形式化智能环境下的物理世界建模过程

针对普适计算带来的智能物理世界构成实体的属性和行为特征, 将知识重构与抽象模型(KRA模型)框架的感知过程扩展为初步感知和感知重构两步, 使其能表示并区分所提出的智能环境下物理世界的不同属性域实体, 得到智能环境下物理世界的层次模型. 该模型统一定义物理实体, 逻辑表示网络化实体, 避免了重复感知. 网络
化实体间及物理实体和虚拟实体与网络化实体间的关系定义为逻辑连接关系, 同时, 可以将对以整个世界为推理空间的推理过程分解为在物理实体及连接构成的空间和在虚拟实体及连接构成的空间上更小规模的推理过程, 降低了推理的复杂性.     

扩展的G-KRA抽象模型

将广义知识重构与抽象模型框架下的初步感知过程扩展为多重感知过程, 根据物理世界W中对象所属域的不同生成多重域抽象模型, 并讨论了两种情况下域抽象模型Wi和Wj间的域关系： W的多重域模型W_i和W_j中的构成对象交集为空（即W_i和W_j中不存在有跨域行为的实体）; W的多重域模型W_i和W_j中的对象实体存在跨域行为. 扩展后的框架R丰富了物理世界W的模型表示, 使对象感知由平面感知变为立体感知, 应用多种领域知识生成相互关联的不同域模型, 增强了模型的推理能力.     

铝电解数字孪生体构建及应用研究

智能制造与传统铝电解技术的深度融合,引领着铝电解行业可持续发展,但是当前铝电解实体装备与数据模型缺乏有效映射,阻碍了铝电解行业智慧转型的步伐。因此,本文将数字孪生技术与铝电解生产技术有机结合,开展铝电解数字孪生体整体架构设计、关键技术研发及应用研究,构建物理实体、虚拟模型、孪生数据、智能决策服务及虚拟-现实交互连接五维模型。铝电解物理实体划分为电解厂、电解车间及电解设备三个层级,通过三维场景数字化建模、离线物理场建模及动态仿真数学建模,映射与之对应的虚拟模型。使用交互连接技术进行物理实体与虚拟模型实时同步孪生数据,部署铝电解数字孪生体原型系统,实现铝电解生产环节虚实映射,为铝电解行业数字化、智能化转型提供了先进思路与技术方法。     

复杂产品系统的多视图模型

给出了复杂产品系统的一种多视图模型,该多视图模型是由构成产品的可制造物理实体的递阶结构视图、系统动态特性结构视图和系统功能特性视图组成．动态特性视图模型采用封装的形式,描述了系统的动态特性并且支持系统的动态仿真;功能视图表达了系统分功能之间相互关系,并能够很好地描述物理制造实体实现其功能的基本原理,它是实现计算机智能设计和辅助概念设计和物理设计的基础．该集成视图能够说明并行工程环境下的产品设计．     

智能虚拟港口

针对智能虚拟环境的研究以及航海领域的应用需求,提出了智能虚拟港口的概念,分析了其主要研究内容,并研究了构建智能虚拟港口的思路和方法框架．在分析港口中主要智能实体行为模型的基础上,利用人工智能中的Agent理论对这些智能实体进行行为建模,最终基于智能实体的行为模型提出了构建智能虚拟港口的一种基本体系结构．     

广义系统动态输出反馈H∞优化控制

基于LMI方法,针对广义系统标准控制模型,研究了动态输出反馈H∞优化控制.利用ETX=XTE的通解,对不等式中的矩阵进行数次合同变换及变量代换,给出了其控制器存在的充要条件,并进一步给出了控制器的设计方法.最后给出了数值算例,进一步说明了该方法的有效性.     

供应链企业转向供需网企业的预警建模研究

以实体-属性模型为参考数据源构建评价指标体系,以Agent(智能体)作为智能预警的建模方法,针对企业向供需网转变的目标问题建立了基于3种警情的软实体的Agent预警模型,并着重对该模型中的评价算法、预警规则的设定及其运行流程进行了研究.     

