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簡(jiǎn)介：華東師范大學(xué)博士學(xué)位論文基于人工智能的土地利用適宜性評(píng)價(jià)模型研究與實(shí)現(xiàn)姓名於家申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別博士專業(yè)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師吳健平陳蕓20100401基于元胞自動(dòng)機(jī)的潛在土地利用適宜性模擬在～定程度上使預(yù)測(cè)性土地評(píng)價(jià)工作更規(guī)范化和精確化，使土地利用適宜性評(píng)價(jià)工作更符合土地利用規(guī)劃和決策人員的實(shí)際要求，為土地可持續(xù)利用提供更好的方法措施和技術(shù)支持。三、蟻群算法發(fā)掘土地利用適宜性分類規(guī)則。在獲取土地利用適宜性分類規(guī)則的方法上，本文創(chuàng)新性的引入了最新的人工仿生學(xué)智能理論蟻群算法。該方法避免了層次分析法中權(quán)重分配的主觀因素，降低了評(píng)價(jià)過(guò)程中權(quán)重不確定性的干擾。本文借鑒了基于規(guī)則的分類法中對(duì)規(guī)則的定義，將適宜性規(guī)則表達(dá)為IFTHEN的條件關(guān)系的形式，同時(shí)把由樣本獲取的知識(shí)信息也通過(guò)該形式轉(zhuǎn)換，并輸入訓(xùn)練集，供蟻群算法發(fā)掘分類規(guī)則使用。由蟻群算法中優(yōu)化路徑的機(jī)制，抽象出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中發(fā)掘分類規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來(lái)發(fā)掘規(guī)則，進(jìn)行土地利用適宜性分類，形成評(píng)價(jià)結(jié)果圖。四、空間權(quán)重敏感性分析。本文的空間權(quán)重敏感性分析是運(yùn)用改進(jìn)的OATONEATATIME方法展丌的，由此探究評(píng)價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定性、準(zhǔn)則因子的相對(duì)權(quán)重敏感性，以及如何減低多準(zhǔn)則決策方法的不確定性等內(nèi)容。結(jié)果通過(guò)表格、圖表和專題圖的形式表達(dá)，能方便明確的找出敏感性高的地理區(qū)位。五、土地利用適宜性評(píng)價(jià)模型工具的開發(fā)。本文基于MICROSOFTC舞NET開發(fā)平臺(tái)、運(yùn)用ESRIARCGISENGINE開發(fā)組件、MATHWORKSMATLAB嵌入式開發(fā)組件等設(shè)計(jì)開發(fā)了LSAGIS模型工具，并給出了關(guān)鍵的設(shè)計(jì)流程與示例代碼。設(shè)計(jì)中特別注重了以用戶良好感受為中心的交互設(shè)計(jì)方法，提升用戶使用的工作效率。交互設(shè)計(jì)中貫徹了UML統(tǒng)一建模的方法，使設(shè)計(jì)過(guò)程更規(guī)范化，為今后的模型工具的功能擴(kuò)展打下基礎(chǔ)。六、研究區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)用地實(shí)例分析。本文選取澳大利亞MACINTYREBROOK流域作為研究區(qū)，分別用層次分析法、土地利用適宜性分類規(guī)則發(fā)掘方法和基于元胞自動(dòng)機(jī)的土地利用適宜性模擬方法做了灌溉農(nóng)地適宜性分析與評(píng)價(jià)。這三種評(píng)價(jià)結(jié)果根據(jù)一定的規(guī)則分別進(jìn)行空間分析對(duì)比，得出各種評(píng)價(jià)方法的可行性、合理性和存在的局限性。實(shí)驗(yàn)證明，LSAGIS模型工具在研究區(qū)的評(píng)價(jià)工作中取得了良好的效果，同樣可以在其他研究區(qū)的評(píng)價(jià)工作中推廣使用。Ⅱ

簡(jiǎn)介：分類號(hào)O4密級(jí)UDC碩士學(xué)位論文人工智能方法在埋地目標(biāo)探測(cè)問(wèn)題中的應(yīng)用研究學(xué)位申請(qǐng)人汪洋學(xué)科專業(yè)凝聚態(tài)物理指導(dǎo)教師張清河副教授二○一二年三月三峽大學(xué)碩士學(xué)位論文I三峽大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明，本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名日期

