效地解决了剖面建模中地质剖面图不足带来的弊端,对提高三维建模自动化程度有重要的实际意义.     

地质剖面图在计算机中的自动绘制

文章主要用到了SQL,OLEDB,ActiveX,COM组件以及CAD方面的技术。通过地质人员输入必要的地质信息到SQL表中,由OLE DB形成一个数据包,ActiveX控件通过组件接口技术导入数据包里面的内容并画出图形。图形能够存为CAD文件,并能从CAD文件读出数据。实现了与最通用图形软件CAD系统的数据交换。     

基于规划识别的多智能体协作研究及应用

多智能体系统是规划识别的一个有效应用平台，提出一种基于规划识别多智能体协作算法，对对抗环境和非对抗环境中的基于规划识别的多智能体协作算法进行了分析，实现了对队友和对手行为目的的认识和建模，减少了协作主体间需要通信的时间厦难度。该协作算法应用到多智能体的有效测试平台机器人足球赛中，试验结果证明，该算法在通信受限、信息受限或信息延时的系统中可有效预测队友和对手的行为，从而实现智能体间的协作。     

基于智能体的混合知识自适应推理控制

本文将传统的混合知识表示法推广，建立了一个将一般知识、案例知识、模型知识、模型知识及神经网络知识有机集成的结构．该种知识表示结构有助于知识的搜索、匹配和推理控制，解决了复杂问题的知识表示．为适应推理方法的需要，将各种不同的推理方法有机融合与集成，提出一种基于智能体的自适应推理控制结构，该种自适应推理控制结构对于改进解决复杂问题的效果以及提高解决复杂问题的效率具有重要意义。     

基于多智能体系统的面向对象本体研究

智能体间的信息交互和行为协调是共同完成被委托任务的必要条件,论文提出了在多智能体系统中智能体本身必须建立领域模型的技术要求,即用本体支持运行时的语义交互。为此,文中用面向对象的知识表示方法描述并建立本体,并以此为基础形成领域操作代数系统和智能体服务描述语言。结合开放购买的仿真案例,表明在一个完整的情景语义交互中,服务提供方需要以智能体服务描述语言表述自己提供服务的方法和过程,而接受服务方必须在理解智能体服务描述语言的基础上,获取某一具体服务。     

一种有效的复杂地质体剖面图自动生成方法*

提出了一种基于平面隐函数的实体切割思想和区域自动识别技术的地质体剖面图生成方法。其主要步骤包括：采用平面隐函数实现平面和地质实体的求交运算,生成离散的交线;采用基于KD树的空间索引方法,确定交线的邻接关系,生成地质体轮廓线;封闭的轮廓线将平面划分为多个复杂的区域(内含孔、岛),采用图论的多叉树形式化表达区域存储和组织;最后对多叉树表示的区域进行矢量图案的填充。实验结果表明,该算法有较好的计算效率,是一种比较实用的地质体剖切方法。     

不规则地质体的分割与体绘制方法研究

提出一种基于局部信息的区域增长方法(LI—RGA),该方法克服了最小偏差区域增长算法(R—RGA)中一致性准则函数定义的模糊性问题．实验结果证明,算法的分割准确性有所下降,但基本上不影响对不规则地质体的解释和分析工作．针对地震数据的特点,对传统光线投射算法进行了简化,并将分割出的不规则地质体定义成区域模板,再与改进的光线投射体绘制算法结合起来．实验证明,此方法能够清晰地再现数据体中的不规则地质体,并能同时显示重要的地质特征体．     

直接体绘制技术在地质体三维可视化中的应用研究

将直接体绘制技术应用于地质体三维可视化,首先对原始钻孔数据进行插值、网格化等预处理得到满足直接体绘制需要的规则体数据,从而建立反映地层分布的地质体三维标量数据场;然后用直接体绘制技术绘制三维地质体,避免了体元建模方法中在对地质体进行剖切等操作时必须要解决的剖面与体元之间复杂的判断求交等过程。采用该方法实现了对某地区地质体的三维可视化。     

基于多智能体的产品报价研究

产品报价涉及企业生产、技术、销售、财务、管理等部门，影响因素包括技术水平、设备状况、市场环境、竞争对手、原材料、物流成本等，过程非常复杂。如何有效地估计相关的生产成本是此文的主要目的。文中探讨多智能体技术在产品报价中的应用，利用多智能体的判断、推理能力和与其他智能体通讯协作能力来解决产品报价中影响因素多、效率低和准确性差的问题。提出了基于多智能体的产品报价系统的构造方法，建立了多智能体产品报价模型。案例证明，该模型能够提高报价的效率和准确性。     

基于语音识别技术的智能控制系统设计

语音识别技术近些年来发展非常迅速，并且在许多方面已经有了很好的应用。以语音识别技术在对话娃娃中的应用为例，阐述如何利用语音识别技术来设计智能控制系统，并详细介绍了系统的结构和原理。该系统具有很好的扩展性，稍微做些改动，就可以设计出各种各样的语音控制系统。     

