簡介：本文首先介紹和比較了多種常用的集成電路功能驗證方法，并討論了功能驗證結(jié)果的評估辦法。隨后以本人在“漢芯二號”24位DSP驗證項目中的工作為基礎，討論了偽隨機自動測試向量生成測試方法的優(yōu)點。在24位DSP驗證項目中，本人采用了指令描述模板和偽隨機自動生成程序分離的解決方案，不僅能夠在驗證中取得了較高的效率和良好的驗證效果而且還保留了很大靈活性和簡便性。由于在該項目的實際工程應用中，本人發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的偽隨機測試向量自動生成測試方法會產(chǎn)生許多測試價值很低的測試向量。這些測試向量不光需要大量的計算資源、浪費大量的運算時間，而且可能帶來設計周期的延遲。對于這一問題，本文隨后提出一種新穎的優(yōu)先級指導下的偽隨機測試向量生成方法。該方法能夠在一個測試向量還未經(jīng)過模擬的情況下通過人工智能方法估算出該向量的測試優(yōu)先級。測試向量的優(yōu)先級越高表示通過模擬和比對該測試向量越容易發(fā)現(xiàn)新的功能錯誤。本文著重使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡ANN的學習算法來完成測試向量優(yōu)先級的估算功能，在文章的最后，設計了兩個實驗展示該方法的有效性。

簡介：隨著工業(yè)經(jīng)濟逐步向知識經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，企業(yè)的核心生產(chǎn)要素由原來的勞動力與資本轉(zhuǎn)向知識；基于知識的能力逐漸成為企業(yè)的核心競爭力。探索新型管理理念與模式以提升企業(yè)在知識獲取、共享、應用與創(chuàng)新等方面的能力，進而重塑其在新經(jīng)濟形態(tài)下的核心競爭力，已經(jīng)成為對整個管理領(lǐng)域的全新挑戰(zhàn)。1986年，WIIG首次提出知識管理概念。作為與知識經(jīng)濟時代相匹配的新型管理理念與模式，知識管理引起了理論界和產(chǎn)業(yè)界的高度重視，知識管理的研究熱潮持續(xù)興起知識管理系統(tǒng)是將知識管理從理念推向?qū)嵺`的依托平臺，人們紛紛謀求通過知識管理及其賴以實施的依托平臺來提升企業(yè)基于知識的核心競爭力。然而，目前的知識管理與知識管理系統(tǒng)的研究仍然處于探討階段，理論上還不完善；已有的知識管理系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)性、集成性，側(cè)重顯性知識而忽視了對隱性知識的有效管理，缺乏對全知識生命周期的完備支持，缺乏企業(yè)內(nèi)環(huán)境的相應培育機制，缺乏有效的智能化輔助支持。此種情況下的知識管理系統(tǒng)難以實現(xiàn)人們對知識管理的美好預期?；谏鲜鰡栴}，筆者著手該論題的研究工作。以下簡要介紹本論文的主要研究內(nèi)容。論文第一章分析當前主流KMS模型存在的問題與不足，在此基礎上提出本論文的研究思路與方法，即將KMS看作“社會技術(shù)”系統(tǒng)，將KMS建?？醋饕豁椣到y(tǒng)工程，以系統(tǒng)工程和協(xié)同學的理論與方法為方法論指導，以AI領(lǐng)域先進的方法策略為技術(shù)手段，以清晰完備的知識鏈為中心主線，以企業(yè)內(nèi)部環(huán)境為“基板”，依托明確、合理、完備的知識源以及基礎設施，展開KMS建模研究。對上述方法與KMS系統(tǒng)要素進行分析，進而提出基于人工智能的集成化知識管理系統(tǒng)AIKMS模型結(jié)構(gòu)，指導全文。論文第二章將首先對在AIKMS模型中處于“基板”位置的AIKMS企業(yè)內(nèi)環(huán)境進行研究，并進而提出相應營建策略，包括變革組織結(jié)構(gòu)、組建知識管理團隊、轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)領(lǐng)導觀念與方式、培育學習型組織文化以及建立知識貢獻激勵機制等。論文前兩章對AIKMS模型進行了系統(tǒng)級研究，提出了全局性的建模方案；在此基礎上，論文第三至第七章圍繞AIKMS知識鏈，展開子系統(tǒng)級研究，分別討論了AIKMS相應子系統(tǒng)要素及其間關(guān)系，并進而提出了相應建模方案。