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多基于棋牌類組合規(guī)則的游戲人工智能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)型參數(shù)整定的智能PID控制研究姓名劉燕燕申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師史永宏20090501RESEARCHONINTELLIGENTPIDBASEDONANNANDIMPROVEDPARAMETERMODIFICATIONLIUYANYANCOMPUTERAPPLICATIONTECHNOLOGYDIRECTEDBYASSOCIATEPROFSHIYONGHONGABSTRACTPIDCONTROLISWIDELYADOPTEDINMANYFIELDSBECAUSEOFITSSIMPLESTRUCTURE，HIGHRELIABILITYANDEASILYIMPLEMENTATION。THETRADITIONALPIDHASGOODCONTROLEFFECTIFTHEPARAMETERSOFSYSTEMMODELHAVENOTBIGVARIATIONHOWEVER，晰NLTHEDEVELOPMENTOFTHEMODEMINDUSTRY，THEPROCESSOFINDUSTRIALPRODUCTIONISSOMETIMESNONLINEAR，UNCERTAINANDISDIFFICULTTOESTABLISHACCURATEMATHEMATICMODEL，SOUSINGTRADITIONALPIDCONTROLLERISIMPOSSIBLETOACHIEVEPERFECTCONTROLLINGEFFECTARTIFICIALNEURALNETWORKANNISALLIMPORTANTBRANCHOFINTELLIGENTCONTROL，ITHASTHEABILITYOFSELFSTUDY，SERFADAPTINGANDSELFORGANIZINGSOCOMBINLNGTHEANNANDTHEPID，F(xiàn)ORMTHECOMPOUNDANNPIDCONTROLLERWHICHNEEDNOTSETTHEACCURATEMATHEMATICMODELITIDENTIFIESANDSETSTHECONTROLLEDPROCESSPARAMETERAUTOMATICALLY，ANDCANSOLVETHEPROBLEMOFCONVENTIONALPIDCONTROLLERWITHDIFFICULTPARAMETERSETTING，UNFORCEMENTROBUSTNESSANDNOTREALTIMEPARAMETERTUNINGTHEWORKOFTHISPAPERMAINLYCONSISTSOFTWOPARTSATFIR觀ANALYSISTHETRADITIONALPIDALGORITHMDEEPLYFORTHESYSTEM’SREQUESTOFTHEINTEGRALWHENTHEA唧ISBIGGISHTHEINTEGRALSHOULDBEREDUCED，CONTRARILY，THEINTEGRATESHOULDBESTRENGTHENEDBASEDONTHISIDEAL，PUTFORWARDTHEELASTICINTEGRALPIDALGORITHMBASEDONTHESHIFTEDINTEGRALTHESIMULATIONSHOWSTHATTHEALGORITHMCALLMAKETHECONTROLSYSTEMMORESTEADYINTHENEXTPLACE，BPNEURALNETWORKPIDCONTROLLERISRESEARCHEDPRIMARILYINTHEPAPERWITHTHEBPALGORITHM，THECHOICEOFINITIALWEIGHTINFLUENCESONTHEAPPEARANCEOFLOCALMINIMUMPO訪TANDIMPROVEMENTOFNETWORKEONSTRINGENCYIFTHECHOICEOFSCOPEISNOTRIGHTATTHEBEGINNINGOFTHELEARNINGPROCESS，MAYARISETHE“PSEUDOSATURATION’PHENOMENONEVENENTERTHELOCALMINIMUMPOINTANDTHENETWORKISNOTCONVERGEDTHEREFORE，USETHEGLOBALSEARCHABILITYOFPARTICLESWARMOPTIMIZATIONIFSOTOOPTIMIZETHEINITIALWEIGHTSOFBPNN，AVOIDTHEPOSSIBILITYOFSLOWCONSTRINGENCY，THEEXISTENCEOFLOCALMINIMUILL，ANDSOONFORTHEPRECOCIOUSPHENOMENONOFPSO，THEIDEAOFMUTATIONWILLBEINTRODUCEDTOTHEPSO，ANDMAKETHEIMPROVEDIPSOBPOPTIMIZETHEWEIGHTSOFTHEPIDCONTROLLERI

