应用智能全站仪的隧道进口边坡监测研究

本文基于笔者多年变形监测的相关工作经验，以某隧道边坡的变形监测为研究对象，探讨了基于智能全站仪的边坡监测方法，论文首先简要介绍了应用于监测的硬件和软件设备，而后分析了具体的作业方法和数据处理方法，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

CORBA在电子商务智能代理中的作用

在电子商务和智能代理定义的基础上，分析了以商务为核心的电子商务中消除资源迷向，CORBA所基于的分布式对象等技术，以及与CORBA相关的ORB，IIOP，IDL。介绍了ORB的分布对象间调用和透过IIOP的分布对象间的调用。讨论了多层结构CORBA在电子商务中的应用。     

优化的智能CAI课件的设计与实现

介绍了基于WWW的远程教学系统《操作系统CAI课件》的总体结构，提出了构建于基本课件模块基础上的智能代理的结构模型。该智能代理结构由教学代理、界面代理和课件通讯代理三个模块构成，在和课件共享SQL数据库的基础上，由教学代理完成数据库的智能更新，界面代理根据特定用户的具体情况给出相应的智能提示，课件通讯代理实现基本课件和教学代理的通讯，从而实现适应性学习和智能化远程教学。     

机器人足球赛相关技术研究

机器人足球赛是当前人工智能和机器人领域研究的热点之一，Robocup是在实时的动态的环境中进行的，为分布式系统和多智能体系统提供了一个测试平台,在介绍Robocup比赛环境的基础上，对多智能体系统进行了讨论，重点讨论了Asent结构与设计及多Agent协作、学习等相关技术。     

用改进的ART模型实现智能数据库系统

在传统的离散ＡＲＴ模型基础上，提出了一种新的神经网络模型，并用该模型实现了一种大容量智能数据库管理系统，该系统能按信息的内容实现存贮，且能进行智能检索（联想）。     

智能电网优化调控技术研究

本文基于笔者多年从事电网调控的相关工作经验,以智能电网优化调控技术为研究对象,论文首先分析了电力调控中存在的问题,进而探讨了提高电力调控一体化建设的思路,在此基础上,论文探讨了电力调控运行系统的优化方法,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

面向Agent的软件工程

面向Agent的软件工程是当今软件工程中的研究热点。相对于原有的开发方式，在当今系统越来越复杂的开发活动中，特别是在用Agent表示高层次抽象行为实体的软件系统中，通过组织Agent成为具有独立能力和协作的部件，形成比已有的软件方法更加适合的开发方法，在开发基于Agnent系统中采用高层次、特殊软件工程方法研究的基础上，讨论并分析了这些方法的特点，以及软件工程中相关技术针对Agent实现的扩充，为实际建立基于Agent的软件系统提供了参考。     

基于计算机支持协同工作的智能CAD系统

在计算机支持协同工作的基础上，结合大系统控制论和智能管理，提出了基于计算机支持协同工作的智能CAD系统（CWICADS）。根据工程设计的特点，描述了CWICADS应具备的功能，并针对这些功能，讨论了实现CWICADS的关键问题，通过将人的智能和机器智能结合，形成了人机和谐的协同工作环境，使整个系统具有柔性和智能，从而高效地进行计算机辅助分析，设计和计算，提高了工程设计的效率和质量，最后给出了一种CWICADS的模型。     

配电自动化的实施模式

在介绍配电自动化的三种模式；分布智能模式、集中智能模式和“四遥”模式的基础上，结合国情，对如何实施配电自动化提出了一些建议。     

国际智能电网互操作性标准化的进展

本文在阐释智能电网及其互操作性概念的基础上,明确了智能电网互操作性技术标准的制定原则,对北美在该领域开展工作的相关机构及其进展进行了综述,最后对电网企业促进智能电网互操作性实践提出了可行建议。     

人工内分泌系统调节人工神经网络的控制模型

人体的内分泌系统是一个复杂的控制系统,与神经系统、免疫系统一起维持机体的内平衡.受内分泌系统与神经系统的相互作用机制启发,提出一种内分泌系统调节神经网络系统的EMNCS(endocrine modulated neural control system)控制模型.EMNCS模型中,内分泌系统可以根据环境变化动态调节神经网络系统,达到动态控制的目的.把该模型应用于动态环境下的机器人控制系统,实验表明,EMNCS模型能有效提高机器人在动态环境下的适应能力.     

MFNN的有效训练算法——变尺度方法的优化训练算法

在神经网络中应用最广泛的是一种前馈神经网络 在分析了神经网络原理后 ,针对该网络B P算法收敛速度慢的不足 ,提出了变尺度方法的优化训练算法     

基于粗集理论的神经网络

在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后,首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法,然后提出一种基于粗集预处理的神经网络系统,最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子,来说明基于粗集的神经网络系统的优越性     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

基于粒子群优化的神经网络算法的英语翻译

近年来出现的粒子群优化算法与神经网络相结合,可以有效地提升全局搜索最优的能力,同时也提升了收敛的速度。将粒子群算法与神经网络结合应用于英语教学,通过对提取的学生翻译样本进行学习训练,用训练好的粒子群优化的神经网络模型对学生的英语翻译能力进行正确程度的分析,帮助教师估计学生的翻译能力水平,为下一步的教学提供参考。深入从粒子群优化算法的数学模型和算法流程何人工神经网络模型的基本原理出发,提出了学习能力分析模型,确定该模型的神经网络的拓扑结构和隐藏层的节点数。案例应用结果表明,该研究模型可以促进英语翻译教学质量的提高和教学相长。     

人工智能及其在输配电网络故障诊断中的应用

介绍了人工智能技术———专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法的理论及其在电力系统的输配电网络故障诊断中的应用,分析了各种方法的优缺点,并指出今后发展的主要方向是综合智能.     

人工神经系统的研制与进展

本文介绍人工神经系统与传统人工智能的区别,人工神经系统与实际神经系统的比较,以及人工神经系统的研制与进展.     

基于对象和规则的专家系统构造工具FRS

叙述了一个基于对象和规则的混合式专家系统构造工具,该系统使用框架、规则和人工神经网络等多种知识表示形式,采用模糊推理机制,运用正向、反向及正反向混合的推理形式,提供了非单调推理功能,形成了一个表达能力强、适用广泛的工具系统.本文着重时该系统的总体结构、模糊推理与人工神经网络的应用进行了论述.     

基于人工生命的信息融合开发平台的研究

采用模块化的设计思想,用Matlab和VC混合编程,实现了平台的开发。对基于神经网络的信息融合,利用一组工业数据进行了实验,实践结果表明该子平台对信息融合处理是有效的。采用模拟人的形象思维能力,利用细胞神经网络对图像的边界信息进行提取,再综合像素比较,曲线特征等多信息进行融合,模拟了简单的拟人形象思维。     

Effect of updating training on fluid intelligence in children

Recent studies have indicated that working memory (WM) training can improve fluid intelligence.However,these earlier studies confused the impact of WM storage and central executive function on the effects of training.The current study used the running memory task to train the updating ability of 9-11 year-old children using a double-blind controlled design.The results revealed that children’s fluid intelligence was significantly improved by memory-updating training.Overall,our findings suggest that the increase in fluid intelligence achieved with WM training is related to improving central executive function.