論文第三章對AIKMS知識鏈的知識辨識、獲取、表示與求精環(huán)節(jié)進行了分析，借鑒AI技術(shù)提出了相應的實現(xiàn)方案與技術(shù)策略，尤其實現(xiàn)了對隱性知識獲取與表示；論文第四章提出了AIKMS知識譜線結(jié)構(gòu)，并以此為主線探討了AIKMS各知識子庫文檔知識庫、規(guī)則庫、ANN、案例庫、模型庫與知識定位器的存儲結(jié)構(gòu)以及對非編碼知識的存儲組織策略論文第五章提出了“面向應用層次”和“面向?qū)ο髮哟巍钡腁IKMS知識集成雙線實施方案，研究了個體、團隊、組織三個層次的知識傳播特征，提出了若干促進知識轉(zhuǎn)播的策略與方式，設計并提出了相應AIKMS知識傳播模型結(jié)構(gòu)論文第六章基于CBR系統(tǒng)思研究了AIKMS對知識應用過程進行智能輔助支持的若干技術(shù)方案與策略，以提升企業(yè)知識應用能力并增強AIKMS自身的系統(tǒng)自組織特性論文第七章研究了企業(yè)知識創(chuàng)新機理，進而提出并分析了AIKMS知識創(chuàng)新子系統(tǒng)模型框架；而后基于知識全生命周期理論，提出AIKMS知識進化機制，并建立了相應子系統(tǒng)模型。論文第八章以國內(nèi)某民航企業(yè)為背景展開實證研究，分析了其基本背景情況然后基于AIKMS模型體系對其自然狀態(tài)下的KMS進行現(xiàn)狀分析，并相應地提出了改進策略。關(guān)鍵詞知識管理；知識管理系統(tǒng)；系統(tǒng)工程；協(xié)同學；人工智能；知識鏈

簡介：產(chǎn)品質(zhì)量形成并貫穿于整個產(chǎn)品生命周期是企業(yè)參于市場競爭、賴以生存和發(fā)展的基礎而加工過程中的產(chǎn)品質(zhì)量是產(chǎn)品最終質(zhì)量的基石。隨著“世界級質(zhì)量”的提出市場、客戶、企業(yè)對質(zhì)量的要求不斷提高傳統(tǒng)的質(zhì)量控制已不能滿足其需求。加工過程中的產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)異常只有很少一部分時間用于質(zhì)量監(jiān)測和控制而80％的時間都用來判斷異常的來源和調(diào)整引起異常的因素所以為了滿足加工過程全面質(zhì)量管理的需求應用于加工質(zhì)量的診斷技術(shù)和系統(tǒng)成為眾多學者和企業(yè)新的研究熱點。本文在前人質(zhì)量控制研究的基礎上提出了基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的控制圖模式識別同時對加工過程中的質(zhì)量診斷與調(diào)整進行了相關(guān)研究。主要研究包括三方面的內(nèi)容1提出一種基于激勵函數(shù)參數(shù)可調(diào)和動態(tài)閾值的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制圖模式識別算法并優(yōu)化MONTECARLO工序數(shù)據(jù)模擬方法使樣本數(shù)據(jù)更具與實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)相同的質(zhì)量特性。根據(jù)改進后的網(wǎng)絡參數(shù)迭代公式將預處理后的樣本數(shù)據(jù)作為輸入對該神經(jīng)網(wǎng)絡識別器進行訓練訓練結(jié)果用于生產(chǎn)過程的控制圖模式識別。改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別器的拓撲結(jié)構(gòu)簡單在保證識別精度的前提下提高識別速度改善神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。最后通過計算機模擬驗證該算法的可行性。2提出基于故障樹分析的加工過程質(zhì)量診斷與調(diào)整方法。首先對加工過程與質(zhì)量相關(guān)的規(guī)則進行編碼和產(chǎn)生式知識表示系統(tǒng)自動生成以控制圖異常模式為頂事件的故障樹通過故障樹分析獲取引起質(zhì)量波動的主要異常因素子集。然后以各質(zhì)量因素特征值的監(jiān)測結(jié)果作為規(guī)則匹配依據(jù)進行專家系統(tǒng)的自動推理和人工輔助推理。最后系統(tǒng)針對控制圖異常模式診斷結(jié)果進行質(zhì)量調(diào)整將最優(yōu)調(diào)整方案及時反饋給技術(shù)人員改進生產(chǎn)。