簡(jiǎn)介：大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究姓名祝芳申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)熱能工程指導(dǎo)教師李素芬20061201基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究STUDYONOPERATIONOPTIMIZATIONOFBOILERANDTURBINEINPOWERPLANTBASEDONDEVIATIONANALYSISANDARTIFICIALINTELLIGENCEABSTRACTDEVIATIONANALYSISISALLEFFECTIVEMETHODFORPOWERUNITPERFORMANCEMONITORB、‘ANALYZINGKEYOPERATIONPARAMETERSANDREDUCINGCONTROLLABLELOSSACCORDINGTOTHEDEVIATIONHOWEVERUNREASONABLEREFERENCEVALUEOFOPERATIONPARAMETERISTHEMEANPOINTOFPROVIDINGALIMITATIONFORWIDEAPPLICATIONOFDEVIATIONANALYSIS硒EREFERENCEVALUEOFOPERATIONINDICESONENERGYLOSSDIAGNOSISANDENERGYSAVINGANALYSISOFPOWERUNITISDISCUSSEDBASEDONDEVIATIONANALYSIS，ANDAMETHODOFARTIFICIALNEURALNETWORKANDGENETICALGORITHMSISPUTFORWARDWHICHUSESLHEREALOPERATIONCASEASCOMPARISONSTANDARDRATHERTHANACONCEIVEDIDEALCAGEANDAVOIDSTHEDEPENDENCEOLLSUSPICIOUSOFFDESIGNMODEL1KSELFORGANIZATIONFEATUREMADANDBPNEURALNETWORKMODELSFORBOILEREFFICIENCYCOALCONSUMPTIONOFELECTRLC／TYANDHEATCONSUMPTIONRATEOFSTEAMTURBINEUNDERSTEADYOPERATIONATOADOPTEDFORSIMULATIONBASEDONHUANENGDALIANPOWERPLANTCOLLECTEDBYDCSSYSTEMANDMOSTELLORSBETWEENTHEPREDICTEDANDACTUALVALUESARELESSTHAN2％WI也THEAIDOFSOFM’SABILITYINCLUSTERINGTHELIMITATIONOFCONVENTIONALCOLLECTIONOFTRAININGSAMPLESAREADDRESSEDWITHTHEESTABLISHEDMODELSOPERATIONPARAMETERSUNDERDIFFERENTCONDITIONSARESIMLLLATEDANDASSOCIATEDWITHGENETICALGORITHMSTOSEARCHTHEOPTIMIZEDVALUESANDOBTAINTHEENERGYLOSSCAUSEDBYTHEDEVIATIONOFOPERATIONPARAMETERS田地NEURALNETWORKMODELSFORSTEAMTURBINEPOWEROUTPUTANDPOWERNEEDEDINCYCLECOOLINGWATERSYSTEMAREESTABLISHEDFORTHEREFERCNCEVALUESOFVACUUMVALUEOFCONDENSERANDHAVEAHIGHPRECISIONANDRELIABILITYWITHTHEESTABTISHEDMODEL，THEOPTIMIZATIONMODELOFCONDENSERISPROPOSEDTODETERMINETHEBESTVACLMMVALUEOFCONDENSERANDENERGYLOSSRESULTEDBYDEVIATIONOF齜LMEMAINOPERATIONPARAMETERS，REDUCETHEENERGYLOSSBYOPTIMIZETHECONTROLLABLEPARAMETERSCOMPAREDWITHCONVENTIONALMODELSTHEESTABLISHEDMODELSHAVETHEADVANTAGEOFPERTINENCETOTHEACTUALEQUIPMENTANDTAKENONLINEARINTHEPARAMETERANDCOUPLINGINTOACCOUNTPROVIDETHECREDIBLEFOUNDATIONSFORPARAMETERSONLINEMONITORINGENERGYCONSUMPTIONANALYSIS，OPERATIONADVICEANDEQUIPMENTMANAGEMENT，WHICHBENEFITTOENERGYSAVINGANDMANAGEMENTLEVELINCREASINGINPOWERPLANTKEYWORDSDEVIATIONANALYSISREFERENCEVALUE；ARTIFICIALINTELLIGENCE；NEURALNETWORK；GENETICALGORITHMII

