基于人工智能的知识服务系统模型研究

以知网、万方、维普为信息源,采用文献调研法和系统考察法分析现有文献,考察人工智能发展历史、现状及与知识服务关系,构建智力动产价值提升链视角下基于人工智能的知识服务系统模型,其体系结构分用户接口、功能模块、技术实现三层,功能模块分知识获取、知识构建、知识推荐、知识服务、知识创新五模块。     

空间兵棋推演初探

空间兵棋推演是提高作战人员航天任务决策能力、探索航天力量运用特点规律的重要途径。分析了空间兵棋推演的基本概念和主要特点,描述了空间兵棋推演应该具备的主要功能,论述了空间兵棋棋盘、棋子和规则的实现思路,提出了采用综合集成研讨厅模式开展空间兵棋推演的设想,以及空间兵棋推演的实现要求。     

装备保障兵棋推演系统框架研究

装备保障兵棋推演是兵棋原理在装备保障领域的应用,是各级装备指挥员运用兵棋系统模拟指挥战时装备保障的活动。在阐述兵棋和兵棋推演概念的基础上,总结了装备保障兵棋推演的特点,通过系统功能分析并结合综合集成的思想,初步设计了装备保障兵棋系统框架,对系统的运行进行了简要说明。     

装备保障兵棋规则研究

建立兵棋规则是兵棋系统建设中最重要的基础性工作。规则是兵棋研发的核心,兵棋研发重在规则,也难在规则。从分析兵棋规则的分类入手,研究了装备保障兵棋规则的具体内容,包括实体规则、行动规则和裁决规则;然后,探讨了装备保障兵棋规则的来源;最后,以装备维修规则为例,对装备保障兵棋行动规则建立的方法步骤进行了分析。     

装备保障兵棋推演基本原理研究

装备保障兵棋推演是兵棋技术在装备保障领域的应用,是兵棋推演功能的扩展。首先从军事需求、基本要素、分类等方面介绍了装备保障兵棋推演的概念,对装备保障兵棋推演的推演流程阶段进行了分析,阐述了装备保障兵棋推演的模式。     

航天兵棋规则设计研究

规则设计是兵棋研制的核心和难点。航天兵棋规则设计既要符合兵棋规则设计的一般规律,也要体现航天力量运用的特殊要求。提出了航天兵棋规则设计的原则,设计了包括实体规则、行动规则、裁决规则和推演规则在内的航天兵棋规则体系,分析了航天兵棋规则设计的难点。     

从兵棋的前世今生看现代兵棋指挥对抗

兵棋自诞生以来在指挥谋划和人员训练等方面发挥了重要作用,却在二战后被军事运筹方法取代.越南战争及之后的局部战争实践,使得运用兵棋开展指挥对抗的价值重新为人们认识.兵棋发展的历史进程表明,兵棋与军事运筹并非相互排斥的关系.探讨兵棋的合理定位,寻找运用兵棋开展指挥对抗的有效途径,无疑具有重大意义.     

基于ANP的网络空间作战计划评估指标体系构建

针对网络空间作战的特殊性,结合作战计划评估内涵,从可行性、风险度、作战效益及应变性4个方面考虑,分析各因素相互影响关系。基于网络层次分析法建立了网络空间作战计划评估指标体系,运用yaanp软件进行了指标权重计算,探讨了在兵棋推演中的侧重点,为面向兵棋推演的作战计划评估优选奠定了基础。     

抢答器电路设计

在知识智力竞赛中,特别是做抢答题目的时候,在抢答过程中,为了能够准确判断出哪一组或哪一位选手先答题,单凭主持人或选手的视觉是无法公正做出判断的,必须依靠仪器设备来完成——这就是抢答器．介绍了利用单片机来设计一款数码显示抢答器的电路方法,以及电路的工作原理和程序设计．     

计算机兵棋前景

随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来,使用具有计算快速、数据统计精准、能够进行重复比较的计算机系统进行推演已成为兵棋推演的主要发展方向.计算机的加入在弥补了严格式兵棋繁杂规则所固有的缺陷的同时又能轻松地把前人总结的大量实战应用经验和战场原始数据集成其中,使兵棋的发展实现了历史性的跨越.     

复合掺杂Nd(Ⅲ)和Zn(Ⅱ)非晶态Ni(OH)_2电极活性材料的制备及其表征

以NiSO_4、ZnSO_4和Nd(NO_3)_3为原料, 采用共沉淀快速冷冻法制备出了复合掺杂稀土Nd(Ⅲ)和Zn(Ⅱ)的非晶态氢氧化镍粉体材料.测试发现:样品材料微结构无序性强,结晶水含量较高.将样品材料制备成镍电极并组装成MH-Ni电池,在80 mA/g恒电流充电5.5 h、40 mA/g恒电流放电、终止电压为1.0 V的充放电制度下,复合掺杂6%Nd(Ⅲ)和6%Zn(Ⅱ)样品材料电池的放电平台为1.262 4 V,放电比容量为343.12 mAh/g,远高于目前应用的β-Ni(OH)_2电极活性材料的放电比容量.     

Cu（Al）／SiO2复合薄膜及显微特征

采用真空离子镀膜机在SiO2玻璃基片表面分别蒸镀Cu和Al薄膜,3组参数6次制备12个铝或铜薄膜试样．实验表明：相同工艺条件下,铝膜较铜膜附着力更强,膜厚更大,更易形成薄膜且结构均匀致密．经测试可知：当铝膜的轰击电压为175V,烘烤电压为160V,蒸镀时间为2h、铜膜的轰击电压为200V,烘烤电压为100V,蒸镀时间为1．8h,制得的样品纯度高,杂质含量少,微观结构与膜厚最理想,界面结构规范,平滑,吸附力强,薄膜界面微观粗糙性和形状较佳．     

孔子"知"思想的内涵及现代意义探讨

"知"是孔子思想体系中不可或缺的重要组成部分.《论语》中的"知"内涵丰富,既是知识的积累,也是智慧的增进,这二者相异又相连,统一于博学、审问、慎思、明辨、笃行的求知过程中.在整体的修养工夫中,知言、知礼、知命是孔子"知"思想中3个主要的价值维度,为学者指示了修己处世的大方向和入手端口.在物欲横流的今天,小到个人,大到社会,知识与智慧、事实与价值的分离已成为一大困扰.孔子之"知"所蕴含的思想和方法,对重建人类精神家园,促进人与自然、人与社会的和谐,具有重要的理论指导意义和实际应用价值.     

人工智能技术及其在化工中的应用(Ⅰ)──专家系统及在化工中的应用

介绍了人工智能的定义、发展史及主要应用领域和专家系统的基本结构及组成部分、知识表示方法、专家系统开发。总结了专家系统在化工中的主要应用领域和公开发表的化工专家系统。指出专家系统性能取决于它所具有的知识量的多少，并不取决于它采用的形式和接口，人工智能的发展趋势是同时将定量和定性推理集成为一体。     

片层Ti-6Al-4V合金的界面结构及性能

界面工程是提升工程合金强度和塑性等力学性能的重要途径。双相片层Ti-6Al-4V合金作为典型的工程合金,其原子尺度界面结构对材料变形行为和强塑性的调控作用尚不清晰。本文综述了传统片层Ti-6Al-4V合金中α/β界面和增材制造法制备的片层Ti-6Al-4V合金中α/界面层/β和α′/β界面对强塑性的影响。因为α/β界面两侧存在特定的取向关系,所以对不同滑移方向位错运动的阻碍作用具有各向异性,同时其原子尺度台阶状的界面结构又促进了孪晶在界面处的形核。α/界面层/β界面结构因为界面层的存在,对位错运动具有更强的阻碍作用,并且在较低应变下产生形变孪晶,促进孪生变形;α′/β界面结构因为α′和β两相显著的变形不协调导致界面应力集中,在α′/β界面处易形成微裂纹。这些不同的界面结构导致材料强塑性的差异。通过系统论述Ti-6Al-4V合金不同界面结构对材料变形行为及强塑性的影响,为合理设计界面结构实现双相Ti-6Al-4V合金强塑性的提升提供思路。     

RP-HPLC测定人参茎叶总皂苷及不同部位浸膏中Rb_3的质量分数

采用反相高效液相色谱法(RP-HPLC)测定人参不同部位浸膏及人参茎叶总皂苷中人参皂苷Rb3的质量分数。色谱柱,Nava-Pak-C18(3.9mm×150mm,4μm);流动相,V(甲醇)∶V(水)∶V(磷酸)=65∶35∶1;检测波长,203nm;体积流量,1.0mL/min;采用外标法测定人参皂苷Rb3质量分数。结果表明,人参皂苷Rb3在0.8～20.0μg呈良好的线性关系(R=0.999 9),平均加样回收率为100.3%。     

高速钢表面PN＋PVD复合处理工艺和性能研究

采用多弧离子镀设备,在高速钢W18Cr4V上先进行等离子氮化,再沉积TiN薄膜,研究了不同渗氮温度和时间对PN＋TiN薄膜组织和性能的影响。结果表明,温度为500℃左右和时间为2h以上条件下对W18Cr4V进行渗氮处理后再沉积TiN薄膜,可以得到最佳的薄膜表面显微硬度（1800～2000HV0.05）和膜／基结合力（50N）,涂层耐磨性也得到明显提高。     

大曲真核微生物群落PCR-DGGE电泳条件优化

试验将DGGE方法应用于大曲真核微生物的研究,并对其电泳条件进行优化;对大曲真核微生物的18S rDNA优化出的DGGE电泳条件为：胶浓度8%,变性范围40%～70%,电压条件先采用200 V、4 min,再采用130 V、14 h,获得的DGGE图谱具有较好的分离效果。     

电力系统中就人工智能若干问题的讨论分析

人工智能技术领域的研究或多或少的存在一些问题,就其若干关键技术进行深入分析。知识的不确定性导致知识表示成了人工智能技术研究中的一个难点,在专家系统中还不能有效的加以解决,亟需探索新的数据结构以及表示方法来对数据表示加以处理。知识获取主要是从专家知识源、专家库以及人工智能知识库中来获得,限制了知识获取的路径。此外．还要利用获得知识进行推理来解决问题,对电力系统中知识推理存在的问题进行了分析。探讨分析认为与专家交谈、协议分析、多维分析和计算机辅助技术等是专家获取知识的关键技术,并对知识表示、知识获取、知识推理在电力系统中的综合应用进行了展望。     

人工智能技术在选煤领域的应用

介绍了人工智能技术在选煤领域应用的概况,对主要研究成果“选煤厂设计专家系统”,“选煤厂管理专家系统”,“智能型选煤设备图形数据库”等的功能,实现方式进行了论述,并在知识表达,基于数据库和知识库的信息采集,知识发现方法和理论等方面提出一些见解,最后指出,类似选煤厂这样的工业系统都是复杂大系统,而在复杂大系统的设计,管理和控制中运用人工智能技术是非常必要的,但也是非常困难的,在这种系统中,知识的类型复杂,知识表达,知识推理的方式决不会是单一的,必须综合采用适合系统特点的多种方法。