質(zhì)量診斷與調(diào)整專家系統(tǒng)有助于生產(chǎn)人員快速診斷質(zhì)量異常因素、實施質(zhì)量調(diào)整方案大大縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期。3開發(fā)了車削加工質(zhì)量診斷與調(diào)整專家系統(tǒng)。采用VB60開發(fā)環(huán)境和SQLSERVER2003數(shù)據(jù)庫軟件建立專家系統(tǒng)知識庫和各功能模塊的人機交互界面實現(xiàn)加工過程的控制圖模式識別、控制圖異常模式的質(zhì)量診斷與調(diào)整、專家知識庫的維護和機器自學習功能。

簡介：金屬表面硬化層深的檢測一直是機械工業(yè)部門急需解決的問題渦流法作為一種無損檢測方法相較于以往的破壞性檢測有更高的可靠性和經(jīng)濟效益然而用渦流法對它進行檢測的最大難度在于檢測信號的處理由于渦流的檢測層深和靈敏度受頻率影響很大單一頻率檢測不能滿足不同層深的需要該文采用多頻渦流檢測的方法以使信號中充分包含有用信息該文利用信息融合將多個頻率下測得的渦流信號進行融合采用模糊遺傳算法信息融合過程中的推理由模糊聚合函數(shù)完成模糊聚合比傳統(tǒng)的集合論中的并和交操作能更好地模仿人的推理模糊聚合函數(shù)的連接參數(shù)由遺傳算法確定該算法的優(yōu)點是在信息源的可靠性、信息的冗余性互補性不確定的情況下能夠以近似最憂的方法對信息進行融合

簡介：隨著INTER時代的到來，軟件業(yè)面臨著一系列的變化。軟件越來越復雜，時間要求越來越短，軟件的代碼從幾十年前的幾百行到現(xiàn)在的上百萬行。些變化使得傳統(tǒng)的軟件開發(fā)方法不能滿足現(xiàn)在商業(yè)界對于軟件的需求，軟件業(yè)面臨著越來越大的壓力?；跇?gòu)件的軟件開發(fā)是解決軟件危機的有效途徑。它是在一些構(gòu)件模型的基礎上，根據(jù)需求選擇構(gòu)件庫中的一個或多個軟件構(gòu)件，然后把這些構(gòu)件組裝起來，高效率、高質(zhì)量地構(gòu)造應用軟件系統(tǒng)的過程。隨著網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展，構(gòu)件庫中的構(gòu)件也越來越多，一般情況下構(gòu)件庫中滿足用戶需求的構(gòu)件不止一個，如果讓用戶自己手動的來進行選擇，這無疑提高了對用戶的要求，而且不利于構(gòu)件的智能化組裝、增加了基于構(gòu)件軟件開發(fā)的成本。所以如何從這多個候選構(gòu)件中快速、有效的選擇出最優(yōu)或近似最優(yōu)的構(gòu)件，從而提高構(gòu)件組裝的成功率是一個關(guān)鍵的問題。本文主要分為三大部分。第一部分闡述了構(gòu)件的一些基本概念、現(xiàn)階段比較流行的三種構(gòu)件模型COM、EJB、CBA以及軟件的質(zhì)量度量模型，然后介紹了構(gòu)件庫與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系及其主要功能。第二部分主要是根據(jù)不同的構(gòu)件描述形式，介紹了現(xiàn)在常用的四種構(gòu)件檢索方法。第三部分闡述了兩種人工智能算法遺傳算法和禁忌搜索算法在構(gòu)件檢索中的應用。首先對兩種智能算法在構(gòu)件檢索中的可行性進行了分析，然后分別介紹了基于遺傳算法的構(gòu)件檢索方法和基于禁忌搜索算法的構(gòu)件檢索方法，對這兩種構(gòu)件檢索方法的一些關(guān)鍵設計和具體的算法過程進行了詳細的描述，并在此基礎上進行了實驗仿真，對仿真的結(jié)果進行了對比和分析，證明了這兩種方法的有效性。本文研究的目的和意義在于對于構(gòu)件數(shù)量非常龐大的構(gòu)件庫，根據(jù)用戶的需求所檢索出的構(gòu)件較多時，利用人工智能算法找出一個最優(yōu)的構(gòu)件組合反饋給用戶，減少了下一步組裝過程中人工參與否認程度，提高構(gòu)件的組裝效率，加快構(gòu)件的智能化組裝的發(fā)展。

