簡介：分類號UDC密級單位代碼10151基于人工神經智能的船舶航跡保持控制及通航安全應用研究李偉指導教師劉正江職稱教授學位授予單位大連海事大學申請學位級別工學博士學科與專業(yè)交通信息工程及控制論文完成日期2014年5月論文答辯日期2014年6月答辯委員會席大連海事大學學位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權說明原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明本論文是在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果，撰寫成碩士學位論文“基王厶王拉經萱篚的絲魑航速堡掛撞型叢通照塞全廑旦亟宜”。除論文中已經注明引用的內容外，對論文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均己在文中以明確方式標明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個人或集體己經公開發(fā)表或未公開發(fā)表的成果。本聲明的法律責任由本人承擔。學位論文作者簽名學位論文版權使用授權書本學位論文作者及指導教師完全了解大連海事大學有關保留、使用研究生學位論文的規(guī)定，即大連海事大學有權保留并向國家有關部門或機構送交學位論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權大連海事大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編學位論文。同意將本學位論文收錄到中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫中國學術期刊光盤版電子雜志社、中國學位論文全文數(shù)據(jù)庫中國科學技術信息研究所等數(shù)據(jù)庫中，并以電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。本學位論文屬于保密口在年解密后適用本授權書。不保密口請在以上方框內打“4”?者講一名厶分I乙日期P唧年勿月卅ET

簡介：她未交專業(yè)碩士學位論文基于人工智能算法的軌道不平順估計RESEARCHONESTIMATIONOFTRACKIRREGULARLYBASEDONARTIFICIALINTELLIGENCEALGORITHMS作者路天瑪導師余祖俊北京交通大學2013年6月申圖分類號U2163，U2112UDC625學校代碼10004密級公開北京交通大學北尿父通大宇專業(yè)碩士學位論文基于人工智能算法的軌道不平順估計RESEARCHONESTIMATIONOFTRACKIRREGULARLYBASEDONARTIFICIALINTELLIGENCEALGORITHMS作者姓名路天瑪導師姓名余祖俊學號11125676職稱教授工程領域機械工程學位級別碩士北京交通大學2013年6月

簡介：上海大學碩士學位論文基于人工智能的運輸調度決策支持系統(tǒng)的研究姓名邵江霞申請學位級別碩士專業(yè)控制理論與控制工程指導教師張美鳳20030201ABSTRACTENTERPRISESBRINGFORWARDNEWREQUIREMENTSTOSCIENCETECHNOLOGYANDMODEMMANAGEMENTDURINGTHEIRADVANCINGTOTHEAGEOFINFORMATION．ACCORDINGLY,THEAPPLICATIONOFTECHNOLOGYSKILLSANDNEWMANAGEMENTDECISIONMAKINGTHINKINGBREATHEINTOENTERPRISEVIGORANDCREATIVITY．THEDECISIONSUPPORTSYSTEMBASEDONARTIFICIALINTELLIGENTGENETICALGORITHMISDESIGNEDTOHELPTHEDECISIONMAKERMANAGEEFFECTIVELYANDASSIGNREASONABLYTHEENTERPRISE’SLIMITEDVEHICLERESOURCE，WHICHAIMEDATFINISHINGTRANSPORTDUTIESSWIMMINGLY,MINIMIZINGVEHICLETRANSPORTFEES，SHORTENINGMANUFACTUREPERIOD，ATLASTIMPROVINGTHEENTERPRISE’SECONOMICBENEFITS．