非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.     

流动注射分析人工神经网络同时测定Fe（Ⅱ）和Ni（Ⅱ）

应用流动注射分析(FLA)-吸光光度法技术对含有Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)的体系进行检测，用人工神经网络对检测结果进行处理，不经分离同时测定了混合体系中的Fe(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)，铁和镍分别在0.10-7.5μg／L呈线性。结果令人满意．     

斜带石斑鱼人工育苗技术的初步研究

从广东引进斜带石斑鱼受精卵1.5kg(约2.2×106粒),孵出仔鱼约1.8×106尾,在水温25.0～28.8℃、盐度25.6～28.4、溶解氧5.7～7.3mg/L的条件下,使用海水小球藻、牡蛎受精卵和担轮幼虫、轮虫、卤虫无节幼体、蒙古裸腹溞、不同规格的微颗粒配合饲料和鱼糜进行饲喂,经72 d培育出平均全长44.1mm的幼鱼约3.05×104尾,育苗成活率达1.7%.     

食物链算法及其在供应链计划中的应用

人工生命两个重要特征是突现和与环境进行动态交互作用，即人工生命个体间微观的相互作用将在整个生命系统中产生突现集群的现象；同时食物链也是生命系统中重要而有又广泛存在的重要现象。基于上述思想，提出一种新的基于人工生命的算法，称为食物链算法。并把它应用于供应链计划中企业联盟的企业伙伴挑选与生产能力分配问题。该算法模拟了在未来市场需求的刺激下，供应链的成员企业是如何不但调整自己的生产能力，以及供应链如何挑选成员企业组成企业联盟的。该算法较好的解决了既有企业联盟伙伴挑选又有生产能力分配，这一具有分布特征的问题。并可应用于供应链管理的其他的问题，比如选址．分配问题。     

AIS在计算机安全领域的应用与展望

人工免疫系统AIS（artificial immune system）作为新型的计算智能系统，在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手，归纳和分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用；根据不同的应用类别，介绍了AIS在安全领域的研究热点；分析了常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足；展望了AIS在该领域的研究重点和发展趋势。     

人工智能政策解析及建议

 人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的驱动力,世界发达国家纷纷把发展人工智能提升至国家战略高度,争相出台相关政策。通过解析美国、英国、法国、德国、欧盟、日本和中国的人工智能政策,借鉴发达国家的人工智能政策和相关措施,提出了发展中国人工智能的政策建议。     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

采用人工神经网络方法预测烷烃的无限稀释活度系数

采用人工神经网络技术,利用改进的BP算法Levenberg-Marquardt优化学习方法,以分子连接性指数等作为分子描述参数,对烷烃在各种溶剂中的无限稀释活度系数进行预测.计算值与实验值进行比较,表明两者结合具有良好的预测效果.