利用神经网络预测与控制丝杠螺纹磨削过程

研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题.基于误差反向传播的机制,针对连续制造过程的预测与控制,提出多层神经网络的逐个样本学习算法.对逐个样本学习算法和目前广泛采用的B-P算法进行了比较和讨论,实验结果表明,逐个样本学习算法比B-P算法具有更好的收敛性.最后,介绍了多层神经网络模型在丝杠螺纹磨削过程的预测与控制中的应用.     

人工智能在传统领域的价值体现

新时期,人工智能正在给传统领域带来新的价值,但在基础研究和应用方面还存在散、小、弱的特点,因此,在政策支持的前提下,把握市场需求,寻找突破,把研究、技术开发及产业化协同起来发展,才能加快其在传统领域的价值体现。     

基于PLC实现全波段图文显像处理检测仪的自动定位系统

介绍一种全波段图文显像处理检测仪的时间－转角自动定位系统。系统采用PLC控制的方法来实现来观察光波长的精确提取，其运行结果表明，检测速度快，定位精度可达2″，且具有较高的工作可靠性。     

如何看待人工智能的发展

人工智能本质上是对人类智能的功能模拟。虽然在某些方面的表现比人类智能更优秀,但是由于其固有的复杂性和技术的局限性,所以充其量只不过是人类智能的延伸,最终在整体上是不能代替人类智能的。     

粒子滤波算法研究现状与发展趋势

<正>作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、     

精度与程度的逻辑差近似算子及其性质

首先研究了程度近似与变精度近似的关系与转化,再利用变精度近似算子与程度近似算子定义了精度与程度的逻辑差近似算子,其具有与精度与程度2个量化指标相关的逻辑含义,最后研究并得到了精度与程度的逻辑差近似算子的一般性质与幂作用性质.精度与程度的逻辑差近似算子部分拓展了程度近似算子与经典近似算子,进而得到了这些已有近似算子幂作用...     

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.     

人工智能技术阶段化发展与我国的后发追赶 ——基于双S曲线的技术演进分析

自改革开放四十多年来,我国在计算机及人工智能技术领域处于后发追赶并逐步向国际技术前沿靠近的状态,并在人工智能技术部分子领域中实现了由跟随者到并行领先的跨越,基本完成了技术追赶过程.为从技术阶段化演变规律中剖析这一过程,本文基于双S曲线方法及人工智能技术专利相关指标,从技术生命周期视角对人工智能技术的发展进行阶段划分,以...     

未来战场的隐真术

随着微电子、激光、红外线、微波、自适应、人工智能和自动控制等技术在军事领域的广泛应用,侦察设备的作用距离和分辨能力得到了极大的提高,探测手段和侦察方式也出现了多样化。这就要求人们对隐真技术及其运用方式加以不断改进,以便更好地发挥、保存自己的作用,以适应未来战争的需要。全维立体隐真高技术战争已经打破了传统的作战形式,将在陆、海、空、天、电和信息等领域全方位展开。以精确制导武器为主的空袭作战和非接触作战,已成为高技术战争的主要形式。以往靠迷彩服和多色涂料将可视目标变“成斑斑点点”,靠猫耳洞、坑道、掩体“躲…