城市生态系统健康属性综合评价模型及应用研究

确定了城市生态系统健康评价指标体系,提出了基于属性理论的城市生态系统健康属性综合评价模型.以重庆北部新区为评价研究对象,运用该模型对重庆北部新区生态系统健康进行了评价,评价结果表明重庆北部新区城市生态系统现状综合健康属性属于一般健康类,并通过分析评价结果识别健康限制因素.通过实例研究可得出如下结论:应用城市生态系统健康属性综合评价模型和方法,可以找出影响城市生态系统健康的问题成因和限制因素,为城市规划、城市改造和城市实施可持续发展提供决策依据.     

基于GIS的蛟流河流域湿地生态系统健康评价

在全球气候变化影响和人类干扰影响下，湿地生态系统的健康受到严重的威胁。而湿地生态系统健康评价是对其健康现状的评价，并为管理者、决策者提供目标依据，以便更好地利用、保护、管理好流域湿地。湿地生态系统是一个复杂的过程，其健康评价受多因素影响。利用GIS空间技术，通过模糊综合运算方法将复杂多层次评价问题转化为定量评价，从而更合理有效地分析了蛟流河流域湿地系统健康状况。图5，表4，参12。     

短轮伐林地土壤肥力的数值化综合评价

对雷州半岛短轮伐桉树林地砖红壤的各肥力因子进行系统的数值化处理，通过隶属度函数模型和偏相关分析，确定了林地土壤各肥力因子的隶属度值及其权重，根据加乘法则，对雷州半岛短轮伐期桉树砖红壤的综合肥力水平进行了分析和探讨，研究结果显示，雷州半岛林地砖红壤其土壤综合肥力水平并不高，绝大部分土壤属于较低或极低水平，与实际土壤生产水平完全吻合。     

土壤——植物生态系统中硒的循环和调节

阐述了土壤－植物生态系统中硒的循环途径和影响土壤全硒含量的因素，对土壤硒的形态和转化以及影响土壤硒有效性的因素进行了概括，并提出了调节土壤－植物生态系统硒平衡的措施。图2，参24。     

基于属性理论的城市生态系统健康评价

生态系统健康是生态学领域的研究热点之一.城市生态系统是城市社会经济发展的基础和载体,其健康状况直接影响到城市的可持续发展.本文从复合生态系统的角度,构建自然-社会-经济复合生态系统的城市生态系统健康评价指标体系,并应用属性理论建立了城市生态系统健康属性综合评价模型.在此基础上,将该方法应用于长沙市的实证研究中.结果表明,长沙城市生态系统现状属于一般健康类,其评价结果与实际情况大体吻合.采用属性理论综合评价方法能有效反映城市整体健康状况,具有一定的理论价值和可操作性,为促进城市生态系统健康发展、实施城市生态系统健康管理提供参考依据.     

基于人工神经网络模型的船舶油污损失估算

将人工神经网络理论引入了船舶油污损失赔偿额的估算中，通过从历史船舶溢油事故案例库中选取了十组样本数，以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本，建立了船舶溢油事故污染损失额估算的人工神经网络模型，并对人工神经网络模型进行仿真训练学习，并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算．研究结果表明应用人工神经网络方法进行溢油损失估算结果客观、可靠，为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据。     

龙眼加工性状综合评价的模糊人工神经网络模型

基于Matlab7．0平台，将人工神经网络理论和模糊数学原理相结合，构建了模糊人工神经网络综合评价模型，进行了其网络在龙眼加工性状评价及品种分级中的具体应用，并将其评价结果与模糊综合评判法所得的结果进行比较。结果表明，建立的模型实用、可操作性强，评价结果较为客观、可靠，具有较好的应用前景。图1，表5，参6。     

基于多目标规划的农村生态系统健康评价指标选择模型

针对农村生态系统指标体系构建存在随意性、不完备以及重复性等问题, 根据农村生态系统结构特性, 以能够反映系统间关联性及指标可操作性、简洁性、完备性为目标, 构建了农村生态系统健康评价指标体系层次框架, 提出了农村生态系统健康评价指标选择模型. 并以国家级生态示范县罗山县域农村生态系统为例, 运用农村生态系统健康评价指标选择模型, 在保证指标体系完备性的前提下, 可将该区域农村生态系统健康评价指标由28个优化到18个, 结果显示经过优化的指标可满足评价指标选取的可测性、敏感性、可预测性、典型性、可控性、整体性、响应性、稳定性等要求.     

广义城市生态系统安全性的评价与分析--以河北省11个设区市为例

广义城市生态系统是一个大的复杂系统,对其进行安全性评价是为城市健康、稳定发展提供相应的理论支持.本文对层次分析法构建的评价体系进行了改进,建立组合权重计算公式,以河北省11设区市为例,利用新建体系进行了实际计算和分析,根据分析结果总结出,工业化对城市化作用较弱、工业集约化水平低、资源供求矛盾突出、城市环境污染严重、循环经济发展缓慢等,都是造成河北省城市广义生态系统较不安全的主要原因.     