簡介：點擊查看更多論人工智能具有意向性的可能.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點擊查看更多混合式人工智能在深基坑支護選型系統(tǒng)中的應用研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點擊查看更多基于油中氣體分析的多種人工智能技術(shù)在變壓器故障診斷中的應用.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：該文介紹了當前轉(zhuǎn)爐煉鋼及首鋼三煉鋼80噸轉(zhuǎn)爐的控制現(xiàn)狀提出了用智能控制方法提高其轉(zhuǎn)爐煉鋼終點碳、溫一次命中率的技術(shù)改造思路文章首先詳細介紹了當前流行的幾種智能控制方法學習控制技術(shù)、模糊控制技術(shù)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)并對四種技術(shù)及其具體系統(tǒng)應用、相關(guān)內(nèi)容進行了詳細解析然后結(jié)合首鋼三煉鋼80噸轉(zhuǎn)爐的具體情況重點提出采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)方法提高轉(zhuǎn)爐煉鋼一次碳溫命中率的解決方案將人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)應用到轉(zhuǎn)爐煉鋼過程控制與增量模型結(jié)合開發(fā)出轉(zhuǎn)爐煉鋼人工智能靜態(tài)控制模型通過在首鋼80噸轉(zhuǎn)爐的初步生產(chǎn)試驗證明采用人工智能靜態(tài)控制模型后比傳統(tǒng)的靜態(tài)控制模型提高了對煉鋼過程各因素之間復雜非線性關(guān)系的處理能力提高了對系統(tǒng)隨機因素變化的反應能力和適應能力因而提高了靜態(tài)模型的控制精度和終點命中率

簡介：機器人足球是近幾年發(fā)展起來的機器人研究和競賽項目，融合了人工智能、智能控制、實時視覺、無線通訊、機電一體化等多學科知識。機器人足球本身是一個典型的智能體系統(tǒng)，同時也為智能體系統(tǒng)的理論研究和模型測試提供了一個標準的實驗平臺。決策系統(tǒng)相當于現(xiàn)代真實足球比賽中的教練員，直接影響比賽的成敗，能夠體現(xiàn)出機器人足球系統(tǒng)的智能性，對策略系統(tǒng)的深入研究有重大的理論意義和現(xiàn)實應用價值智能化是計算機發(fā)展的必然趨勢，無論是計算機控制，還是商用民用軟件，都要求含有越來越高的智能因素，因此人工智能領(lǐng)域的研究越來越受到重視。近幾年人工智能成為研究熱點之一。比賽中雙方隊員的位置瞬息萬變，要求不僅能智能地躲避對方的攔截，帶球突破，還要能同隊配合，依照策略行事，這就對人工智能的控制提出了更高的要求。智能控制技術(shù)為自主機器人提供比賽必須的”決策”能力，即用來保證在復雜動態(tài)環(huán)境條件下，通過”知識”及時進行決策。實際上這個決策樹就是足球教練的戰(zhàn)術(shù)庫。計算機仿真系統(tǒng)給自主機器人提供”學習”能力。它不但給自主機器人提供開發(fā)比賽策略的環(huán)境，而且通過它能開發(fā)各種比賽策略。首先在計算機上建立自主機器人球隊，球場地的模型，然后在這個模型上開發(fā)足球比賽策略，經(jīng)過反復比賽，實驗之后，將成功的策略移植到真正的自主機器人上進行比賽。2本論文以足球機器人系統(tǒng)為研究背景，主要針對人工智能的決策樹的算法在決策系統(tǒng)中的運用，探索行之有效的方法來解決實際中的問題。首先，總文介紹了足球機器人系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)以及相關(guān)技術(shù)，提出了研究機器人足球的背景意義和研究的目的。然后介紹了本文在MLS的平臺下面運行的機器人足球的仿真策略，詳細的介紹了該平臺的使用方法以及該平臺與策略程序如何交互的方式。再次介紹了實現(xiàn)機器人足球的基本的數(shù)據(jù)接口，以及基本的函數(shù)的實現(xiàn)形式。提出了利用人工智能中的決策樹來實現(xiàn)高級策略部分，并將這些決策樹應用到具體的編程實現(xiàn)中，使程序具有智能性。最后總結(jié)了實驗的結(jié)果，分析了該算法的優(yōu)缺點，提出了以后需要改進的地方。