簡(jiǎn)介：西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文人工智能技術(shù)在遠(yuǎn)程作業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究姓名楊繼宏申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化指導(dǎo)教師李治20030601ABSTRACTINTELLIGENTDISTANCEEXERCISESYSTEMIDESFORSHORTISANINTERNETBASEDEXERCISESYSTEMINCHARACTERWITHINTELLIGENCE，OPENSTRUCTUREDISCIPLINECROSSANDMULTILAYERUSINGTHISSYSTEM，WECANFINISHEXERCISECOURSEONCOMPUTERINCLUDINGSUBJECTDESIGN，ASSIGNMENT，ANSWERINGQUESTIONS，AUTODISTINGUISHINGEVALUATINGANDSUMMINGUPBECAUSEOFUSINGARTIFICIALINTELLIGENCEAIFORSHORTANDEXPERTSYSTEMESFORSHORTTECHN0109Y，ITCANNOTONLYAUTODISTINGUISHSUBJECTIVETHEMESSUCHASCALCULATIVEORPROBATIVEONESBUTALSOPENETRATEANDDYNAMICALLYCONSTRUCT1EARNINGCASEHISTORYOFSTUDENTATPRESENT，THEEDUCATIONSOFTWAREINTHEFORMOFEXERTISEINHOMEMARKETONLYCANDISTINGUISHOBJECTIVESUBJECTSSUCHASSELECTIVEORBLANKFILLEDONESBUTCANNOTDEALWITHSUBJECTIVETHEMESSUCHASCALCULATIVEORPROBATIVEONESANDTHEFOREIGNRESEARCHLEVELOFRELATIVEFIELDSISALMOSTALIKETHECIVILTHECREATIONANDADVANCEMENTOFTHISPROJECTISOBVIOTLSCONSIDERINGTHATSTUDENTDOESHOMEWORKONPAPERANDTEACHERCORRECTSITWITHMANPOWERTHEDEVELOPMENTOFIDESISOFGREATVALUEFIRSTLY，ITCANREMARKABLYIMPROVETEACHINGQUALITY，EFFICIENCYANDBENEFITINEXERCISEFURTHERMORE，TRANSMITTINGHOMEWORKBYPOSTOFFICEOREMAILWEAKENSTHESUPERVISIONOFHOMEWORKANDIDESCANADVANCETHEREPUTATIONANDQUALITYOFDISTANTEDUCATIONTHIRDLY，IDESCANEXERTNETWORKRESOURCESOFSCHOOLORUNIVERSITYANDITWILLPLAYANIMPORTROLEONTHEREFORMATIONOFTRADITIONALTEACHINGMETHODSTHATUSESMODERNINFORMATIONTECHNOLOGYFROMTHEPOINTOFVIEWOFAITECHNOLOGY。THISPAPERDESCRIBESKNOWLEDGEREPRESENTATION，KNOWLEDGEACQUIREMENTANDKNOWLEDGEREASONINGOFIDESASWELLASTHEREFINEMENTOFKNOWLEDGEBASEIESTRUCTURALTRANSFORMATIONTHATISAUTHOR’SPRIMARYTASK

簡(jiǎn)介：提高電力工業(yè)能源轉(zhuǎn)換效率，減少污染排放，實(shí)現(xiàn)電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電廠（群）安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，是我國(guó)電力工業(yè)迫切需要研究的重大課題。本文以電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、市場(chǎng)出清電價(jià)預(yù)測(cè)、水庫(kù)徑流預(yù)測(cè)和發(fā)電廠（群）優(yōu)化運(yùn)行為研究對(duì)象，對(duì)預(yù)測(cè)方法、數(shù)學(xué)模型、求解算法和優(yōu)化運(yùn)行策略等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)研究。進(jìn)行了電力市場(chǎng)環(huán)境下短期負(fù)荷變化規(guī)律和影響因素的研究，給出了負(fù)荷、電價(jià)相似度劃分準(zhǔn)則，得出了影響短期負(fù)荷突變的主要因素，提出7種新型粒子群仿生型算法，建立了與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的4種短期負(fù)荷智能預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型，提出了自適應(yīng)變尺度粒子群仿生型算法求解時(shí)變權(quán)重組合預(yù)測(cè)模型的方法，解決了常規(guī)預(yù)測(cè)方法精度不高的難題。開展了多因素影響下市場(chǎng)出清電價(jià)的變化機(jī)理與規(guī)律研究，得出了電價(jià)變化的周期性、相似性、差異性、突變性和隨機(jī)性規(guī)律，指出負(fù)荷是影響短期電價(jià)突變的直接因素，溫度、濕度、降雨和風(fēng)是主要因素。