神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

基于实例的日中机译系统的模型构造

对于基于实例的机器翻译，最困难的是如何从多个翻译实例中选出最相信的样例，本文对日中机器翻译系统提出了一种基于概念分类与附属词的方法来计算相似性，该方法充分体现的名中词间的组合搭配关系，可适当缩减实例库规模，简化权值的计算，取得了较好的效果。     

汽车自动寻径算法的研究

根据全球定位系统(GPS)的发展和应用，讨论启发式搜索策略(A算法)的优点和不足；提出自学习寻径算(ALSA)。该算法克服了传统方法的速度慢、实用性差的缺点，可以满足实际应用的需要。同时模拟了广州公路网的路径搜索系统，以说明该系统的实用性和可行性。     

计算机辅助的颅骨面貌复原技术

介绍利用计算机图形学和人工智能的方法完成颅骨面貌复原的发展、研究问题和构造计算机颅骨面貌复原系统的有关方法。     

IDA^＊算法的程序实现和实验分析

首行提出一些算法性能的新度量，然后在ＩＤＡ＾＊和Ａ＾＊算法程序实现的基础上，基于８数码和１５数码难题进行了实验分析，其结果有利于进一步从事搜索算法的研究。     

利用Petri网模拟基于属性的不确定性推理

本文主要介绍了如何使用Petri网来实现基于属性的不确定推理。并且在一般Petri网的基础上进行改进，分别使用了模糊Petri网和模糊着色Petri网来进行实现。并且用一个具体的例子显示了Petri网的运行过程。     

动物识别系统的设计与实现

动物识别系统是人工智能技术的一个具体应用实例。这个系统吸收了人工智能技术的思想,通过使用BorlandC Builder6开发工具,将人工智能技术的部分原理和方法转化为计算机能理解的程序代码,从而使动物识别具有一定的智能性、良好的交互性和可视化效果。     

移动机器人运动规划研究综述

机器人运动规划是移动机器人导航的核心技术之一。40多年来，运动规划技术发展迅速，涌现出了许多规划算法，但因为环境描述方式差异巨大，技术差别大，实验比较难度较大。在总结机器人发展史上具有典型意义的规划算法的基础上，提出了路径规划算法的评价标准和形式化描述方式，介绍了每种算法的原理或技术，从搜索策略和环境建模的角度将它们分为四大类，分别是基于自由空间几何构造的规划算法、前向图搜索算法、基于随机采样的运动规划算法以及智能化规划算法，并按照提出的标准比较它们的性能。     

中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

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．