基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统研究

智慧旅游建设的目的是要用新一代信息技术提升旅游服务水平和改善游客旅游体验。针对现有的旅游景区电子讲解系统缺乏自然语言互动交流能力的问题,研究一种基于自然语言处理和本体知识检索技术的旅游景区智能讲解系统,以便旅游景区能为游客提供自然语音对话式的个性化智能讲解服务。笔者设计了系统的物理架构和逻辑架构,然后分析实现文本向量化处理、命名实体识别、对话策略管理和讲解知识检索等关键技术,最后通过开发、测试系统原型,验证了系统的可行性。     

基于智能优化灰色模型的电子固废预测

针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模     

人工记忆优化算法

为了求解复杂函数优化问题,根据人类记忆原理构造出了具有全局收敛性的人工记忆优化算法. 在该算法中,每个记忆元对应着一个试探解; 将记忆原理的记忆和遗忘规律用于控制每个记忆元的状态转移; 记忆元的状态由与试探解相关的状态描述量以及记忆残留值构成,该值分为瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三种状态类型,并依据记忆元接受刺激的强度被加强或衰减; 处在瞬时记忆、 短时记忆和长时记忆状态的记忆残留值衰减速度由快到慢,记忆残留值低于某个阈值的记忆元要被遗忘,不再被处理. 在记忆元状态转变过程中,记忆元从一个状态转移到另一个状态实现了对优化问题最优解的搜索. 该算法将试探解与记忆关联,使得试探解依据其质量好坏被自动分类; 处于长时记忆状态的试探解因其质量好,其部分变量的状态值将被传给其它质量差的试探解对应的变量,使其质量得到改善; 处于不同记忆状态的试探解交换信息时,只有很少部分变量进行状态信息交换,这样既可以使试探解的大部分变量的状态保持不变,又能使其质量得到改善,且可大幅减少变量处理个数,对于高维优化问题此举可大幅提高算法收敛速度; 随着演化的进行,质量差的试探解会不断被遗忘,被处理的试探解的数量会不断减少,因此,随着时间的推移,本算法的收敛速度将越来越快. 应用可归约随机矩阵的稳定性条件证明了本算法具有全局收敛性. 测试结果表明本算法的性能与现有的群智能优化算法相比,具有收敛速度快,求解精度高的优势.     

智能流域管理的关键问题与模型技术

在总结流域问题现状及流域管理决策需求的基础上,基于仿生学原理,类比人的思维特征和决策过程,提出了包括流域信息获取、输入-输出因果关联模拟以及优化决策等步骤在内的智能流域管理模式,并对比分析了智能流域管理和传统流域管理的差异性。提出了智能流域管理的4个关键问题：管理目标的确定、基于智能因子关联与流动的模型开发与信息获取、...     

基于Unity3D的智能家居综合管理平台的研究与实现

利用Unity3D技术,对智能家居综合管理平台进行了优化,可根据用户的实际需要对空间进行建模,放弃了传统的二维平面管理平台,利用Unity3D对所需模型进行建模并且在所建立空间模型中实现了漫游,用户可对空间视野范围内的可控单元进行操作,实现了多目标实时控制.同时,虚拟现实技术其自身的特性增加了用户在使用时的沉浸感和互动性.     

数学智能型教学方法初探

以探求智能教育为目的，以多元函数极值理论为基础，以探讨运用方向导数和全微分判定二元函数极值的教学实验为专题，对数学教学的智能型方法进行了初步的探索，旨在拓宽学生思路，培养学生的开拓创新意识。     

机械制图试题智能评阅技术

根据试题标准答案的矢量图,提取其几何信息与拓扑信息作为评价试题的标准,以AutoCAD绘制的标准图形为基础,提出并实现了一种机械制图试题智能评阅算法.通过分析图形数据的分类存储模式,对标准图形信息进行分类提取,然后以图元类型为单位,分别与相应的图形对象对比匹配,匹配错误时作提示批注并扣除适当分值,以此类推,即可求得试题...     

制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识

尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识，识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度，改善计算稳定性，而且降低了对仿真软件用户的技术要求，有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好．     

HART通信协议在过程控制现场仪表中的应用

介绍了在现场检测仪表中应用与现行４－２０ｍＡ模拟信号兼容的数字通信ＨＡＲＴ协议的研制工作，应用ＨＡＲＴ协议能使仪表既保留传统的两线制传输的优点，并且还可实现多主通信、多点控制，易于对远距离现场仪表进行组态控制。     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。