面向无人自主平台的战场地理环境模型研究

战场环境模型是复杂战场环境面向特定需求的抽象和描述,用以支撑战场环境特性和演变规律的研究和应用。现有的战场环境模型主要面向人类战争活动来描述战场环境,缺乏以无人自主平台为认知主体的设计。提出了一种耦合人机各自优势的多层次战场地理环境模型结构,充分发挥机器在特征层面的快速计算能力,以及人在要素和关系层面的认知经验。提出了一种集环境观测、模型构建和空间决策为一体的建模方法,支撑无人自主平台根据任务和环境实现自主空间决策。     

基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统

以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

基于G2的飞船推进系统的故障诊断

探讨了G2的知识表示、知识库管理及实时推理.针对飞船推进系统的工程实际问题,分析了推进舱推进子系统的故障特点,采用神经-模糊系统理论对推进舱推进子系统故障模式的知识表示进行研究,提出了推进舱推进子系统故障的知识表示形式.运用G2软件平台设计了飞船推进系统的故障诊断推理机.该推理机可以实时地诊断出相应的故障模式,记录相关的故障信息,还可以对故障进行预报,以避免故障的发生.     

基于人工神经网络的案例检索与案例维护

传统的案例推理系统中,案例检索和案例维护作为两个相互独立的任务分别考虑。而对于案例维护以案例库为纽带,直接为案例检索服务的内在联系没有充分研究。在分别论述案例检索、案例维护,以及人工神经网络在案例推理系统中的应用研究现状基础上,进一步探讨了采用人工神经网络方法实现案例检索和案例维护的整体设计方案,并阐述了其中技术细节。最后,以某产品设计应用为背景,设计并实现了一个反向传播神经网络作为案例检索和案例维护方法,验证了结论的正确性。     

从人工生命到人工社会--复杂社会系统研究的现状和展望

介绍了人工社会研究工作的内容、方法及其思想基础，并对其应用和未来趋势进行展望。文中简述了社会学研究的历史阶段、主要问题和困难，人工生命和人工社会方法的有效性，并着重描述了Epstein和Axtell的工作，以及相应的涌现方法在复杂社会系统研究中的中心作用。本文还讨论了目前对人工社会方法的各种批判意见及其回应。     

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题；这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案；这类问题不存在一般意义的最优解，更不存在唯一的最优解。因此，基于复杂系统的思想，讨论在“不断探索和改善”的原则下，如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论，结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术。寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案，建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。     

人工神经网络D最优设计的一种方法

利用初始的少数实例求初步的权值矩阵，根据该矩阵的人工神经网络模型找出偏导数向量的模最大时对应的设计矩阵，又根据该设计矩阵的实例求出新的权值矩阵，寻找新一轮设计矩阵。通过用泰勒级数展开的神经网络输出公式，求该输出函数的方差，证明了偏导数的向量的模最大是相关矩阵行列式最小(D最优)的充分条件。     

一种新的免疫进化算法及其性能分析

基于免疫系统中的进化机理，提出了一种免疫进化算法。首先引入了邻域概念，并通过定义扩展半径和突变半径两个新算法参数而构造了较小和较大两个邻域。进而给出了扩展和突变操作分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索，实现了从全局到局部的两层邻域搜索机制。分析了算法的优化机理和收敛性。仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点。