簡介：中國石油大學（華東）碩士學位論文融合智能技術(shù)的人工免疫主動防御體系研究姓名黃敏申請學位級別碩士專業(yè)計算機應用技術(shù)指導教師段友祥20090501RESEARCHOFARTIFICIALIMMUNEACTIVEDEFENSESYSTEMBASEDONINTELLIGENTTECHNOLOGYFUSIONHUANGMILLCOMPUTERAPPLICATIONTECHNOLOGYDIRECTEDBYPROFESSORDUANYOUXIANGABSTRACTTHERAPIDDEVELOPMENTOFNETWORKTECHNOLOGYHASBASICALLYCHANGEDPEOPLE’SLIFESTYLEANDWORKING，WHICHHASAGREATEFFECTINEVERYASPECTOFOURSOCIETYATTHESAMETIME，THENETWORK’SPOTENTIALDANGERSAREINCREASINGFOREXAMPLE，THEREALEMOREANDMORENEWNETWORKATTACKMETHODSWITHANINCREASEINCOMPLEXITYWHICHRENDERSAH119ECHALLENGEFOROURCOUNTRY’SINFORMATIONSAFETYCONSTRUCTIONBYTHEFIREWALLASREPRESENTEDOFTHESINGLEANDEXTENSIVEPASSIVEDEFENSESYSTEMHASALREADYBECOMEINCAPABLEANDGRADUALLYUNABLETOADJUSTTHEDEVELOPMENTTENDENCYOFINFORMATIONSAFETYTHEACTIVEDEFENSESYSTEMCENTEREDONINTRUSIONDETECTIONTECHNOLOGYHASBEENPAIDMUCHATTENTIONBYPEOPLEBECAUSEOFITSPARTICULARFEATURESOFDYNAMICANDINITIATIVELYRECENTLYTHERESEARCHWITHINTELLIGENTTECHNOLOGY’SFUSIONHASBECOMETHEFOCUSOFRESEARCHANDSTUDYTHISPAPERANALYZESTHEADVANTAGESANDDISADVANTAGESOFINTELLIGENTTECHNOLOGYREPRESENTEDBYINTRUSIONDETECTIONANDIMMUNESYSTEMINREGARDTOTHEFACTOFINEFFICIENCYLOWDETECTIONRATEANDHIGHFALSEDETECTIONRATEOFTHECURRENTINTRUSIONDETECTIONSYSTEMTHISPAPERPROPOSEANEWINTRUSIONDETECTORGENERATINGMODELWHICHCANRAISETHEDETECTIONEFFICIENCYANDREDUCETHEFALSEDETECTIONRATETHISMODELBASEDONASTUDYOFCOMBINATORIALPATTERNDISCOVERYALGORITHMTEIRESIASTOMAKEANANALYSISOFTHECOMMONCHARACTERISTICOF“NONSELF’SAMPLE，SOASTOGETAVARIABLELENGTHPATTERNWHICHCANEXPLAINTHENONSELFTHENBYLEARNINGFROMTHEGENELIBRARYMECHANISMOFIMMUNESYSTEMANDCOMBININGWITHTHEMETHODOFFIXEDLENGTHPATTERNINITIALIZINGGENELIBRARYTHEPAPERDESIGNANEWMETHODOFUSINGVARIABLELENGTHPATTERNTOINITIALIZEGENELIBRARYTHISMETHODMAKESTHEGENELIBRARYHASMANYKINDSOFGENESEGMENTSBEFOREINTRUSIONDETECTIONSYSTEMRUNANDTHESEGENESEGMENTSCANBETTERDEMONSTRATETHENONSELFCHARACTERISTICSTHUSTHEUNCERTAINTYANDAIMLESSNESSBROUGHTBYGENERATIONRANDOMLYCANBEAVOIDEDWHENGENERATINGTHEINTRUSIONDETECTORSUSINGGENELIBRARYMETHODTOGENERATINGDETECTORSCANDECREASETHETIMEEXPENSEOFTHE

