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物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法 被引量:3
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作者 张俊 许沛东 +10 位作者 陈思远 高天露 戴宇欣 张科 赵杭 高杰迈 白昱阳 李金星 张浩然 李湘 陈玖香 《智能科学与技术学报》 2022年第4期571-583,共13页
当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上,这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此,现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合... 当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上,这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。因此,现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态,即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终,人类的认知和机器智能认知互相混合,形成增强型的智能形态,这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。提出了一种物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法。从可信分布式数据、计算和算法,物理深度学习,融合系统运行规则的混合型深度强化学习,因果分析,可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了所提方法。最后,以电力系统调控为背景,以3个应用为例分析了所提方法的应用方式和技术路径。 展开更多
关键词 物理-数据-知识混合驱动方法 人机混合增强智能 系统管理与控制 物理深度学习 因果分析 可解释AI 虚拟数字人
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数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制 被引量:13
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作者 韩红桂 张琳琳 +1 位作者 伍小龙 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2538-2546,共9页
城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optim... 城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段,然而,如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战.围绕上述挑战,文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control,DK-MOC)方法.首先,建立了出水水质、能耗以及系统运行状态的表达关系,获得了运行过程优化目标模型.其次,提出了一种基于知识迁徙学习的动态多目标粒子群优化算法,实现了控制变量优化设定值的自适应求解.最后,将提出的DK-MOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1(Benchmark simulation model No.1,BSM1).结果表明该方法能够实时获取控制变量的优化设定值,提高了出水水质,并且有效降低了运行能耗. 展开更多
关键词 城市污水处理过程 数据和知识驱动方法 多目标优化控制 知识迁徙学习 动态多目标粒子群优化
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卫星姿态控制系统故障预测方法综述 被引量:2
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作者 曲直 张高飞 +1 位作者 孟子阳 许瑞钦 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期829-840,共12页
结合目前卫星姿态控制系统(ACS)故障预测技术的迫切需求,回顾了故障预测技术研究进展,归纳梳理了知识驱动方法和数据驱动方法的特点,总结并指出了卫星姿态控制系统故障预测技术面临的技术难点。在此基础上,重点阐述了知识和数据联合驱... 结合目前卫星姿态控制系统(ACS)故障预测技术的迫切需求,回顾了故障预测技术研究进展,归纳梳理了知识驱动方法和数据驱动方法的特点,总结并指出了卫星姿态控制系统故障预测技术面临的技术难点。在此基础上,重点阐述了知识和数据联合驱动方法在当前和未来的关键问题与解决途径,从知识和数据并行模式、引导模式、反馈模式三个分支给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。 展开更多
关键词 卫星控制 姿态控制系统 故障预测技术 知识与数据联合驱动方法 并行、引导和反馈模式
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基于CBR的减速器快速设计系统研究 被引量:1
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作者 赵波 龚勉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第S1期203-205,共3页
研究以 U G软件为开发平台 ,采用基于实例的推理方法 ,用面向对象的模块化设计思想建立减速器快速设计系统的方法。介绍知识驱动几何建模方法。指出了基于
关键词 快速设计 基于实例的推理 模块化 知识驱动方法 减速器
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Structure of Chinese City Network as Driven by Technological Knowledge Flows 被引量:32
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作者 MA Haitao FANG Chuanglin +1 位作者 PANG Bo WANG Shaojian 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2015年第4期498-510,共13页
Based on patent cooperation data,this study used a range of city network analysis approaches in order to explore the structure of the Chinese city network which is driven by technological knowledge flows.The results r... Based on patent cooperation data,this study used a range of city network analysis approaches in order to explore the structure of the Chinese city network which is driven by technological knowledge flows.The results revealed the spatial structure,composition structure,hierarchical structure,group structure,and control structure of Chinese city network,as well as its dynamic factors.The major findings are:1) the spatial pattern presents a diamond structure,in which Wuhan is the central city;2) although the invention patent knowledge network is the main part of the broader inter-city innovative cooperation network,it is weaker than the utility model patent;3) as the senior level cities,Beijing,Shanghai and the cities in the Zhujiang(Pearl) River Delta Region show a strong capability of both spreading and controlling technological knowledge;4) whilst a national technology alliance has preliminarily formed,regional alliances have not been adequately established;5) even though the cooperation level amongst weak connection cities is not high,such cities still play an important role in the network as a result of their location within ′structural holes′ in the network;and 6) the major driving forces facilitating inter-city technological cooperation are geographical proximity,hierarchical proximity and technological proximity. 展开更多
关键词 technological knowledge flows patent cooperation city networks network structure structure holes cohesive subgroup
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