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.     

CRT显示器色空间变换方法的比较

分别采用多项式拟合、三维查找表和神经网络方法,建立CRT显示器设备颜色空间RGB与输出CIEXYZ色空间的非线性对应关系。完成了设备颜色显示的特征化。对两个常用的显示器进行了实验,并进行色差分析,比较三种方法的精确度。实验结果表明。对常用显示器的特征化,多项式拟合的方法精度较低;曼维查找表和神经网络技术可以满足精度要求,其中神经网络方法最具优势,GIELab平均色差为0．23-3．71。     

电子视网膜数学建模的研究

介绍了相关的视觉生理特性,分析了视觉信息提取的特征,在小波变换理论的基础上,提出了一种电子视网膜数学模型。该模型具有崩溃环节,可根据需要改变参数值。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

神经网络基于改进型粒子群算法的研究

提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性。仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差。     

DSS结构的联接主义观点

在总结了联接主义方法,特别是ANN对决策过程的各阶段和决策活动各方面的广泛应用的基础上,提出了DSS结构的联接主义观点.阐明可以利用以人工神经网络为代表的联接机制作为统一DSS各部件的基本框架,作为构造决策模型的基本元素.以此达到既简化DSS结构又完善DSS功能的目的.     

面向过程再造的企业战略模拟系统研究

依据博弈论的思路并借助于人工神经网络的机理设计并实现了一个面向过程再造的企业战略模拟系统,该系统既为企业的战略制定与实施初步提供了一种无代价的实验手段,又验证了有关企业过程再造的主要理论假设,弥补了其实证研究的不足.并在一家企业得到了应用.     

人工脱色过氧化物酶催化降解苋菜红活性研究

以肌红蛋白(Mb)为骨架构建并纯化了三突变体蛋白F43Y/F138W/P88W Mb,双突变体蛋白F43Y/F138W Mb及单突变体蛋白 F43Y Mb,并对三个突变体蛋白的苋菜红(amaranth)脱色降解活性进行了研究。催化活性及酶动力学研究结果显示,相比于F43Y/F138W Mb和F43Y Mb,三突变体F43Y/F138W/P88W Mb的苋菜红催化效率最高,这表明色氨酸对人工脱色过氧化物酶的活性起了重要作用。该研究不仅为今后的血红素蛋白设计提供了理论依据,同时也表明人工酶在染料废水处理方面具有潜在的应用价值。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。