THEWHOLESYSTEMISREALIZEDONSOMEADVANCEDTECHNIQUES，SUCHASOBJECTORIENTATIONOO，LARGEDATABASE，ARTIFICIALINTELLIGENTANDSOON．DURINGTHEDESIGNANDDEVELOPMENTOFTHISPROJECT，THEAUTHORBRINGSSOMENEWMETHODSUPWHICHHAVEBEENPROVEDRIGHTBYTHETESTRESULTSINTHEFOLLOWINGTHEDYNAMICSYSTEMSTRUCTUREONREALTIMEDATA，WHICHAMELIORATETHELIMITATIONOFSTATICSYSTEMPARAMETERSANDSTRUCTURE．INTRODUCINGOBJECTORIENTATIONMETHODSAVOIDSTHECLOSEDDEPENDENTAMONGEACHMODULE，WHICHRESOLVESTHEMATCHINGPROBLEMSBETWEENMODELANDDATA．THEDECISIONRESULTISFINALLYGIVENTHROUGHTHECOMBINATIONOFDESTINATIONGENETICS’COORDINATE，DATABASETECHNICALANDOPERATIONSTRATEGIES．THESYSTEMRESULTSRETURNEDFROMTHETESTSHOWSTHEDESIGNANDTHEOPERATIONISSUCCESSFUL．THESYSTEMCANPROVIDEDECISIONSUPPORTTOMANAGENKEYWORDSTRANSPORTATIONDISPATCHOBJECTORIENTATIONARTIFICIALINTELLIGENTGENETICALGORITHMRELATIONDATABASE第1I頁共V負

簡介：STUDYONTHESTABILITYOFCOMPLEXSLOPEWITHARTIFICIALINTELLEGENCEANALYSISMEHTODADISSERTATIONSUBMITTEDFORTHEDEGREEOFMASTERCANDIDATEZHOUXUANLINSUPERVISORPROFFENGXIAOCHONGQINGJIAOTONGUNIVERSITYCHONGQING，CHINA摘要每年在公路、鐵路等工程建設中將開挖大量的邊坡，邊坡的穩(wěn)定是工程建設能否順利按期完成的重要影響因素。在自然條件下的邊坡的穩(wěn)定性是由它的地質條件和力學性質來決定的；經過人為作用后而形成的邊坡一般被叫做人工邊坡，這種邊坡穩(wěn)定與否主要受到土性質和地下水的存在情況等條件控制。由此可知邊坡穩(wěn)定性的影響因素較多，且其中一些因素難以用準確的數(shù)字來表達因而具有模糊性。而對于邊坡的治理要求施工過程安全、工程經濟、美觀。目前，學者提出了很多的邊坡治理方案，很多治理方案在實際工程中得到應用，也取得了顯著的效果，但其中不乏一些失敗的案例。許多學者在邊坡穩(wěn)定性評價問題上做了大量的研究，提出了很多評價方法，這些方法大多自身具有一定的局限性，有些不能準確描述邊坡的模糊性，有些在計算中存在不足。總之，準確評價邊坡的穩(wěn)定性是邊坡治理方案決策的前提，而治理方案的決策是關系到邊坡治理成功與否的關鍵因素。因此本文對上述兩個方面的問題進行研究，主要做了以下工作①簡明扼要的闡述了邊坡穩(wěn)定性和邊坡治理方案決策的國內外研究現(xiàn)狀，分析了已有方法中存在的不足。②介紹邊坡工程中的理論，影響邊坡穩(wěn)定性的因素，系統(tǒng)研究了一些邊坡穩(wěn)定性的評價方法。③闡述了邊坡工程地質模型構架、邊坡安全穩(wěn)定的數(shù)學力學模型和邊坡演化的分岔模型。④邊坡穩(wěn)定性的人工智能算法研究，給出一種基于遺傳算法的FCM聚類分析在邊坡穩(wěn)定性評價中的應用，該方法具有明顯的優(yōu)點。結合開發(fā)的系統(tǒng)進行實例分析。⑤引入軟集合理論和模糊軟集合理論，結合這兩種理論給出一種邊坡治理方案決策的方法。最后結合工程實例運用這種決策方法進行分析。關鍵詞邊坡穩(wěn)定性；遺傳算法；模糊；軟集合；決策