簡介：隨著人工智能、并行工程和敏捷制造技術(shù)在制造業(yè)自動化方面的發(fā)展，企業(yè)對計算機輔助工藝設計CAPPCOMPUTERAIDEDPROCESSPLANNING系統(tǒng)的要求也越來越高，而傳統(tǒng)工藝設計系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足高速的市場導向和多變的產(chǎn)品需求。因此實現(xiàn)智能化、自動化、柔性化的CAPP系統(tǒng)是未來發(fā)展的必然趨勢，如何將傳統(tǒng)的工藝設計經(jīng)驗與智能化的計算機決策相結(jié)合來實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)，成為當前研究的熱點問題。本文簡要分析了CAPP的發(fā)展和特點，提出當前CAPP系統(tǒng)中存在的主要問題和發(fā)展方向。實現(xiàn)了面向?qū)ο蟮墓に囆畔⑻卣鹘ｓw系，對零件信息、工藝規(guī)程以及工藝參數(shù)等信息進行了必要的數(shù)據(jù)抽象和建模，然后重點論述應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)實現(xiàn)工藝決策的算法和實現(xiàn)方法，從信息編碼和工藝推理等方面構(gòu)建智能化的工藝推理機制，并設計了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和工作流程，最后開發(fā)了CAPP原型系統(tǒng)來驗證相關(guān)理論的可行性。該系統(tǒng)的主要特點主要為1在網(wǎng)絡算法上，提出了以ARTL網(wǎng)絡為基礎的工藝推理算法模型，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡ANN，ARTIFICIALNEURALWK技術(shù)在模式識別、動態(tài)分類領(lǐng)域的并行處理能力、分布式存儲、良好的自適應和高度容錯特性引入到CAPP工藝推理機制中，有效的解決CAPP工藝決策的不確定性推理和復雜的數(shù)據(jù)檢索問題，為實現(xiàn)智能化的工藝設計提供了新的思路。2在數(shù)據(jù)模型的建立方面，設計了以面向?qū)ο驩O，OBIECTIENTED方法為基礎的工藝信息特征建模體系，有效的解決了復雜數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)抽象和特征數(shù)據(jù)建模。建立了層次清晰、結(jié)構(gòu)良好、易于管理的工藝信息模型體系，將工藝系統(tǒng)中的零件信息、工藝信息和工藝規(guī)程等數(shù)據(jù)有效整合為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。為工藝決策和信息編碼提供了良好的數(shù)據(jù)描述接口，同時便于對數(shù)據(jù)體系進行管理和擴展。3在系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)方面，建立以模塊化方法為基礎的系統(tǒng)體系和工作流程，基本實現(xiàn)了以結(jié)構(gòu)件為主要對象的工藝設計系統(tǒng)。開放的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設計，可編輯的文件報表輸出，良好的用戶交互體驗，完善的安全策略都使系統(tǒng)在多方面實現(xiàn)了更高的先進性。綜上所述，為了實現(xiàn)更高層次的智能化CAPP系統(tǒng)，本文通過對基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的面向?qū)ο驝APP技術(shù)的研究，實現(xiàn)了CAPP系統(tǒng)在工藝決策方面的智能化、自動化，提高了計算機輔助工藝設計在推理決策、設計過程和文件生成方面的智能性和適應性。

簡介：讓計算機系統(tǒng)能表現(xiàn)出人所具有的智能行為是人工智能研究的最高目標。對于給定的某一任務，如果機器能夠自動構(gòu)造出完成任務所需要的動作序列同時，當機器在執(zhí)行該動作序列之后，或者在執(zhí)行動作過程中，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)并沒能到達預期的目標狀態(tài)時，機器能夠自動地分析并得出導致任務失敗的原因，并盡可能地進行修復，使系統(tǒng)能夠正確地到達目標狀態(tài)，則這樣的機器在一定程度上表現(xiàn)出了類似人類智能的行為特征。