混合智能系统研究综述

混合智能系统作为人工智能研究的一个新兴领域已受到人们越来越多的关注.首先,回顾了混合智能系统的发展历程,并以此为基础重新给出了混合智能系统的定义.接着,从理论和实际应用两个角度对混合智能系统研究现状进行了综述.从理论研究上看,主要综述了混合智能系统的研究动因、类别、构造方法、评价准则,对当前研究现状进行了分析;从应用研究上看,主要对混合智能系统的主要应用领域进行了综述.最后,以目前混合智能系统领域的研究论文为基础,对混合智能系统未来的发展方向进行了预测.

新的混合智能系统R-FC-DENN

以认知心理学、模型集成理论为基础,构建了集粗糙集理论、聚类理论、模糊逻辑理论、遗传算法理论、人工神经网络理论于一体的一个新的混合智能系统R-FC-DENN。它首先通过粗糙集将输入样本进行约简,然后用聚类技术将简化后的样本进行聚类,对不同的聚类使用经过遗传算法改进了的神经网络进行训练,接着将这些经过不同神经网络训练的样本用模糊权值组合起来,放入新的用遗传算法改进了的神经网络再进行训练,从而完成整个训练过程。最后用UCI下的实际数据库对提出的混合智能系统R-FC-DENN的实用性进行了检验,证明方法是可行的。

混合智能系统R-FC-DENN及其实现

混合智能系统已成为人工智能的一个重要研究方向,本文依据认知心理学和模型集成理论,构建了集粗糙集理论、聚类理论、模糊逻辑理论、遗传算法理论、人工神经网络理论于一体的混合智能系统R-FC-DENN,该系统在数据的空间效能方面和算法的时间效率等方面比已有算法有较大的改进。以混合智能系统R-FC-DENN为例,基于Rosetta和Matlab 6.5平台,还开发了混合智能系统工具箱RFCDENN-Tool,为相关研究打下坚实的基础。

基于混合智能系统的设备故障诊断研究

为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。

稠油开采方式决策混合智能系统

以往稠油开采方式都是通过人工筛选的 ,不同的专家可能得出几种不同的筛选结果 ,而每种结果的好坏难以评价。针对这一情况 ,提出并设计了 1种更为可靠的筛选途径 ,即利用混合智能系统 ,将符号专家系统与人工神经网络紧密地融合在一起 ,通过符号专家系统优化神经网络的结构 ,同时用神经网络获取稠油开采方式筛选所需的参数贡献度知识。该系统实现了知识的模糊表示 ,知识库的层次性组织、知识的模糊推理等。用现场资料进行检验 ,系统筛选结果与实际情况吻合很好。该混合智能系统的开发 ,也为其广泛用于石油勘探开发的其它领域开辟了一条新路。

基于脑机交互的未来混合智能系统设计与实现

人机混合智能是一种发挥人和机器各自优势,将两者结合起来形成优势互补的一种智能。实现人机混合智能的关键之一是如何将人的智能和机的智能有机结合起来,而脑机交互技术提供了一种可能的途径。本文首先辨析了人机混合智能的内涵以及脑机交互在人机混合系统中可能发挥的作用,进而介绍了我们面向军事应用场景构建的人机混合智能头盔系统,其目标是为地面作战人员提供信息与决策辅助。该系统基于脑机交互与人工智能实现了人与机之间高效的智能交互与默契的人机协同,有望在未来的军事应用中发挥作用。

混合智能系统在船舶自动避碰决策中的应用

为减少或避免由于人为失误导致的船舶碰撞事故,促进船舶航行安全,船舶自动避碰系统的研究正在逐渐深入,其中船舶自动避碰决策算法是关键.综述了模糊神经网络、混合专家系统、软硬计算混合系统、综合性仿人智能系统在该领域的应用,并对相关研究成果进行分类整理、分析不足,指出混合智能应用于船舶自动避碰决策算法中的研究方向.