簡介：電子科技大學UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCETECHNOLOGYOFCHINA碩士學位論文MASTERDISSERTATION（電子科技大學圖標）論文題目基于人工神經網(wǎng)絡的鎳氫電池智能充電研究學科專業(yè)電路與系統(tǒng)指導教師鐘洪聲教授作者姓名陳曉旭班學號200840201001獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。簽名日期年月日論文使用授權本學位論文作者完全了解電子科技大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權電子科技大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。（保密的學位論文在解密后應遵守此規(guī)定）簽名導師簽名日期年月日

簡介：本文采用人工神經網(wǎng)絡的方法建立了用于預測隧道圍巖破壞模式的遺傳神經網(wǎng)絡對用人工智能方法預測隧道圍巖破壞模式進行了一次嶄新的嘗試。文中綜合分析了對隧道圍巖破壞模式有影響的各種因素，并用統(tǒng)計學中的主成分分析方法分析了影響隧道圍巖破壞模式的各種因素，最終確定了影響圍巖破壞模式的14個分類指標。BP人工神經網(wǎng)絡被認為是最適合于樣本分類的模型，而傳統(tǒng)的標準BP算法存在著諸如訓練速度慢、易陷入局部極小值等問題，針對這些問題，文中給出了改進的方法。此外，如何確定用于預測的合理的神經網(wǎng)絡結構也是關鍵問題，對這一問題的研究，本文采用了遺傳算法和神經網(wǎng)絡相結合的方法。本文首先對遺傳算法以及人工神經網(wǎng)絡理論進行了介紹，然后分析了其各自的優(yōu)缺點，提出了用遺傳算法的全局搜索性來彌補BP神經網(wǎng)絡的局部極小的缺陷，建立了用于預測隧道圍巖破壞模式的模型。模型首先利用遺傳算法對BP神經網(wǎng)絡的結構以及權值和閾值進行優(yōu)化，得到最佳的網(wǎng)絡結構之后，再利用BP神經網(wǎng)絡進行訓練最終得出預測的結果。文章最后利用MATLAB語言將該模型在計算機上編程實現(xiàn)，并將搜集到的大量的以往的工程實例的相關信息作為訓練樣本輸入模型對模型進行訓練，然后再利用已知的工程實例數(shù)據(jù)對模型進行檢測，證明該模型用來預測隧道圍巖破壞模式的信息是完全可以滿足工程需求的。

簡介：人工智能作為二十一世紀三大尖端技術之一，研究盛況空前。人工智能模仿人的思維方式處理工程中的技術問題，把人從繁重的腦力勞動中解放出來，從事更多的創(chuàng)造性的工作。國民經濟的支柱產業(yè)汽車工業(yè)的發(fā)展受到了世界各國的高度重視，市場競爭異常激烈。本文從實用性出發(fā)，采用神經網(wǎng)絡理論、遺傳算法、模糊技術、專家系統(tǒng)和知識工程等人工智能技術，研究了汽車的最關鍵部件發(fā)動機故障診斷中的一些問題。研究的主要內容包括以下幾部分1論文首先系統(tǒng)綜述了汽車工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展方向，介紹了人工智能技術的研究狀況和發(fā)展趨勢，分析了汽車發(fā)動機故障診斷技術的研究現(xiàn)狀及存在的問題，提出了人工智能應用于發(fā)動機故障診斷的方法，為汽車發(fā)動機故障診斷技術的發(fā)展提供了一個新的途徑。2往復機械汽車發(fā)動機故障診斷是個難題，本文提出應用改進的BP網(wǎng)絡進行故障診斷的方法?；跈C體上的單個傳感器測得的振動信號，采用小波包技術對振動信號進行三層分解，提取8個頻帶的相對能量值作為特征向量，首次提出將速度作為特征向量的方法，這樣9個值作為發(fā)動機神經網(wǎng)絡故障診斷的特征向量，可以診斷發(fā)動機不同轉速時的故障；另一個有別于以往研究的方面是神經網(wǎng)絡輸出采用一個神經元，對故障進行編碼，優(yōu)點不僅可以診斷出以往的故障，增加新故障，也不用改變神經網(wǎng)絡結構，經重新學習后，就可以實現(xiàn)故障診斷，對復合故障也可以編碼采用同樣的方法識別。