二极管p－n结杂质浓度分布模型改进

 简化的突变结或线性缓变结模型已能很好地近似二极管p－n结杂质浓度分布规律，但从精密的实验测量结果中发现传统模型存在局限性。基于随机选取常用产品的C－V实验数据，利用泊松方程并结合提出的改进模型，可以更准确地描述p－n结杂质浓度分布。虽然部分样品C－V关系可由指数1/2或1/3独立表示，但数据拟合分析显示采用指数n=1/2和n=1/3两模型分量共同描述更合理。模型改进可获得更准确的p－n结杂质浓度分布规律及物理参数。     

基于训练模型改进的语音问句信息抽取方法

为进一步提高客户语音问句实体信息抽取的准确性,增强智能问答系统知识图谱中信息抽取技术的整体效果,首先对语义标注进行优化,随后在BiLSTM-CRF(bidirectional long short-term memory conditional random filed)基础上加入BERT(bidi-rectional encoder representation from transformers)模型对句子进行实体抽取学习.在具体实验中,以语音问句事件文本为数据来源,对其进行语义标注和实体抽取实验.结果 表明,在语义标注优化的基础上同时加入BERT改进模型,信息抽取结果均高于BiLSTM-CRF方法,且改进模型的调和平均值达到91.53％,即可为增强事件实体信息抽取提供实践意义.     

企业智能构件模型研究

将企业主题数据Agent构件化为企业实体构件,将企业业务流程Agent构件化为智能连接件;以P2P节点为单位,分离、部署企业实体组件和智能连接件,用移动Agent实现它们之间的交互,形成边界清晰、功能独立、耦合松散、粒度较大、可重用可定制的、全新的企业智能构件模型.     

Intelligent Scheduling of Public Traffic Vehicles Based on a Hybrid Genetic Algorithm

A genetic algorithm （GA） and a hybrid genetic algorithm （HGA） were used for optimal scheduling of public vehicles based on their actual operational environments. The performance for three kinds of vehicular levels were compared using one-point and two-point crossover operations. The vehicle scheduling times are improved by the intelligent characteristics of the GA. The HGA, which integrates the genetic algorithm with a tabu search, further improves the convergence performance and the optimization by avoiding the premature convergence of the GA. The results show that intelligent scheduling of public vehicles based on the HGA overcomes the shortcomings of traditional scheduling methods. The vehicle operation management efficiency is improved by this essential technology for intelligent scheduling of public vehicles.     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.     

改进的人工鱼群算法在置换Flow Shop调度中的应用

分析了人工鱼算法(AFSA)存在的不足,在保持AFSA算法基本行为的基础上,提出了在觅食行为过程中采用基于交换列表的排序法,在随机移动行为中采用自适应的小范围移动行为的改进人工鱼群算法。根据置换Flow Shop调度问题的数学模型,给出了基于改进的人工鱼群算法的置换Flow Shop调度问题的求解策略,并详细讨论了求解步骤。仿真实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力、更高的搜索效率,同时验证了该算法的可行性和有效性。     

Windows 2000无人值守安装和维护管理的改进

基于Windows 2000 Server无盘网络的基础构建了一种新型的、智能化的机房管理系统．主要目的是在配置相同或不同的计算机之间建立一个相同的工作环境，利用无盘启动原理对工作站进行一系列智能化的维护和管理．以减轻机房的管理和雏护量．     

基于内联关系的方面级情感分析方法

方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.     

数据模型的智能化扩充研究

本文就如何在关系数据模型中,引入人工智能、知识工程的成果提出了看法。工作目标是提高关系模型的概念抽象能力及引进演绎推理机制,文中给出了智能化数据库的一种体系结构以及关系模型智能化扩充的一种方法。     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

基于知识的冲压产品与工艺集成建模方法

结合当前智能设计技术的发展，研究了面向工艺设计的冲压特征建模方法，建立了单特征定义与冲压工艺性评价模型、工艺规则的集成机制；分析了工步排样中的知识集成策略，给出了集成工步排样总体事例模型和工序间关系分析模型的设计方法；总结了集成知识模型的几何处理技术，提出了基于CAD平台进行几何处理的基本原理。应用结果表明，集成知识模型能有效提高冲压工艺设计能力。     

基于模型推理的智能注塑模设计系统

基于模型推理 (MBR)是构建知识系统推理机制的一种方法 ,将该技术集成于通用 CAD设计软件 ,使设计软件具有一定智能 ,提高设计效率 .简述了 MBR的特点 ,并将其与基于规则推理、基于实例推理进行了比较 ,阐述了 MBR技术在注塑模设计中的应用 ,在 Pro E设计平台上构建了 MBR的智能注塑模设计系统 .经工程实践 ,该系统可以有效地提高设计效率