上述智能機器的兩種能力分別稱為規(guī)劃能力和診斷能力，而對這兩種能力的研究構(gòu)成了人工智能研究領(lǐng)域中的兩大基本問題規(guī)劃問題和診斷問題。顯然，機器的規(guī)劃能力和診斷能力是衡量機器智能水平高低的重要標志，同時，在現(xiàn)實世界中存在著大量的規(guī)劃和診斷問題，這使得智能規(guī)劃和診斷問題的研究又具備很強的應用背景。因此，眾多人工智能研究者們都不遺余力地致力于對智能規(guī)劃和診斷的研究，探索新的高效的智能規(guī)劃和診斷算法，以期能解決現(xiàn)實中廣泛存在的規(guī)劃和診斷問題，并提高機器的心智水平。但是，由于智能規(guī)劃和診斷問題本身的難解性，又決定了對規(guī)劃問題和診斷問題研究的困難性，目前現(xiàn)有的智能規(guī)劃和診斷算法的效率都難以令人滿意。為此，本文從自主智能體的角度對智能規(guī)劃問題和診斷問題分別進行了研究。首先，我們從問題形式表示的角度介紹了幾種規(guī)劃問題的形式表示方法。接著，我們對經(jīng)典的規(guī)劃圖技術(shù)以及幾種典型的與規(guī)劃圖技術(shù)關(guān)系密切的規(guī)劃技術(shù)進行了簡要的介紹，指出經(jīng)典規(guī)劃圖技術(shù)的優(yōu)缺點，在此基礎上，我們提出了一種在規(guī)劃圖的基礎上運用遺傳算法進行解提取的新的規(guī)劃技術(shù)，同時設計并實現(xiàn)了基于規(guī)劃圖的遺傳規(guī)劃系統(tǒng)，從而證明了算法的可行性和有效性。其次，對于診斷問題的研究，我們在分析經(jīng)典的基于模型診斷基礎上，對經(jīng)典的模型診斷進行了適當修正，并重新定義了診斷。提出了一種用于診斷的診斷圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。此時，診斷的產(chǎn)生過程就是對診斷圖的分析過程。最后，我們給出了在航空航天領(lǐng)域種綜合應用智能規(guī)劃和診斷技術(shù)的例子當要拍攝某一特定星體圖象時，航天器能夠自動地產(chǎn)生能完成該任務所需要的動作序列；同時，當遇到任務失敗的情況時，調(diào)用我們的診斷圖分析方法進行診斷。實驗結(jié)果表明智能規(guī)劃和診斷技術(shù)在自主智能體中的重要性以及我們方法的有效性。

簡介：該論文從對采場地壓動態(tài)性的認識出發(fā)以動態(tài)的觀點詳細研究和論述了房柱式空場采礦法采場地壓的控制方法及實施步驟為福建省南平鉭鈮礦及類似礦山礦體開采過程中的地壓控制提供了科學指導對地壓進行動態(tài)控制有利于提高礦體開采的安全性有利于提高礦石回采率和礦山經(jīng)濟效益為了實現(xiàn)對采場地壓進行動態(tài)控制需能對礦房頂板和礦柱破壞模式進行快速準確的判斷需能及時確定地應力及礦巖體物理力學性質(zhì)參數(shù)指標并在采礦過程中不斷修正、求精需能對采場圍巖應力及變形進行快速分析需對采場地壓進行實時監(jiān)測為此論文對上述諸方面的問題進行了較詳細的研究和論述

簡介：本論文在“九五”國家重點科技攻關(guān)項目基礎上，以“基于因特網(wǎng)的計算機輔助工業(yè)設計系統(tǒng)”為“高”起點，對“十五”國家重點科技攻關(guān)項目“基于設計知識與用戶知識的網(wǎng)絡化數(shù)控機床造型設計與人性化界面技術(shù)及應用研究”作了前期的探索。通過理論分析與實驗，主要研究了基于網(wǎng)絡的計算機輔助數(shù)控機床造型設計系統(tǒng)中的智能化問題。論文首先從工業(yè)設計的角度闡述了ICAID技術(shù)的形成與發(fā)展，ICAID技術(shù)的相關(guān)概念與術(shù)語，分析了目前計算機輔助設計的發(fā)展新要求，智能技術(shù)與ICAID的結(jié)合現(xiàn)狀；通過對“九五”系統(tǒng)平臺的分析，發(fā)現(xiàn)了ICAID系統(tǒng)中的智能化需求問題，從廣義與狹義兩方面進行論述；提出了建立基于知識的智能化數(shù)控機床ICAID系統(tǒng)的思路，分析了系統(tǒng)建模過程中的用戶狀態(tài)；大膽預測了系統(tǒng)實現(xiàn)的模式與關(guān)鍵模塊，并對智能化的搜索與管理作了進一步的探討。然后，通過對數(shù)控機床的造型設計實踐活動的研究，相關(guān)的實驗資料與實驗結(jié)果分析，得出了工業(yè)設計人員與工程設計人員進行造型設計活動的一般程序，并在此基礎上對系統(tǒng)的智能化實現(xiàn)形式與措施作了進一步的探討。