3成功應用于故障診斷等其它方面的神經網(wǎng)絡技術，神經網(wǎng)絡的設計是個難題。本文提出采用改進的遺傳算法與神經網(wǎng)絡相結合的方法對神經網(wǎng)絡進行設計，同時優(yōu)化網(wǎng)絡結構和權值。首先應用遺傳算法確定網(wǎng)絡結構和初步權值，然后再用神經網(wǎng)絡學習方法確定最終權值。遺傳算法的適應度函數(shù)采用神經網(wǎng)絡訓練誤差的倒數(shù)，個體編碼采用混合編碼，最優(yōu)個體直接遺傳，其它個體采用輪盤方法遺傳。應用此方法對發(fā)動機故障診斷的神經網(wǎng)絡進行優(yōu)化，簡化了網(wǎng)絡結構。4在汽車故障診斷中，有許多量具有不確定性，具有模糊性。本文探討了模糊技術和神經網(wǎng)絡相結合方法對發(fā)動機進行故障診斷，實現(xiàn)了故障原因的模糊識別。首先根據(jù)測得的特征向量確定故障原因與特征向量之間的模糊關系矩陣，應用最大值最小值貼近度的方法，初步確定故障原因的可能范圍，然后應用訓練好的神經網(wǎng)絡進行精確診斷。5汽車工業(yè)發(fā)展一百多年間，積累了豐富的經驗和知識，人們一直在思索研究發(fā)揮它們作用的方法。在汽車故障診斷方面，大量的用語言描述的知識處理利用是個難題。本文研究了利用處理文字知識的專家系統(tǒng)技術進行發(fā)動機故障診斷的方法，與以往研究不同的是，充分發(fā)揮面向對象設計語言的優(yōu)勢，對于故障診斷的知識采用不同的3種表示方式，推理也采用直觀的“故障樹”、判斷語句法和數(shù)據(jù)庫檢索等方法，取得了很好的效果。6人工智能的另一個重要的分支知識工程，它是以知識為研究對象，研究知識獲得、知識表示、知識利用的學科，是專家系統(tǒng)等人工智能技術的基礎。本文基于知識工程的思想和CATIA軟件的知識工程模塊，研究了汽車膜片彈簧的參數(shù)化設計方法，為在汽車設計過程中充分利用企業(yè)知識和書本知識，簡化人的勞動、提高設計速度、提高設計質量提供了途徑。同時還研究了將遺傳算法應用于氣門彈簧多類型變量、多約束機械優(yōu)化設計的方法；研究了人工神經網(wǎng)絡汽車輔助燃油經濟性計算的方法；基于本文提出的方法研究開發(fā)了汽車發(fā)動機智能故障診斷系統(tǒng)。7對全文進行了總結，并對今后的研究工作進行了展望。

簡介：中南大學碩士學位論文基于DSP的智能控制器及在智能人工腿中的應用研究姓名梁豐申請學位級別碩士專業(yè)控制理論與控制工程指導教師譚冠政20030301ABSTRACTINTELLIGEMARTIFICIALLEGHASBEENANIR此RESTINGRESEARCHPROJECTIN血EFIEIDSOFROBOTICSAILDBIOMEDICAIENGINEE血G，ITSMOST“CELIENTCHARACTERISTICSIS山AT“CAFLIMI詛TE血EMOVEMENTWAYSOFH啪AJLHEALTHYLEGS觚DI招、ⅣALKINGSPEEDCAILCHAILGENATURALLY、VIMMECHANGEOF鋤PUTEE’S、ⅣALKINGSPEEDNLERESEARCHONT11ISPROJECTISOFPMCTICALSI鰣矗CANCETOIRNPPOVINGMELIVINGSITUA士IONA11DWEL觸BENE矗TSOFARNPUTEESINTELLIGENTAMFICIALLEGS、城NGTORELYONNEXIBLEREALIZATIONOFPNCUMATICSCYLINDETTHEMOTOROFPNE刪CSCYLINDERTAILCAILCON蜘LMCOPENDEGREEOFANEEDKI芏LCYLINDFLOWCO曲OLVALVE耵啪U曲CHALLGINGT11EOPENDE罌℃EOFVALVE，KRICEJOINTBENDANDEXTENDDAILLPINGISC11ANGEDANDGCTTLLESPEEDWENEEDED，INTELLIGENT砒MCAILLEGSDEVELOPEDBEFO陀LM、，ESHORTAGCSI11坩EASPECTSONTLLEONEHAILD，ITSCOI岫ILER，WHICHISUSEDTOCON