B/S模式智能考试系统的研究与设计

文章给出的考试系统模型采用浏览器/服务器模式，提供了用户信息管理、试题库信息管理、在线联机考试和公共站点管理四大功能模块，具有强大的试题库建设管理、智能组卷、综合智能评价和学习指导等功能，学科通用性强，是改革传统考试形式和实现考试系统智能化控制的一种新的探索。     

一种基于SSP最大估计呼叫数的过载控制算法

通过对Kawahara等提出的基于节点最大估计呼叫数的过载控制算法进行研究，发现该算法具有：加重过载SCP的工作负担、对个别SSP会产生不公平性情况、易造成7号信令网拥塞的缺点．通过把限制呼叫的控制操作放在SSP上，提出了一种基于SSP最大估计呼叫数的过载控制算法，然后将算法进行扩展使其满足不同的公平性条件，最后给出仿真和分析的结果．     

人工智能技术在搜索引擎中的应用

介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口.基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望.     

一种低比特率中文语音信息编码传输技术

研究一种中文语音信息编码技术．通过采用语音小波分析识别处理和语音信息特征编码，包括中文语音小波包分解、语音音素和音节声调识别、口音特征参数提取、语音信息和特征参数组合编码，这种低比特率编码技术理论上可将传输效率提高1倍．     

人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

文法识别与数据库汉语查询语言的结构分析

由于自然语言的复杂性和随意性，自然语言理解在人工智能领域中遇到了一些问题，而作为数据库，自然语言界面从一定程度上简化了自然语言理解的难度．把这些查询句加以归类整理，形成相应的模式类，并提出了具体的理解算法，较好地解决了在自然语言用于数据库查询时的理解问题，达到了预想的结果．     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

1万t水压机学习控制系统

介绍了一种实现1万t多向模锻水压机无人操作的学习控制系统．该系统由两级计算机系统组成．通过操作人员示教生产一定数量的锻件，学习控制系统在线学习，形成操作知识库，在进入批量生产时，该系统替代操作人员自动完成水压机的操作．本文着重阐述了表达操作过程特征值的提取方法、操作知识库的结构和无人操作的实现。     

离子响应淀粉接枝共聚聚丙烯酸钠智能性凝胶的合成及性能

用辐射法制得的高吸水性淀粉接枝聚丙烯酸钠水凝胶，在一定离子强度的溶液中表现出的体积收缩现象，是一种新型的人工智能材料．在不同的离子强度、离子价态和凝胶体积状态下，这一材料所表现出来的不同体积收缩规律符合Ｄｏｎｎａｎ规律．收缩后的凝胶在一定条件下可以快速溶胀，表现出一定的伸缩可逆性．通过设计的简单传动装置，可大致得出水凝胶在伸缩过程中做功的大小．     

距离加权矢量量化文本无关的说话人识别

本文在研究说话人识别的矢量量化方法时，分析了用矢量量化建立说话人识别模型的可行性。针对量化码本描述的不完全性，提出了一种经距离加权的矢量量化方法，能更好地刻划出说话人语音特征空间的精细结构，从而提高正识率。本文还对特征参数ＬＰＣＣＥＰ的选取进行了理论分析和实验研究，提出了平均互—自差异比的概念，给出了一种对特征矢量的每一维分量识别能力进行定量化估算的公式。实验结果表明，距离加权矢量量化是一种具有很高正识率的与文本无关的说话人识别方法。