提出了自適應(yīng)粒子群、彈性自適應(yīng)人工魚群和動(dòng)態(tài)調(diào)整蟻群仿生型算法，建立了與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的4種短期電價(jià)智能預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型，研究了自適應(yīng)變尺度遺傳算法求解組合預(yù)測(cè)模型的方法。解決了傳統(tǒng)電價(jià)預(yù)測(cè)模型需要將工作日和周末電價(jià)單獨(dú)建模的問(wèn)題，解決了一般預(yù)測(cè)方法對(duì)“價(jià)格釘”預(yù)測(cè)敏感性差的問(wèn)題，所提出的智能預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型可顯著提高電價(jià)和“價(jià)格釘”的預(yù)測(cè)精度。開展了漢江流域徑流變化機(jī)理與規(guī)律研究，得出了徑流的分布、變化和周期性規(guī)律，建立了動(dòng)態(tài)調(diào)整粒子群霍爾特模型、動(dòng)態(tài)調(diào)整蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、自適應(yīng)人工魚群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬爾科夫模型及其組合預(yù)測(cè)模型。解決了漢江流域徑流預(yù)測(cè)精度不高的難題利用自適應(yīng)變尺度蟻群算法求解最優(yōu)權(quán)重組合預(yù)測(cè)模型，解決了非線性組合預(yù)測(cè)模型權(quán)重系數(shù)難以求解的問(wèn)題，提高了求解效率和預(yù)測(cè)精度。在短期電力負(fù)荷、市場(chǎng)出清電價(jià)和水庫(kù)徑流預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，建立了電力市場(chǎng)環(huán)境下單一水電站一元目標(biāo)非線性優(yōu)化運(yùn)行模型、梯級(jí)水電站群二元目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型、火電站（群）三元目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型和水、火電站群多元目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型，分別采用模擬退火人工魚群優(yōu)化算法、動(dòng)態(tài)調(diào)整蟻群優(yōu)化算法、變異粒子群優(yōu)化算法和新人工魚群優(yōu)化算法求解。實(shí)際算例證明了所建立模型的合理性，所提出的方法有效提高了求解效率，解決了強(qiáng)約束、非線性多元目標(biāo)優(yōu)化難以求解的問(wèn)題。本文研究的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、市場(chǎng)出清電價(jià)預(yù)測(cè)、水庫(kù)徑流預(yù)測(cè)方法和發(fā)電廠（群）優(yōu)化運(yùn)行策略，可用于指導(dǎo)電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電廠運(yùn)行實(shí)踐，對(duì)推動(dòng)和完善電力市場(chǎng)理論研究具有積極意義。

簡(jiǎn)介：本文首先對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有病案進(jìn)行了分析，指出病案還不是能夠輔助醫(yī)務(wù)人員診斷治療工作的知識(shí)資源；然后，提出了一種全新的概念醫(yī)療案例，而病案則是醫(yī)療案例的一種初級(jí)形式，指出信息技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療案例進(jìn)行管理和推廣利用的唯一有效手段，并進(jìn)一步給出了醫(yī)療案例的完整定義；最后，指出醫(yī)療機(jī)構(gòu)要實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療案例管理和利用，首先必須建立一套相應(yīng)的醫(yī)療案例管理與利用體系，同時(shí)給出了這樣體系的初步構(gòu)想，并且，重點(diǎn)對(duì)在建立醫(yī)療案例管理系統(tǒng)中，如何利用劇本形式來(lái)描述（或表現(xiàn)）醫(yī)療案例；如何建立一個(gè)擁有尋找醫(yī)療案例知識(shí)的知識(shí)庫(kù)；如何通過(guò)這樣的知識(shí)庫(kù)來(lái)幫助醫(yī)務(wù)人員迅速找到最有參考價(jià)值醫(yī)療案例等相關(guān)技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了比較深入的探討，同時(shí)也提出了相應(yīng)的解決方案。