船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点，提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu-insert search)，该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索．TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解，找到全局最优或次优解．以典型的组合优化问题TSP为例，验证了该算法的有效性，计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力．     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

华容道问题最优解的搜索策略

本文讨论了有关华容道问题最优解的搜索策略、数据结构、算法优化及程序设计，并对程序运行结果作了分析。     

有限信念集上修正的一种方法

讨论了信念集是有限子句集时的信念修正方法，首先给出了一阶逻辑上求所有极小不协调子集的一个过程，证明了该过程的正确性，讨论了由所有极小不协调的子集来实现信念修正的方法，介绍了我们开发的信念修正的原型系统，最后和相关工作进行了比较。     

人工智能技术在搜索引擎中的应用

介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口.基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望.     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到了一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度．把这些查询句加以归类整理，形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果．     

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。