基于EB—Rep的非规则层状地质体智能建模方法研究

为实现层状地质体的智能建模,通过分析层状地质体的特征,针对连续非倒转型非规则层状地质体,顾及到地层尖灭和透镜体,采用扩展的B—Rep数据模型（EB—Rep）,提出了层状地质体智能建模方法。首先分析研究区域地层分布状况,生成该区域标准地层层序字典,再通过钻孔与字典按规则匹配,实现钻孔地层智能对比,并利用NURBS模型拟合生成光滑地层框架,最终生成真三维地质体模型。实际应用表明该方法显著提高了三维地质建模过程的效率和模型的精度。     

基于语音识别技术的语音控制智能手系统

本文以凌阳SPCE061A单片机作为核心控制器,设计了一种基于语音识别技术的语音控制智能手系统.系统由微控制器、语音模块、电机模块、光电寻迹模块、无线控制模块等部分组成.控制器利用语音模块识别出操作人员的语音命令后,通过电机模块与光电寻迹模块的协同工作来完成预设的多个复杂动作.本设计还加入了无线控制功能,可以在特殊情况下替代部分语音指令来操控智能手.     

基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用

针对持续多发的输电线路外力破坏事件,人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患,因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统.该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型,可以智能识别出输电线路现场的安全隐患.建立起前端采集图像,数据无线传输,后台识别分析,隐患定向推送的智能监控新模式.在佛山地区应用实践中,该系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警,提高了对外力破坏隐患的监管能力,有效预防了大型施工机械所致的线路跳闸事故.     

浅谈人脸表情智能识别

每个人都有一副独特而不混淆的脸相,即使双胞胎也不例外,因此人们相见时,给人印象最深的就是脸。人脸表达情感的肌肉非常发达,能表现各种表情,丰富的表情成了人脸的重要特征,在人际交往过程中了解内心的变化具有极为重要的意义。因此人脸表情智能识别在近几年也逐渐成为了人工智能和机器智慧学习中一个重要的研究点,在未来生活中有着广泛的应用前景以及极高的市场价值。现阶段尽管人脸表情智能识别取得了一定收获,但是仍存在显著的不足与缺陷。对人脸表情智能识别在现阶段发展情况进行了分析并对其未来发展作了一定展望。     

基于扩展知识结构图的智能教学规划

智能教学规划是智能教学系统的核心组成部分,领域知识模型、教学方法模型以及学习者模型是智能教学系统的三个要素。提出了扩展知识结构图(ExtendedKnowledgeStructureGraph,EKSG)的概念,通过扩展知识结构图将领域知识模型、教学方法模型、学习者模型有机地结合起来。在此基础上,给出了根据扩展知识结构图制定学习者关于学习目标的最优教学规划算法,规划算法由两部分组成:判定算法JUDGE和最优规划生成算法TPLAN,其中JUDGE判断规划问题是否有解,在有解的情况下求出最优解图,TPLAN根据最优解图计算最优规划。证明了算法的正确性,分析了算法的效率。     

一种可用于基于内容智能检索的知识表示方式

在基于内容的智能检索中,多媒体信息的知识表示方式是应该首先解决的关键问题之一。文章总结分析了基于内容的智能检索中现有的一些知识表示模型,在此基础上提出了一种新的可用于基于内容的智能检索的知识表示方式,为今后的研究提供了一些新的思路和方法。     

基于网格LSTM混合算法的地质领域用户意图识别

针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在用户意图识别耗时、费力且扩展性不强的问题,本文结合地质领域文献中结构化知识问答的复杂特点,使用了基于网格记忆网络(LSTM+CRF+Lattice)与基于卷积神经网络(CNN)融合的优化模型.该模型将用户询问意图识别看作分类问题,首先使用网格记忆网络进行文本信息的命名实体识别及关系抽取,然后使用卷积神经网络将用户输入的其他文本信息进行属性分类,接着将分类结果转化为满足知识图谱查询的结构化方式,最终实现地质知识属性映射的用户询问意图识别.实验证明,在考虑地质知识特征的处理中,对于准确率的提升起到了极大帮助.     

基于激光散射特性的路面识别智能车设计

为了实现自主驾驶车辆的不同路面识别功能,该文首先设计制作了电驱动自动驾驶智能车,包含基于STC12C5A60S2芯片的主控电路,7.2 V转5 V～6 V电源分配模块,基于L298芯片的驱动电路,舵机HG14-M实现转向功能,欧姆龙E6A2-CW3C编码器实现速度反馈,无线模块NRF24L01与上位机通讯。进行激光后向散射特性理论研究与实验,制作以BH1750FVI为核心的高分辨率数字型光强度采集模块,设计安装车载激光后向散射测量装置,单片机与上位机LabVIEW监控系统进行无线通讯,实现不同路面识别。实验结果表明,智能车可以对不同粗糙度路面进行区分。该方法对于提高自动驾驶车辆的安全性具有重要意义。