人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

基于人工神经网络的沥青路面剩余寿命分析

路面整体结构性能评估是公路养护或重建决策优化的一项重要参考依据，一般情况下，如果路面的服务能力指数降到可接受水平以下，就有必要对当前整体性能(剩余寿命)进行评价，决定是否需要延长寿命或者进行重建设计，因此，利用人工神经网络(ANN)方法建立了沥青路面剩余寿命预测模型，由此程序可以由落锤弯沉仪(FWD)弯沉数据快速预估路面的剩余寿命，这种方法直观、准确，并且不需要反算模量，对于道路工作者的养护和补强罩面工作具有参考价值。     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

基于数据库技术专家系统的设计与实现

传统的专家系统可对知识进行搜索和推理，但却缺乏对海量知识的高效管理能力，为了克服这一局限性，利用数据库技术提出一种新的专家系统模型，该模型所采用的方法摆脱了专家系统应用对专家系统开发工具的依赖，对规则、事实数据可以进行方便管理，改进推理树的实现算法，实现了知识库与数据库的有机结合，为更广泛的应用提供基础．     

智能五子棋博弈程序的核心算法

人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学,而博弈是人工智能的主要研究领域之一,本文通过一个五子棋博奕程序的设计,介绍了博弈程序设计的核心内容:包括博奕树搜索和估值函数两个方面.     

基坑挡土结构的粒子群优化设计方法

为提高基坑支护结构设计的速度和精度,用模拟自然界鸟群觅食行为的进化算法———粒子群优化算法(PSO)来确定支护结构优化设计方案.研究了基于弹性抗力法的基坑挡土结构的粒子群优化技术:定义在搜索域中的一组可能的基坑设计参数为一个粒子;建立与挡土结构的结构优化设计参数相关联的适应度函数;通过粒子群位置的演变过程来搜索对应最优函数的结构设计参数方法;桩单元长度动态调整的编程技术等.通过工程算例证明了基坑挡土结构粒子群优化设计方法的可行性和适用性.     

具有长条型内边界外问题的耦合法

本文以具有长条型内边界的二维调和外问题为例，研究一种带有椭圆人工边界的自然边界元与有限元耦合法，给出耦合变分问题的适定性及近似解的误差估计．理论分析及数值结果表明，用该方法求解带长条型内边界的外问题是十分有效的．     

微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．