扛OLTLLEOPENDEGREEOFNEEMEOFPNE眥ATICSCYLINDERI11THESELEGS，IS缸OPEN100PSYSTEMCOTILPOSEDOFA曲EPPINGMOTOR，鋤DH船LOWPOSMONPRECISION011MEOMCRHALLD，IRSCPUMUCHADOP血GIS恤SINGIECHIPIILACHILLEOF5LSERIESES，、VHICHN戚NGSPEEDCANNOTSACISLYTHENEEDSOFADVAILCEDALGORITLLINAMATTHE“VESHONAGES，WEMAKEFOLLO“NGIMPMVINGSCL地ME1USILLGSERVODCTEPLACESTEPP王NGMOTOR，MAKE“REALIZEACCURATELOCATIONCON缸_OLINBIGSCOPE2HAVEDESI弘EDACLOSEDIOOPCONHOLSYSTCM謝也LOCATION卸DCURRENTFEEDBACKAILDCARRYOUTOPTIMIZ￡MON麗ⅡLGAFORPIDPAR鋤ETERATMES獅ETIME，LEADINTO比巧CON仃OLMEOR，T0MALEPIDP黜NETERTOBEDECIDEDONLINETHE皿PMVEMENTOFCON乜OLS訂ATEGYRAISESMERESPOND

簡介：LIEIILLLLLLLLLLLLLLLHIIIIIIIILLLY1531689⑨天畢大謦中目近代第一所大學博士學位論文__■R一●●■■LJ盤■●■■們0____一級學科管理科學與工程學科專業(yè)管理科學與工程作者姓名吳璇指導教師李敏強教授天津大學研究生院2007年12月中文摘要隨著信息技術的迅猛發(fā)展，全球性信息化迅速到來，經濟領域高科技成果的層出不窮，給審計信息化進程帶來一定的壓力和動力。本項研究以人工智能理論與技術、審計理論技術為研究共同基礎，采用了理論分析和實證檢驗相結合的研究方法，重點研究了基于人工智能方法的金審工程問題，較為完備的研究了智能化審計總體系統(tǒng)、智能化內部控制評價系統(tǒng)、內部控制評價中的定性仿真以及神經網(wǎng)絡在審計智能中的應用。主要研究內容和創(chuàng)新成果如下1首次把智能理論技術與審計理論技術進行了融合。計算機審計是在信息化環(huán)境下的一門新的審計學科，是一種嶄新的審計方式。構建了計算機審計的基本理論框架，提出了計算機審計的一般模型，主要包括計算機環(huán)境下的審計對象、審計作業(yè)模式、審計基本方式、審計技術方法等。提出了智能化審計系統(tǒng)的總體結構，包括現(xiàn)場審計實施系統(tǒng)、聯(lián)網(wǎng)審計實施系統(tǒng)、審計辦公系統(tǒng)和信息資源庫四個部分。分析了數(shù)據(jù)采集與轉換，包括數(shù)據(jù)采集與分析的基本特征，數(shù)據(jù)采集智能化，并構建了審計數(shù)據(jù)采集與轉換系統(tǒng)。2提出并設計了內部控制智能評價系統(tǒng)。從知識角度總結了國外、國內內部控制制度和體系。分析內部控制需要解決的問題，設計了內部控制智能評價系統(tǒng)，包括系統(tǒng)的整體結構、系統(tǒng)的知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機制等。將內部控制與定性仿真方法相結合，研究了QSIM算法，設計了基于定性推理的內部控制評價系統(tǒng)結構，以及系統(tǒng)處理流程和系統(tǒng)功能結構等概念模型。把內部控制的業(yè)務循環(huán)進行了簡化與抽象，并對業(yè)務循環(huán)的各系統(tǒng)模塊進行了分解，建立定性的成因推理模型。3研究了人工神經網(wǎng)絡在審計智能中的應用，以神經網(wǎng)絡為工具進行審計中問題線索的發(fā)現(xiàn)。分析了數(shù)據(jù)挖掘、神經網(wǎng)絡與審計的關系，借鑒了國外神經網(wǎng)絡在審計方面的應用，建立了神經網(wǎng)絡方法在審計分析性復核過程應用模式。選定BP神經網(wǎng)絡為工具，構建了人工神經網(wǎng)絡與財務危機發(fā)現(xiàn)模型，進行了數(shù)據(jù)實驗，表明了方法的有效性。建立了基于自組織特征映射的納稅情況審計模型，稅種選擇為增值稅，進行模型實驗，結果表明了模型的有效性。關鍵詞審計，審計流程管理，金審工程，審計信息系統(tǒng)，人工智能

