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ALBERTAS ČAPLINSKAS 《Journal of Intelligent Manufacturing》1998,9(6):493-502
The aim of this paper is comparative analysis of most important AI paradigms. An AI paradigm is defined as the pair composed by a concept of intelligence and a methodology in which intelligent computer systems are developed and operated. Three paradigms, the behaviourist paradigm, the agent paradigm, and the artificial life paradigm are discussed. 相似文献
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用面向对象编程实现问题求解自动化 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从面向对象方法基本原理和面向对象编程的技术特征出发,阐明所建应用软件系统中的对象,类及相应类层次结构和类组合结构,使系统具有很强的表现真空世界复杂系统结构的能力,系统通过消息传递在程序执行中实现对操作的调用机制,使之在面向用户问题选择和执行求解策略方面有很强的适应性,这一点对于强调人-机交互和解题协作的智能决策支持系统设计至关重要,文章给出了用C++实现的模型对象系统及消息传递机制。 相似文献
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两栖装甲装备故障诊断智能检测系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前两栖装甲装备故障检测时间长、检测效率低的缺点,研究设计了一种两栖装甲装备故障诊断智能检测系统。系统充分利用现代最新发展的大规模集成电路技术和数字处理技术,对多发、易发故障部位的故障信号进行采样、检测及处理,从而快速确定故障部位,便于及时排除故障。 相似文献
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随着信息技术和智能交通的迅速发展,自动的车辆检测识别成为不可或缺的技术。由于基于单一特征和单车辆的识别并不能满足实际中的应用要求,因此提出了多特征多车辆的检测识别算法,利用基于灰度对称,形状特征和光流强度特征的提取,通过基本的图像处理算法,最终由综合特征为基础得出车辆的识别检测结果,利用基于VC++6.0的软件系统开发出车辆检测识别系统,通过实验对照,由单一特征和综合特征的检测不同结果获得实验数据,通过检测算法将视频序列图像中的车辆信息自动识别提取出来并加以标记。实验结果表明系统能够适应多变的车型和环境信息,通过识别结果准确性的分析,得出结论:针对不同的车型有较好的鲁棒性,能够满足实际智能交通控制平台的构建的基本要求。 相似文献
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由于目前的电子引伸计精度不高、不快捷、智能化程度不高,对其数字智能化方向的研究十分必要。从数字智能式电子引伸计的特点、关键技术、技术指标及应用入手,制定开发的技术路线,并介绍相应的信号处理技术。 相似文献
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近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法. 相似文献
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A current development trend in research on intelligent systems is to optimize a general intelligent prediction system into an individuation intelligent prediction system that is applied in specialized fields. Protein structure prediction is a challenging international issue. In this paper, we propose a new intelligent prediction system model, designed as a multi-layer compound pyramid model, for predicting secondary protein structure. The model comprises four independent intelligent interfaces and several knowledge discovery methods. The model penetrates throughout the domain knowledge, with the effective attributes chosen by Causal Cellular Automata. Furthermore, a high pure structure database is constructed for training. On the RS126 dataset, the overall state per-residue accuracy, Q3, reached 83.99%, while on the CB513 dataset, Q3 reached 85.58%. Meanwhile, on the CASP8 sequences, the results are superior to those produced by other methods, such as Psipred, Jpred, APSSP2 and BehairPred. These results confirm that our method has a strong generalization ability, and that it provides a model for the construction of other intelligent systems. 相似文献