城市综合环境质量评价的B—P网络模型

为了探索人工神经网络用于综合环境质量评价的可能性，提出了基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络城市综合环境质量的二级评价模型。该模型应用于某市的大气、地面水和噪声综合环境质量评价结果表明，Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价简便实用，具有客观性和通用性。     

函数连接神经网络在CSTR系统仿真中的应用

采用一种函数连接的人工神经网络用于CSTR系统仿真，和具有MLP结构和BP法的前馈精神网络相比，具有隐数目少，学习算法简单快速的优点，在一个非线性CSTR系统模型仿真中的应用表明该方法具有良好的性能。     

神经网络的智能雷战斗部总体效能评价研究

建立了反直升机智能雷战斗部系统总体效能的评价体系.对各种评价方法进行了分析,这些方法都是以判断矩阵为核心,仍然显著地受决策者的主观影响.对应用人工神经网络技术解决反直升机智能雷战斗部系统总体效能评价问题进行了探讨,给出了神经网络评价模型和算法.对层次TCPSIS法评价结果与神经网络评价结果进行比较,结果表明神经网络的评价结果受决策者的主观性影响较小.     

气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制

针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性，结合模糊理论与小波神经网络，提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力，采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性，具有更快的训练速度和更好的控制效果，是一种理想的气动人工肌肉控制方法。     

基于RBF神经网络的作战效能评估方法

作战效能评估是现代作战模拟中的一个非常重要的环节,受到人们特别的关注.介绍了一种基于改进型RBF神经网络的作战效能评估方法,主要是依据样本数据动态调节网络结构与参数.然后基于EINSTein系统进行实例评估,仿真结果表明改进的RBF神经网络算法具有良好的自学习能力,以及预测精度高、可行性好等优点,可以广泛应用于作战效能的评估工作中.     

神经网络在装备保障性评估中的应用

利用人工神经网络及BP网络理论,在对装备保障性评估指标体系分析的基础上,对保障性综合评估模型进行了探讨,并分析其设计方法和局限性,旨在提高装备保障性评估的效能,进而提高装备战斗力.     

人工神经网络在非线性经济预测中的应用

运用人工神经网络方法 ,以天津市特定时间段工业总产值为样本 ,进行宏观经济模拟预测分析 ,结果证明与其它经济计量方法相比较 ,其预测精度较高 .人工神经网络应用于宏观经济预测具有广泛的实际应用前景 .     

Artificial Neural Networks Model of Evaluating the Schemes of Mine Design

1　IntroductionTheevaluationandoptimalselectionofminedesignschemesarealwaysanimportantandcomplicatedworkofdesigningdepartments.Accordingtoparticulargeologicalconditions,severaldesignschemesareanalyzedandcomparedcomprehensivelyintechnology,econo-my,safetyandetc.Thenanevaluationconclusionwillbereached.Therefore,itisamul-tiplecriteriadecisionmaking.Thereareseveralmethods[1～4]atpresenttoevaluateminedesignschemes.Theirtwocommondefectsareasfollows:1Astheevaluationofminedesignschemesisamul-ti-inde…     

基于AI的农村公路养护管理评价方法研究

综合考虑影响农村公路养护管理的各要素, 采用层次分析方法, 建立了包含目标层、准则层、 指标层的农村公路养护管理评价三级指标体系. 针对综合评价中知识学习积累问题, 研究了基于人工智能的模糊神经网络方 法在农村公路养护管理评价中的应用. 结合模糊理论和神经网络方法, 采用模块化设计思想初步建立了农村公路养护管理评价 的结构模型, 在评估系统中嵌入专家知识, 采用模糊理论对评价指标进行模糊化处理, 再利用多层神经网络进行数值分析, 最后将结果反模糊化, 实现对农村公路养护管理系统的综合评价. 同时通过实例说明了系统学习、系统评价的过程, 实例验证了所建模糊神经网络模型的可行性与有效性.     

通用型CGF系统中推理决策模型的研究

为了使计算机生成兵力(CGF)实体在仿真环境中具有智能,人工智能技术被广泛的采用。在设计通用型CGF系统推理决策模型的过程中,使用了产生式系统来实现作战任务阶段的决策,使用了模糊理论来实现敌方实体威胁程度的决策,使用了人工神经元网络来实现武器开火的决策。这些人工智能技术在舰艇兵力模型设计中的应用表明,它们能够有效的提高仿真实体的智能水平。     

基于RTOS和CORBA的焊接动态过程分布式仿真

采用人工神经网络建立了钨极氩弧焊动态过程模型，设计了双变量模糊控制器。基于嵌入式操作系统uC／OS-Ⅱ对脉冲钨极氩弧焊动态过程进行了分布式仿真。由客户机上的CORBA客户端向服务器发出开始仿真的信号，并在仿真过程中通过串口通讯把焊接仿真中产生的熔宽、电流值实时传输给客户机。当数据产生错误时，可由客户端直接让服务器停止运行。仿真实验表明，应用嵌入式操作系统和CORBA通讯对焊接过程的控制真正做到了实时性，实现了焊接过程数据的同步传输，实时监测。