簡介：北京交通大學碩士學位論文基于人工智能方法的貸款分類模型研究姓名喬碧榮申請學位級別碩士專業(yè)計算數(shù)學指導教師張作泉20080601ABSTRACTABSTRACTTILISPAPERDEALSWITHTHEBASEDRISKLOANELASSIFICA廿ONOFCOMMERCIALBANKSWITLLTHEMETHODSOFEXPERTSYSTEMANDNEURALNETWORKWHICHBELONGTOTHEARTICLEINTELLIGENCE11HEFACTORSTHATINFLUENTSTHELOANQUALITYINCLUDETHEFINANCETHECASHFLOWTHECREDITSUPPORTANDSOONINTHISPAPERITCHOSETHEPROPERDATAANDINDEXTOBUILDTHETRAININGSETTHROUGHHUNDREDSTIMESTRAININGITFINALLYBUILTTHENEULALNETWORKTHENITUSEDTHENEURALNETWORKTOANALYSTTHEFINANCEFACTORANDTHECASHFLOWITUSEDTHEEXPERTSYSTEMDEALINGWITHTHENONFINANCEFACTORFIRST，BUILDINGINDEXSYSTEMFORTHENONFINANCEANALYSIS；SECOND，ANALYZINGTHENONFINANCEFACTORWITHTHEEXPERTSYSTEM，F(xiàn)INALLYITGOTTHERESULTOFTHENONFINANCEANALYSISAFTERTHEANALYSISOFTHETHREEPARTS，ITUSEDTHEEXPERTSYSTEMAGAIN謝TLLTHEFACTOROFTHECREDITSUPPORTTOGETTHEFINALLOANCLASSIFICATIONKEYWORDSLOANCLASSIFICATION，NEURALNETWORK，EXPERTSYSTEM，F(xiàn)INANCEANALYSIS，CASHFLOW，CREDITSUPPORTCLASSNOF830LV

簡介：論文作者簽名指導教師簽名論文評閱人1匿呈3壺王3浙渣鲞盤型通望盈窒醫(yī)評閱人2鎣查墓3型塾拯3逝江太堂生王盒顯堂瞳評閱人3隱名遷闥評閱人4評閱人5答辯委員會主席三蹙3塾拯熟直至3逝江笪盛型通望丑窒瞳委員1疊垂羞3副塾拯3逝江太堂生三盒雖堂瞳委員2塑塞鮭3副塾拯3逝江太堂生王金雖堂醫(yī)委員3委員4委員5邀蓮劌⑧本論文受以下項目資助國家“水體污染控制與治理”科技重大專項2012ZX07403003浙江太湖河網(wǎng)地區(qū)飲用水安全保障技術集成與示范人工濕地對有毒物質去除效果和生物控藻技術研究子課題

簡介：隨著科學技術的飛速發(fā)展生產過程變得越來越復雜這使得控制對象的數(shù)學模型很難精確地被描述出來而過于依靠理想化的、精確的對象數(shù)學模型的傳統(tǒng)控制顯得軟弱無力其控制局限性就日益突出而智能控制技術的發(fā)展給人們在控制理論與應用中帶來了新的思想與空間智能控制不同于傳統(tǒng)控制它研究的目標不再是被控對象而是控制器本身本文中我們就專家系統(tǒng)、模糊控制等智能控制技術的發(fā)展進行了深入的探討以人工氣候室的溫度作為控制對象進行了大量的仿真與實踐結果證明采用基于專家規(guī)則的模糊控制算法對于這種非線性、不確定的大慣性系統(tǒng)有著良好的控制效果本文主要介紹以單片機80C196KC為核心的計算機控制系統(tǒng)的硬件設計軟件編程控制功能的實現(xiàn)以及現(xiàn)場調試過程中所遇到的問題和解決方案并且提到了一些提高系統(tǒng)可靠性、穩(wěn)定性的方法最后著重介紹了一種具有自修正功能的專家規(guī)則模糊控制器文章共七章第一、二章介紹了課題的基本情況及其設計方案第三章介紹了專家模糊控制器的設計第四、五章介紹了系統(tǒng)的軟、硬件實現(xiàn)第六、七章介紹了調試過程中總結的經驗及結論根據(jù)現(xiàn)場運行調試顯示該系統(tǒng)具有操作方便長時間、不間斷工作可靠溫度跟蹤性能良好超調小精度高等特點這足以證明系統(tǒng)的設計方案合理算法得當

