强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法

针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.     

基于数据融合的ABC-SVM社区疾病预测方法

针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.     

人工智能对国内劳动就业影响研究综述

利用citespace关键词共现分析方法,梳理了1980年以来人工智能对劳动就业影响的国内相关文献,发现目前的研究议题主要包括人工智能影响就业的机制、人工智能对就业规模的影响、人工智能对收入分配的影响、人工智能对就业形态的影响、人工智能对劳动过程与劳动关系的影响. 总体来看,目前的研究主要集中在与劳动力市场相关的议题; 理论性的论述占大多数,而具有说服力的实证研究较少; 宏观性的研究较多,深入企业与生产现场考察的微观研究较少. 未来应进一步拓展研究主题,进行多种视角与跨学科研究,重视实证研究与微观研究.     

虚拟环境下机床主传动系统故障诊断的仿真实现

本文介绍了用AutoCAD完成机床主传动系统三维实体造型，用VisualC 、Visual LISP等工具完成主轴箱轴承、齿轮、轴等部位在运行中出现故障时的立体动画。经压电晶体加速度传感器实时检测机床的振动信号，对这些信号进行分析(统计处理、频谱分析等)提取出故障特征，经人工神经网络、模糊决策及专家系统等手段进行决策，判定故障部位和程度，可在微机上直观地观察主轴箱在运行过程中，各故障具体部位及损伤程度的虚拟现实情况。     

基于危险理论的人工免疫原理与应用*

侧重以危险理论的基本机制为线索,对危险理论的研究现状加以系统论述.首先以危险理论的免疫模型入手,归纳提炼出仿真机理并建立起隐喻算法;介绍其中具有代表性领域中的应用情况;最后对基于危险理论的人工免疫研究的下一步工作进行展望.     

焊接专家系统设计及开发技术

论述了焊接专家系统的基本原理和结构,着重介绍了开发焊接专家系统的技术,包括传统的开发工具和新的先进技术在焊接专家系统中的应用.     

Ti5Nb人工钉扎中心NbTi超导体的磁通钉扎机制分析

采用棒基组合的装配方法，用热挤压和冷加工相结合的工艺制备了岛状Ti5Nb人工钉扎中心NbTi超导体，其中Ti5Nb体积含量为10％。通过对此超导体进行详细的磁通钉扎机制分析，认为样品的磁通钉扎力特征主要由正常相钉扎和Δκ扎相结合的机制决定。根据分析的结果，采用多源标度方法，很好地拟合了不同线径样品的磁通钉扎力密度随磁场变化的曲线。拟合的结果表明：样品在较低场下的性能主要由正常相钉扎机制决定，而在较高场下的性能主要由Δκ钉扎机制决定。并且随着线径的减小，正常相钉扎力密度和Δκ钉扎力密度均有不同程度的提高。     

水厂生产运行管理决策支持系统的开发

介绍了水厂生产管理决策支持系统的设计原理和方法，其中主要讲述了数据库和知识库的建立，并阐述了该系统的运行功能、管理和维护方法。     

基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测

利用多层前向神经网络，使用B－P算法对结构钢回火性能预测进行了研究。通过利用99种钢450余组训练数据样本对神经网络进行训练，建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数。并针对训练用样本不足的问题，设计了为网络提供自学功能软件，在钢完全淬透的前提下，用此神经网络模型可在一定精度范围内预测结构钢的回火力学性能。