基于AI和几何推理的制造自动化技术研究

针对制造系统对设计模型进行空间几何推理这一制造自动化中难点问题,提出了一种融合工智能技术和可计算和几何算法的解决方案;并讨论了两个最近开发的系统：一个是从设计模型识别出可加工的特征集,另一个是生成零件的装夹工艺规划。系统处理有复杂体素相交的设计模型。     

几何约束系统推理研究

融约束网络、自由度分析及图理论为一体，提出了一套关于几何约束满足问题的最大归约算法体系，最大归约理论首次揭示了几何约束系统内在的串、并、耦合机制，为几何约束推理提供了新的方法。     

基于动态制造资源数据库的工艺设计模型研究

构造了“基于动态制造资源数据库的自动工艺设计模型”，并进行了有益的研究与实践，讨论了适合计算机求解的工艺设计一般方法，介绍了动态制造资源数据库的构成，阐述了以制造资源为动态导向，实现工艺设计自动化的意义及方法。     

基于本体几何特征分析的产品制造行为推理

将本体理论应用于产品制造行为建模和推理中.通过分析零件的加工面邻接图,逐个提取产品的几何特征,从而形成制造行为的静态本体模型;以无向图的布尔运算和本体建模理论作为基础,分析零件的加工进刀方向,对静态本体模型中的特征归纳优化,形成可供分析的几何本体的过程序列模型.     

基于几何推理的建筑施工流程安排研究

为了克服传统人工方式安排施工流程的低效率，根据建筑工程的施工特点，结合人工智能和几何推理的原理，提出了一种建筑施工流程自动安排的方法．该方法从建筑模型的基本构件分解出发，建立建筑构件之间的几何拓扑关系图，推导建筑构件的拆卸过程，由拆卸过程求解建筑施工流程．该方法求解效率高，具有工程实用价值.     

格值逻辑的推理系统及其在AI中的应用

格值逻辑（ＬＶＬ）是本文作者于１９８６年引进的人工智能领域中的一种非经典逻辑。本文改进了ＬＶＬ中的推理模式，相应地给出了改进后的ＬＶＬ系统中可信度的更新算法。     

基于范例推理的研究

范例推理系统在人工智能研究中起着很重要的作用。对范例推理结构进行了研究,阐述了这些范例推理结构相应的功能,并把数据挖掘中的一些算法应用在案例推理中,使案例推理趋向智能化。     

基于人工智能技术的电气自动化控制研究

社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。     

基于人工智能技术的电气自动化控制研究

随着科学技术的不断进步和发展,各种机械设备的控制技术都趋于自动化和智能化,本文中,笔者将主要针对电气自动化控制方面的人工智能技术进行浅析。     

空间推理研究的方法学

概述了空间推理研究的内容,关键问题的基本方法,从基本原则,形式框架,研究步骤,表示体系和推理框架等五个方面提出了空间推理研究的方法学,结合实际研究案例阐述了该方法的合理性与有效性。最后指出了空间推理研究的进一步工作和方向。     

人工智能应用中基于区间代数的时态推理

时态表示和推理是人工智能领域的重要研究内容之一,它的应用范围分布很广,从逻辑基础研究到知识系统的应用.区间代数是一种独立的与领域无关的时态理论.用区间代数能表示不确定的时态关系,可以很方便地用于时态推理,表达能力强;时态关系的区间表示比较直观,可理解性强;同时区间代数可以进一步扩展到二维空间领域,即将区间代数拓展为矩阵代数,实现二维空间推理.在一维时态推理中,将时态的区间表示和矩阵表示相结合,在提高计算效率的同时,保持了形象直观的时态表示.     

人工智能技术的分析与研究

分析人工智能技术所面临的问题，讨论其中各种智能模拟方法的实现，特点及适用范围；指出人工智能技术的发展方向。     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。     

基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型

将基于分级规划的工艺决策子任务分解与求解策略、推理策略、知识管理策略与黑板推理方法中的多任务协同工作原理相结合,构造了基于分级规划与黑板推理的工艺决策模型．系统在进行工艺决策时,根据领域黑板上的零件信息与其他工艺决策初始化信息,通过总控模块和控制黑板的控制,依次调用与各子任务相关的工艺决策规则、数据和函数对各子任务进行求解或推理,并将推理结果依次填入领域黑板或环境黑板,直至各子任务全部执行完为止,环境黑板上所记录的即是当前零件的工艺设计结果．     

基于推理与神经网络的造船火焰矫正工艺自动生成法

选择船体建造过程中常见的3类焊接构件的火焰矫正工艺进行研究,实现了工艺的自动生成．采用分析工艺规则、建立逻辑推理代码的方法实现火焰矫正方法的自动生成;通过分析矫正变形以及焊接变形的影响因素,建立了影响因素之间的映射关系式,使用人工神经网络拟合映射关系式,从而确定并优化了火焰矫正的关键工艺参数．研究结果经过实验验证获得了令人满意的效果,该方法有效地提高火焰矫正的效率与矫正质量的稳定性,并为实现火焰矫正自动化提供了基础．     

人工智能原理在人类学习中的应用

以人工智能理论为指导,探索人的学习过程和基本机理,提出学习方法、指导原则及注意事项,澄清人们早期对学习不正确的看法,以提高人类的学习效率.     

基于规则推理的自动船体装配工艺生成方法

针对船体装配以经验为主的现状,根据船体零部件装配关系的特点,利用扩展的“赋权有向连接图”和边列表的方法表达船体装配模型和装配序列.分析了船体零件的形状和装配特征,归纳常用零件的装配元素和装配零件,并以规则推理方式实现装配工艺的自动生成,开发计算机辅助自动船体装配工艺原型系统.以一个典型船体分段的装配过程为例进行实验表明,利用该方法可有效提高船体装配效率和质量.     

人工智能对职工劳动收入份额的影响基于技能偏向视角的实证研究

随着信息技术的发展,劳动力市场和国民收入分配受到冲击。人工智能在制造业的应用将会影响企业内部初次分配中劳动和资本要素的份额。本研究基于技能偏向视角,通过2015~2019年计算机、通信和其他电子设备制造企业的微观数据,克服宏观总量偏误,实证检验人工智能对职工劳动收入份额的影响。研究结果表明：人工智能有助于提高职工劳动收入份额;就业技能结构在人工智能提高职工劳动收入份额间发挥部分中介效应。研究还发现：人工智能对职工劳动收入份额的影响存在边际递减效应,并且人工智能对出口企业的作用更明显。研究对适应智能社会的收入分配改革和教育培训制度具有参考价值。