ERP的未来发展趋势研究

结合对世界知名 ERP软件的分析介绍 ,主要阐述了 ERP的未来发展趋势 .ERP随着生产的发展不断发展演化 ,从外延上来说 ,它的发展趋势是和其它先进的现代管理思想和信息技术的融合 .从内涵上来说 ,它的进一步发展是其功能的扩展 ,包括更加适应企业管理需求的动态企业建模 DEM和智能资源计划 IRP.     

基于RISC技术的智能数控系统体系结构研究

针对机械加工智能化的要求，阐明了智能数控系统的智能特征，提出了基于ＲＩＳＣ并行处理技术的智能数控系统体系结构。该结构具有多层次、面向任务、紧密耦合的开放系统的特点，其结构复杂性可随要求而变化，以适应不同的应用要求。     

基于进化ANFIS的制导炸弹智能控制系统研究

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于进化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统。该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息。规则库是通过系统对训练数据进行自学习,并在自学习的过程中引入遗传算法进化调整系统结构和参数而建立的。通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且实现了调整智能化等优点。可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景。     

传感器的应用与开发方向

传感器已成为当今科学技术进步的代名词,它的广泛应用和发展,标志着一个国家科学技术进步的程度。文章着重从应用的角度,阐述了传感器的重要性以及未来的发展趋向。     

中药智能配药系统特点及其取药运动的优化算法

在分析双药柜中药智能系统配药机构的特点和配药运动过程的基础上,提出了运用有限动态规划法解决双药柜中药配药运动的路径智能优化问题.经仿真试验证明,它能使配药系统在现有的物理配置下,发挥较优的配药性能.     

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

智能婴儿车目标跟踪系统的研究

设计了一种智能婴儿车的跟踪系统,它是在普通婴儿车的基础上设计了嵌入式控制系统。通过对目标跟踪技术及跟踪方法的分析研究,将压缩感知代替TLD(tracking-learning-detection)跟踪算法中的级联检测器,并应用到该控制系统中,能够很好地改善TLD跟踪算法的实时性能。介绍了该控制系统的设计方案,详细讨论了对TLD跟踪算法的改进,最终介绍了该系统中目标跟踪的具体实现方法。实验结果表明所设计的智能婴儿车目标跟踪系统能够自主稳定地跟踪目标。     

采用广义线性局部交互协议的二阶多智能体网络一致性

多智能体系统的主要研究目的在于探索由个体之间的相互作用所产生的群体协调现象的内在机制和原理。该文设计出一种广义局部线性交互协议,对固定有向网络拓扑条件下的二阶多智能体网络系统的一致性行为进行了深入研究,得到了一个能保证多智能体网络达到一致的充分必要条件。并且,还确定了多智能体网络系统在达到一致时,最终的收敛状态由协议的线性增益、有向网络拓扑和所有智能体的初始值位移状态共同决定。最后,采用5个智能体组成的网络拓扑进行数值仿真,阐释了理论分析结果。