高层建筑结构智能型式优化的现状与趋势

系统地分析了基于专家系统、实例推理与知识发现的高层结构智能型式优化方法的研究现状,指出了每种方法的特征与不足;预测了集成智能型式优化方法将是型式优化的重要发展方向;给出了4种集成智能型式优化方法,并建立了融合利用ES、CBR、KDD与智能算法的集成智能型式优化系统模型,该模型综合应用了专家智能、机器智能与计算智能,较好地模拟了领域专家在解决结构型式优化问题时的复杂思维过程,实现了其所用知识、方法、策略与手段的统一.为深入研究结构智能型式优化理论与方法,减小结构型式优化盲目性及风险性等将有重要的理论和实用价值.     

ICAI系统中自动答疑策略与机制探讨

针对智能型教学课件（ICAI）中答疑子系统，提出了推理策略、解析机、推理机与知识的表达组织形式等设计构想。探讨了系统关于语义分析、知识管理、关联规则挖掘、行为跟踪等问题。简要地分析了解析机、推理机、知识库的工作原理和答案的演译过程。     

基于BAM神经网络的推理研究

推理作为人工智能领域中的一个重要课题,是人类求解问题的主要思维方法.人们在处理问题或人工智能领域中进行推理机设计时,往往根据问题及所处环境不同,考虑不同的推理策略以提高其效果或效率.正向推理、反向推理及双向推理为三种基本的推理策略.双向联想记忆(BAM)神经网络是一类具有双向稳定性的反馈系统,具有简单、可靠、易于实现的特点.将双向联想记忆(BAM)神经网络用于推理是人工智能领域中进行推理机设计的新途径.在分析了BAM网络用于推理,尤其是双向推理的理论依据上,研究了BAM网络在不同推理策略下的运行方法,通过实例说明了该方法的运作方式,最后就存在的网络容量等问题进行了讨论,指出了进一步研究的方向.     

主题搜索ROBOT综合爬行策略的研究

在分析、评价常用主题搜索ROBOT爬行策略的基础上，将三重过滤技术与改进的Shark启发式搜索算法相结合，设计了自动主题搜索引擎ROBOT的综合爬行策略。由于综合爬行策略在爬行中兼顾了网页的相关性、主题精度和网页质量，因此应用综合爬行策略在Web上下载主题相关网页时，既可利用链接分析扩大某个主题的资源覆盖度，又可保证搜索结果与主题高度相关。     

串联型有源电力滤波器的双闭环控制策略

针对轻载条件下串联型有源电力滤波器的补偿要求，分析了前馈控制策略的不足之处。提出了一种双闭环控制策略，这种控制策略控制下的有源电力滤波器具有对负载的适应性好，抗干扰能力强的优点，且内环电流反馈能够明显改善滤波器的补偿特性。仿真结果验证了双闭环控制策略优良的控制及补偿特性。     

浅析供电企业电力营销存在的问题及改进策略

在分析电力营销重要性的基础上,剖析目前电力营销管理中存在的诸多问题,并从观念、服务、产品策略、电费回收、价格策略等方面,提出相应的改进策略。     

本体和规则在营销策略自动推理中的应用

针对市场营销中只能表达结构信息,无法表达语义信息的问题,研究本体和规则在营销策略自动推理中的应用。分析了采用不同营销策略时,建立本体应包括的领域知识;描述了基于本体和规则的营销策略自动推理方法;结合一个企业实例建立了本体,并进行了详细的描述。采用Logistic模型预测客户的潜在价值和进行客户细分,并运用关联规则挖掘捆绑销售策略。在此基础上建立规则文件,实现了营销策略的自动推理过程。     

基于综合免疫控制策略的社交网络谣言传播建模

通过分析与比较多种免疫策略的优缺点,提出了一种改进的综合免疫控制策略,即将具有重要作用的节点度融入到经典的综合免疫策略中。以理想的社交网络为基础,将改进的综合免疫控制策略应用于具有潜伏期的传染病动力学模型(SEIR)中,对免疫前和免疫后的谣言传播演化过程进行仿真。计算机仿真结果表明,改进后的综合免疫控制策略在社交媒体网络谣言传播过程中具有较好的免疫效果。     

一种面向不确定图的 SimRank 算法

针对以往的搜索引擎日志分析都主要集中在用户行为分析、查询推荐及搜索引擎评价等方面,采用社会网络分析法对搜索引擎进行日志分析。以不确定图的方式逻辑表示搜索引擎的日志中查询词和网页的链接关系,通过基于不确定图的SimRank算法,计算查询词与网页的相似度,最终以相似度和查询词的加权方式建立网页描述库。针对概率抽样的3点基本要求,提出一种渐进式的抽样策略,从而保证采用抽样技术对于不确定图中SimRank值计算的准确性。实验表明该算法具有较好的准确率和可行性。     

基于（m，k）模型的搜索引擎信息检索策略

本文针对WWW上搜索引擎搜索速度的问题，根据实时系统(m,k)模型的理论。提出一种新的搜索引擎信息检索策略，与现有系统相比可以较好的提高搜索速度和搜索引擎的性能，并具有进一步深入研究的价值．     

实时垂直搜索引擎对象缓存优化策略

针对实时垂直搜索引擎搜索对象热门度多变和数据抓取由查询驱动等问题,提出一种全新的实时垂直搜索引擎对象缓存优化策略.基于对象及属性间的关联设计热门对象预测模型,预测热门对象的变化趋势;基于用户查询及对象变化符合泊松过程的特点,推导最大化数据新鲜度的计算方法,从理论上给出资源分配和动态平衡的最优策略.大量的对比实验验证了新的缓存优化策略在较少开销增长的前提下,用户查询结果平均新鲜度和准确率均明显优于传统固定频率的缓存策略．     

一种基于奖励机制的智能元搜索引擎

针对元搜索引擎中返回大量重复冗余信息导致结果显示代理负担加大、系统查准率降低的缺陷,结合Agent技术建立基于多Agent的元搜索引擎系统模型,从成员Agent的爬行能力值、检索文档与查询主题的相关度和查询响应时间三个方面综合衡量成员搜索引擎对于查询的重要度,并按降序排序,优先选择重要度最佳的若干成员搜索引擎进行智能调度和智能结果合成。实验结果表明,与传统元搜索引擎相比,这种基于奖励机制的智能元搜索引擎提高了检索效率和查询性能。     

基于链接的网站搜索引擎优化策略

传统的搜索引擎优化策略中忽视了最基础的链接优化,不能达到很好的优化效果,为了实现搜索引擎优化的最终目的,必须加强对网站页面链接的优化.通过分析网站链接建设与优化,针对内部链接的合理架构与外部链接的重点建设提出了详细的解决方案.链接在搜索引擎优化中占有至关重要的地位,它是搜索引擎优化策略中非常重要的步骤之一,为提升网站在搜索结果中的排名起到了关键的作用.     

基于启发式搜索的主题策略研究

介绍目前较为常用的启发式搜索策略,重点探讨A＊搜索策略,在此基础上提出一种改进的基于启发搜索与网页链接和内容相关度结合起来的新型主题搜索算法．最后通过实验对新算法和最好优先以及A＊搜索进行比较。     

电除尘器故障诊断专家系统推理机

在已建立的电除尘器故障诊断专家系统知识库的基础上,对电除尘器故障诊断专家系统的推理机制及搜索策略进行了较为深入的研究。采用精确反向推理机制建立了该专家系统的推理机,故障树的搜索采用启发式深度优先搜索策略。在 Ｔｕｒｂｏ Ｐｒｏｌｏｇ专家系统语言环境下,进行了电除尘器故障诊断专家系统推理机的程序设计。     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架——基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

企业搜索引擎安全搜索的研究

企业搜索引擎的应用给企业带来了方便的同时也带来了相当大的安全问题,安全搜索是企业搜索管理技术中的重中之重,分析搜索引擎介入从而产生的安全性问题,针对企业中信息系统数量多、结构繁杂、数据量大、安全性高等特点提出一套多级授权访问控制机制。在这套机制基础之上能够很好地解决现阶段企业搜索引擎面临的安全问题,不仅可为实现企业搜索信息安全提供理论指导,还为实现企业搜索安全体系框架提供了依据。     

搜索引擎技术及其使用方法探析

由于搜索引擎目的不同,构成了搜索引擎研究的不同群体以及对搜索引擎不同角度、不同侧重的研究,并对搜索技术研究和搜索方法等群体的研究和研究成果进行探讨.     

二手汽车交易信息垂直搜索网的设计

分析二手汽车市场的市场表现及存在的不足开始,对当今比较有代表性的综合搜索引擎、专业化垂直搜索引擎的概念及特点做出了阐述和分析;并详细设计了二手汽车交易信息垂直搜索网站.     

甲醇-柴油双燃料发电机组的控制与试验研究

针对改装的甲醇一柴油双燃料发电机组,研究了甲醇喷射的控制方法和该机组柴油机转速控制的方法,并开发了控制甲醇喷射的电控装置．试验结果表明,这种控制方法能够将柴油机的转速和发电机的输出电压、频率控制在规定范围内,并保持稳定．