智能混合系统研究综述

作为人工智能的两个主要研究方向 ,专家系统和神经网络在过去的几十年中均取得了很大的成功 ,但二者又存在一些各自的缺陷 ,不能单独解决一些复杂的工程实际问题 .因此 ,智能混合系统就成为当今人工智能研究领域中的一个非常重要且具有很大实用价值和广阔发展前景的研究领域 .本文分析比较了专家系统和神经网络的基本特点 。

基于小波变换的智能混合诊断系统

介绍了计算智能的主要内容和研究方法及其在故障诊断中的应用 ,讨论了小波变换在故障诊断中的重要作用 。

智能混合系统研究进展

抽象思维和形象思维是人类最主要的两种智能形式,因此基于这二种思维形式的智能混合系统成为目前广义人工智能领域内的一个重要研究方向。本文对其研究背景与意义、研究现状与成果以及未来的发展方向作了系统、全面的总结和分析。

Matlab在Fuzzy-PID智能混合控制系统仿真中的应用

以模糊控制理论为基础 ,结合Fuzzy -PID智能混合控制系统的研究 ,设计了一种可以实时地进行模糊运算和模糊推理的模糊控制器 ,实现了压力式网前箱控制系统的Fuzzy -PID控制。并应用Matlab(Simulink)语言对该系统进行仿真。试验表明 ,该控制器的动态响应性能和稳态控制精度均十分理想 ,完全能满足压力式网前箱控制系统的控制要求。

基于粗集-神经网络的智能混合压缩机故障诊断系统的研究

利用粗集的约简功能消除压缩机故障样本数据中冗余信息,将粗集与神经网络相结合,构建了一个基于粗集-神经网络的智能混合压缩机故障诊断系统,实现了粗集对神经网络在压缩机故障诊断中的优化。

一种基于混合智能体系统的Flocking算法

对由多个具有二次积分动态、通信半径不同的智能体组成的混合群体跟随领航者取得flocking运动进行研究。针对不同智能体的通信半径存在个体差异这一现象,提出一种分散控制算法。该控制策略能够保证混合智能群体跟踪一个速度固定的虚拟领航者,形成紧凑、无碰撞的队列且各智能体的速度最终收敛于领航者的速度。最后给出了算法可行性的理论分析,并针对20个具有不同通信半径的智能体跟随一个速度固定的虚拟领航者的情形给出了计算机仿真,验证了算法的可行性。

具有时滞的混合阶多智能体系统的组一致性

针对由离散时间一阶和二阶智能体组成的混合阶多智能体系统,研究其在固定和切换拓扑结构下受通信时滞影响时的组一致性问题。分别为两类智能体提出组一致性协议,引入模型变换,将闭环系统转化为等价系统。在一定假设条件下,以代数图论、矩阵理论为主要研究工具,分别在固定和切换拓扑结构下给出了混合阶多智能体系统实现渐近组一致性的条件。采用数值仿真对所得结果的有效性进行了验证。

智能化概念设计系统集成求解策略的研究

本文在分析概念设计一般过程的基础上，给出产品设计概念模型。随后详细介绍和讨论了工程应用中问题求解技术及智能技术的集成求解策略。最后提出了智能化概念设计系统集成求解过程模型。

具有外部干扰的混合阶多智能体系统的有限时间一致性

针对基于定变拓扑网络的具有外部干扰的混合阶多智能体系统的有限时间一致性问题,设计一个分布式有限时间控制律。将原始系统转换为一个等效系统,即一阶和二阶子系统的混合系统,保证了所有智能体达到有限时间一致性的条件。通过两个仿真实例验证了该理论及方法。

基于WEB的混合式远程ICAI系统模式的探讨

本文提出一种混合式智能化远程 CAI系统模式 ,介绍了它的特点。

焦炉多集气管压力智能控制系统的研究

针对焦炉多集气管压力控制强耦合、非线性、时变性、剧烈扰动变化且幅值大等问题,运用智能混合解耦算法和高压氨水泵曲线调节控制集气管压力扰动及进行参数校订,通过监督控制总管吸力,将集气管压力控制在130±20Pa。

人工智能方法在风景园林中的运用进展

本文介绍了人工智能在风景园林研究中的作用。根据人工智能的功能和属性,把风景园林研究中常用的人工智能方法分为智能随机优化类、机器学习类和人工生命类;分析了不同类型人工智能方法在风景园林各研究领域的运用动态;指出了人工智能在风景园林各研究领域的具体应用中存在的问题;探讨了人工智能方法在风景园林研究中的局限性;建立混合智能系统模型是风景园林研究向智能化、数子化、自动化发展的必然趋势。

基于混合智能学习系统的空调负荷预测方法分析

阐述基于混合智能学习系统的空调负荷预测意义,分析预测方法,包括考虑积温效应的温度修正、考虑不确定性和可控性的负荷预测,负荷弹性、用户需求响应,影响负荷预测的原因。