动态环境下基于势场原理的避障方法

在保留传统人工势场法原理简单、易于实现优点的基础上，对其应用在具有移动障碍物的动态环境中所表现出的缺陷进行了改进，用碰撞时间参数代替相对位置参数并辅以碰撞角度约束来消除无渭的避碰运动，同时又引入障碍物作用于机器人、方向指向目标点的分力和局部波动函数，较好地解决了因局部最小以及障碍物与目标点相距太近造成的不能成功到达目标点的问题．仿真结果表明此方法能够使机器人在具有静态和移动障碍物的复杂环境中安全避障．     

混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点，利用神经网络的自学习能力，自动生成模糊规则和隶属函数，并不断优化隶属函数的参数，直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点，采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示，经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好，能进一步降低HEV的油耗．     

徐州市人工侧柏林的群落结构及物种多样性分析

以徐州周围山地人工侧柏林为研究对象,在全面勘察的基础上,建立了10块具有代表性的调查样地.通过对群落的生境条件、种类组成和结构等的调查,详细分析了徐州市现有侧柏林的群落结构和物种多样性.分析结果显示,徐州周围山地现有人工侧柏林群落结构简单,物种丰富度和多样性较低,生长更新缓慢.建议引种朴树、臭椿、黄连木、三角槭、梧桐、女贞等树种,以改造林相,促进地带性植被的恢复.     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

应用人工神经网络方法预测M-EDTA配位稳定常数

应用人工神经网络法预测金属离子的M-EDTA配位稳定常数,并通过计算54种金属离子的M-EDTA配位稳定常数,确定了金属离子的基本参数与M-EDTA配位稳定常数的定量关系.通过对网络结构和参数的优化,提高了预报的准确度.     

同步电机在线参数辨识的混合算法

根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s.     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

带固定人工水线拉索绕流的数值模拟

采用计算流体动力学软件CFX 5 .5对带固定人工水线拉索的绕流进行数值模拟 .选取 2种人工水线 ,计算了零倾角零风攻角时带固定人工水线拉索的阻力系数、升力系数、表面平均压力系数、固定人工水线上的气动力等 ,并与试验结果进行比较 .计算表明 ,表面平均压力系数在水线上有一突降     

大坝智能化安全监测新技术简论

提高大坝安全监测的智能化、标准化，增强传感器布置优化的可操作性等是大坝安全监测技术发展所迫切需要解决的问题．材料科学、数学、力学、人工智能、信息技术与传统大坝安全监测技术的多学科交叉渗透已成为大坝安全监测领域新的研究方向．智能传感器、传感器的网络化在解决上述问题中表现出的强大功能，在大坝安全监测领域已引起广泛的关注．人工智能强大的功能和解决某些问题的独特手段，正在加速监测技术高度智能化的进程．文中在对大坝安全监测传感器、数据采集装置的研制以及布置方案拟定等的研究现状进行综述的基础上，从智能传感器、现场总线控制系统和传感器网路化以及布置优化等几个方面，介绍了大坝安全监测技术新趋势和发展方向，并简述了人工智能技术在提高大坝安全监测水平中的应用前景．