基于神经动力学系统的关联推理模型

关联关系是事物之间普遍存在的一种关系,过去,由于受串行逻辑化表达方式的制约,该关系并没有得到很好的表述.本文从关联关系的内涵出发,揭示了它所蕴含的并行性的实质,并且以神经动力学系统作为工具,建立了关联推理的基本模型.实验证明,这种模型能够更好的体现事物的整体特性,更加符合认知学中的"整体优势"观点.     

专家系统原型概述

随着计算机的发展，人工智能得到了广泛的应用，然而专家系统是人工智能领域中最广泛、最实用、最有成就的分支，专家系统主要由知识库、推理机、知识获取部分和解释接口四部分组成．如果将专家系统的内核——知识库去掉，就得到了专家系统的原型。     

具有适应能力的Web课件设计与关键技术

传统的基于网络的CAI系统由于缺乏推理机制和学生模型的支持,不能根据学生的知识水平、认知特点和理解能力提供适合该生的学习材料并作出有针对性的指导.介绍了一种基于Web的具有适应能力的课件模型,它综合利用人工智能技术、多媒体技术、数据库技术和网络技术所设计的课件,能让学生根据各自的学习情况动态组织教学内容,为学生提供个性化的服务.讨论了实现过程中的关键技术.     

海洋环境下锈裂钢筋混凝土构件截面抗弯刚度识别

钢筋混凝土结构锈裂后的构件截面刚度是表征锈裂损伤程度的重要指标．根据模态频率变化与弯曲刚度变化的关系，提出了锈裂钢筋混凝土结构构件截面抗弯刚度识别的方法，绘制锈裂损伤后抗弯刚度识别图，根据实测模态频率可以识别出锈裂钢筋混凝土构件抗弯刚度．通过弯曲试验实测锈裂构件抗弯刚度，结果与识别结果吻合较好．     

隐性知识转移的特征与模式分析

本研究分析了隐性知识的特点、知识转移的特点和隐性知识转移的特征，指出人和技术是隐性知识转移的两个重要维度。隐性知识的流动和转移是一个不断反复、不断修正、不断完善的叠代过程，“专家咨询模式”存在N重互动关系。隐性知识的流动与转移是隐性知识价值化的必要路径，也是惟一途径。     

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。     

某发动机机匣的试验模态分析

在介绍结构试验模态分析方法的基础上，以某飞机发动机机匣为研究对象，采用锤击激励法(多点激励单点拾振)进行模态试验．在信号采集时，以激励信号与响应信号的相干函数作为检验标准，并对采集到的信号进行线性平均和加窗处理．然后利用单自由度分析方法与集总平均相结合的优势(既简单，又不漏频)，分别应用峰值法和导纳圆拟合法对数据进行拟合，获得机匣的前11阶固有频率、模态阻尼比和振型图．     

板材冲裁和翻口工艺特征识别及图形转换的研究

该文针对冲孔、翻孔两类板材冲压成形工艺方法的主要特点，设计了两类成形件的特征识别规则．根据形状特征与冲压加工特征间存在着单映射的关系，可以充分利用模型中的几何信息和拓扑关系来识别零件的特征．因板材零件的厚度与整个零件尺寸比较是小的，可以假设零件厚度为常数．在消除厚度边和厚度边组成的面后，其余边和面分成上、下两组．两组的几何边界和拓扑结构是相同的，上、下两面的法向矢量方向相反．通过对读入的IGES三维线框文件进行预处理，使之满足特征识别的需要，采用基于几何推理的特征识别技术实现了对冲压件主型面特征、冲孔特征、翻孔特征的识别与提取，从而为后期冲压工艺方案的制定做准备．     

因果网的非稳态流量异常检测系统设计

网络入侵检测中的流量异常检测方法存在着虚警率较高的问题，为此提出了结合因果网的非稳态流量异常检测系统。该系统采用基于发生新事件的先验概率和趋势来评估异常的思想，借助机器学习方法建立非稳态正常模型，并在由此得到的基本异常事件集的基础上，采用因果网进行进一步数据挖掘，给出了综合系统的原型设计。     

基于CBR的损伤评估系统研究

在基于案例的战场损伤评估研究中,提取了案例属性,进行了案例表示,确定了案例检索机制。在此基础上,描述了基于CBR的评估过程,采用统一建模语言进行了系统分析建模,并用ROSE工具进行描述。在建立了战场损伤评估案例库的基础上,开发了系统原型并进行了分析。分析表明,利用CBR思想来处理损伤评估领域问题是科学可行的,在此原型系统基础上可以开发损伤评估案例系统,实现正确、快速的损伤评估。