簡介：內蒙古農業(yè)大學碩士學位論文基于人工智能的利用高含沙洪水淤地后土壤成分含量研究姓名胡敏申請學位級別碩士專業(yè)農業(yè)水土工程指導教師姬寶霖20080601RESEARCHONCONTENTOFSOILCOMPONENTUSINGFLOODWITHHIGHSANDAFTERSILTINGONBASEOFARTIFICIALINTELLIGENCEABSTRACTTOMEETTHENEEDOFDEEPLYRESEARCHANDMODELESTABLISHINGFORCOMPLEXITYSYSTEM，AIMINGATTHECOMPLEXITYOFCHANGEIN，MAKEFULLUSEOFTHEFEATURESOFARTIFICIALINTELLIGENCETECHNOLOGYTHATISADAPTIVECAPACITY，NONLINEAR，GLOBALOPTIMIZATION，TOSTUDYTHENUTRIENTANDGRAINSIZEOFSOILAFTERSILTNIGUP，THISPAPERHASAPPLIEDARTIFICIALINTELLIGENCEINTOTHERESEARCHOFTHISPROJECTTHEREHAVEBEENEXPLOREDRESEARCHABOUTAPPLYOFANNANDGAINTHISPROJECTFORTHEFIELDOFCOMPLEXSYSTEMSOFTHEMULTIPARAMETERNONLINEARPROBLEMSOLVINGOPENEDUPANEWPATH。THEMAINCONCLUSIONSAREASFOLLOWS1ITSAMPLETHEO～100CMSECTIONOFWINDBLOWNSOILANDNEWSILTLANDANDSILTEDTILTHINTHEFLOODIRRIGATIONAREAOFGONGWUSU，ANDMENSTRUATEDTHESOILNUTRIENTCONTENTANDGRAINSIZECONSTITUTE，INORDERTOANALYZEDISTRIBUTIONCHARACTERISTICOFNUTRIENTANDGRAINSIZEOFTHESOILAFTERSILTINGUPUSINGTHEFLOODWITHHIGHSANDASARESULT，THESOILNUTRIENTCONTENTIMPROVESSIGNIFICANTLYAFTERSILTINGUPUSINGTHEFLOODWITHHIGHSANDDIFFERENTSOILNUTRIENTCONTENTIS1。2～55TIMESTHANBEFORESILTINGUP，ANDPARTOFSOILNUTRIENTCONTENTCOMESTOVERYHIGHGRADEINTHEWHOLECOUNTRYSOILCENSUSFORTHESECONDTIMENUTRIENTSTANDARD，AVAILABLECOMESTOABUNDANTGRADE1THROUGHLEADINGTHEFLOODWITHHIGHSANDINTOTHEBASINOFTHEDESERTFORSILTINGUPMANYTIMES，WHENALLUVIUMTHICKNESSEXCEEDPLOW，THEDESERTCANBECOMESTHEHIGHQUANTITYFARMLAND1ITISAVERYVALIDAPPROACHTOUSETHEFLOODWITHHIGHSANDCONTROLLINGSANDANDSILTINGLANDFORREDUCINGTHEYELLOWRIVERBEDSILTEDANDCONTROLLINGDESERTANDDEVELOPINGFARMLAND2INTHEABOVESTUDYBASEDONTHEUSEOFSOILNUTRIENTCONTENTANDSOILPARTICLESCOMPOSEDOFTESTDATATOANALYZETHERELATIONSHIPBETWEENTHESOILNUTRIENTCONTENTANDTHEPARTICLESIZECOMPOSITIONAFTERSILTINGUPUSINGTHEFLOODWITHHIGHSANDUSINGARTIFICIALNEURALNETWORKTECHNOLOGYANDTHETRADITIONALMULTIPLESTEPWISEREGRESSIONANALYSISTECHNIQUES，ANDESTABLISHEDTHERELATIONSHIPMODELBETWEENSOILPARTICLECOMPOSITIONANDSOILNUTRIENTCONTENT，ANDCOMPARATIVEANALYSISOFRESULTSSHOWEDTHATTHETWOMODELSCANBEUSEDTOPREDICTTHESOILPARTICLECOMPOSITIONOFSOILNUTRIENTCONTENT，BUTTHEPRECISIONOFTHEARTIFICIALNEURALNETWORKMODELISMUCHBETTERTHANTHE

簡介：3G、4G信息時代互聯(lián)網(wǎng)信息技術的飛速發(fā)展為移動通信業(yè)務的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，同時，隨著湖南移動用戶群、網(wǎng)絡規(guī)模的增加以及業(yè)務、資費的推陳出新移動業(yè)務得到了不斷擴大。傳統(tǒng)的人工客服，因受服務時間，服務范圍，服務渠道等限制已經不能滿足移動用戶的種種需求。為了解決這個問題，本文通過分析國內外相關系統(tǒng)和技術現(xiàn)狀，研究基于關聯(lián)推薦和客服問答智能匹配技術及基于專家系統(tǒng)的在線客服智能推理技術，設計和實現(xiàn)湖南移動智能客服應答系統(tǒng)。論文以應用需求為指導，將專家系統(tǒng)應用到在線客服智能推理中，提出了面向在線客服智能推理的專家系統(tǒng)設計方案，對面向在線客服智能推理的專家系統(tǒng)的知識表示方法、推理機制和解釋機制等關鍵技術進行了深入研究，主要研究內容如下1、針對客戶問題與語料庫資源的匹配問題，首先根據(jù)客戶行為屬性、興趣屬性、重要程度屬性以及社會屬性特點構建客戶模型，然后基于此模型，綜合多屬性及其相互之間的關聯(lián)關系，提出了基于關聯(lián)推薦的問題智能匹配方法。2、針對在線客服智能推理問題的特點，建立了在線客服智能推理知識庫，在CLIPS標準知識表示方法基礎上，結合在線客服智能推理系統(tǒng)的具體要求，提出了擴充的中文產生式知識表示方法。3、基于CLIPS推理引擎進行了在線客服智能推理機的設計，推理機采用正向推理機制、基于上下文的規(guī)則搜索控制策略以及基于場景的階段控制策略，采用預置文本法與追蹤解釋法相結合的方法設計了在線客服智能推理解釋器。其中預置文本法對用戶的“WHY”型問題進行解答，追蹤解釋法對用戶的“HOW”型問題進行解答。4、基于上述及技術設計和實現(xiàn)了基于人工智能的湖南移動在線客服原型系統(tǒng)，分析了業(yè)務需求，進行功能模塊設計，研究了系統(tǒng)技術集成方案，明確了系統(tǒng)應用流程。該系統(tǒng)在節(jié)省人力資源，提升服務響應速度，提高服務質量及客戶滿意度方面發(fā)揮了良好的推進作用。

簡介：博士學位論文博士學位論文機場道面變形與開裂模式人工智能分析方法ARTIFICIALINTELLIGENCEMETHODSFANALYZINGDEFMATIONCRAKINGPATTERNOFAIRPTPAVEMENT尹福成尹福成哈爾濱工業(yè)大學哈爾濱工業(yè)大學2014年7月CLASSIFIEDINDEXTU3753UDC624DISSERTATIONFTHEDOCTALDEGREEINENGINEERINGARTIFICIALINTELLIGENCEMETHODSFANALYZINGDEFMATIONCRAKINGPATTERNOFAIRPTPAVEMENTCIDATEYINFUCHENGSUPERVISPROFZHOUGUANGCHUNACADEMICDEGREEAPPLIEDFDOCTOFENGINEERINGSPECIALITYSTRUCTURALENGINEERINGAFFILIATIONSCHOOLOFCIVILENGINEERINGDATEOFDEFENCEJULY2014DEGREECONFERRINGINSTITUTIONHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY