鸽群优化算法研究进展

仿生智能优化一直是智能计算领域的一个热门研究领域,在生命科学、系统科学、控制科学、计算机科学、管理科学和社会科学等学科均已得到了广泛应用.鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)算法是近年来才出现的一种群体智能优化算法,它是受自然界中鸽群自主归巢行为的启发而提出的.因此,对自然界中的鸽群机制和鸽群优化算法基本原理进行了阐述,介绍了鸽群优化模型,并对其在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队、控制参数优化、图像处理等领域的典型应用进行了评述,最后展望了未来的发展方向.     

“仿生智能计算及应用”专题导语

<正>仿生智能计算、混沌理论、分形几何一起成为研究非线性现象和复杂系统的新3大方法,并正逐渐成为研究认知过程的重要工具之一。仿生智能计算方法已在复杂优化问题求解和实际应用中显示出强大的生命力和进一步发展的潜力.仿生智能优化算法至今已经在算法改进策略、收敛性分析和实际应用方面取得了很多创新成果,在很多领域已经广泛应用,并在一定程度上解决了诸多基于工程需求的复杂     

多智能体技术的发展和应用现状

多智能体技术是分布式人工智能领域的一个研究热点,由于它具有“智能分布”的特点和统一协调的机制,因此广泛应用于多实体共同完成某一任务的情况.本文在查阅大量文献资料的基础上对多智能体系统的主要研究内容和多智能体系统理论在诸多领域的应用现状进行了归纳和总结,并对该技术今后的研究方向进行了探讨.     

面向多学科虚拟样机的概念设计工具研究

研究基于案例推理的问题求解方法,并在其方法框架中融入当代前沿的计算智能技术,以适应复杂产品虚拟样机工程的具体需要;设计并原型实现了一个计算机辅助概念设计工具CACDT(03),它是在具有探索性的基于案例设计支持工具CACDT(02)基础上面向多学科普适和智能化方面的延伸和提高;给出了计算智能引入CACDT(03)优化案例库规模的实例。     

情感智能与心理生理计算

随着人工智能第三次发展浪潮的到来, 人工智能进入了新阶段, 情感智能的研究对于人工智能的发展有着重大意义。情感智能在智能机器人、智能虚拟助手等领域具有广泛的应用前景, 通过心理生理计算来量化感知人的心理状态, 可赋予机器更好地识别、理解人类情感的能力, 并与用户产生更好的感性化交互。本文阐述了情感智能和心理生理计算的概念, 分析了目前情感智能发展的机遇与关键问题, 介绍了心理生理计算在生理信号获取、生物信息反馈干预和基于脑电、语音、眼动、表情、姿态的情感识别等方面的典型应用。情感智能与心理生理计算在情感识别上有较高的识别率, 能够利用多种模态进行情感识别, 在医疗、教育、娱乐、生产等多个领域都有广泛的发展与应用前景。     

受限领域智能问答系统的研究与实践

智能问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了各种自然语言处理技术.本文主要研究智能问答系统的关键技术.首先,详细地介绍了自动问答系统的概念原理与主要组成部分.其次,对该系统的中文分词模块及其相关技术进行了比较深入的研究,选择最大匹配、逆向最大匹配和设立自然切分点相结合的算法;在歧义字段处理方面,提出了基于句子整体考虑的计算句子词频和的方法,能够在处理特定歧义问题方面有很好的改进和提高.再次,对特定领域的问题进行分类,便于系统根据问题类别进行答案匹配.最后.利用赋权值方法,完成答案的提取,以句子作为答案匹配的基本单位.基于上述理论与算法,实现了一个地理领域的智能问答系统.     

员工创新工作行为的研究述评与展望

综述了员工创新工作行为的概念、测评方法、影响因素和作用机制等方面的研究进展, 构建了该领域的整体研究框架, 指出工作情感与角色认同等心理状态变量对员工创新工作行为的作用机制是未来值得深人探讨的研究方向.     

多传感器信息融合技术及其应用

多传感器信息融合是智能研究领域中的基础之一。它的研究内容主要包括分类、结构、层次和算法等方面。文中着重对这几方面作了较为详细的论述和分析。然后,基于人工神经网络的信息融合技术,给出了在自动化加工中实现智能监测的实例。并对今后信息融合技术的发展提出几点看法。     

数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今计算机信息技术的一项新兴技术,它综合运用了人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识.研究了数据挖掘的主要方法和它在故障诊断中的应用.     

口译记忆及其提高策略

口译是一个复杂的信息处理过程,它涉及人的思维过程和心理过程。而记忆则是口译的关键环节之一,也是困扰口译活动的主要"瓶颈"。对于口译记忆的研究需要从跨学科的角度出发,综合多学科的研究成果来了解它的规律。认知心理学把记忆分成三个不同层次的记忆,各自在口译过程中发挥不同的作用;释意学派脱离语言外壳的翻译理论揭示了口译记忆的实质,即在理解思想内容的基础上对源语关键词的记忆。由此可以归纳出形象化记忆、语义编码记忆和组块加工记忆等提高口译记忆的策略。     

道桥专业“学生能力引导”教学法初探

通过"学生能力引导表"的构建,创建"因材施教"的交流平台,使学生对自身的知识、智力、能力、思想、心理素质、就业发展方向等有一个正确的认知;使教师充分了解每一位学生的学习起点、发展方向、能力水平,结合课程内容,依据本专业对人才的需要因材施教,充分发挥每位学生的个体"优势",让教学方法尽可能与每位同学独立学习的水平相适应,充分实现在学习的过程中提高人才能力和最大限度地促进个人潜能的发展。     

多元智力理论与我国教育课程改革

心理学家加德纳提出的多元智力理论,在国内外教育教学改革中引起强烈反响。我国的教育工作者积极借鉴这一教育思想,在教育教学活动中取得了长足的发展,但同时也存在着一些问题。为了更好地使这一理论服务于我国当前的教育课程改革,我国的教育工作者应该从我国的教育现实出发,正确认识多元智力理论本身,并在理论工作和具体的实践过程中科学借鉴多元智力理论,克服使用这一理论的盲目性和将其庸俗化,实现多元智力理论的本土化,更好和我国当前的教育课程改革相结合。     

一种融合神经网络学习的遗传算法

从仿生的角度进行智能发展的启发式讨论,提出一种以遗传算法为框架、融合人工神经网络的新算法。学习机制以面向群体为特点,动态调节遗传和学习的比重。使算法既有强全乙搜索能力又有鲁棒性和自学习能力。     

浅谈职高学生在线学习情感模型

随着计算机网络与通信、心理学、人工智能等技术的飞速发展,通过网络进行在线教育的模式越来越受到人们的欢迎。但是绝大多数职高学生因为学习习惯较差、学习方法不当、注意力集中时间较短等原因,通过网络在线学习往往不能取得较好的学习效果。针对这一原因,在前人研究的情感模型的基础上进行完善,引入非认知因素,如学习个体的个性特征、外界刺激等,及时对学生在线学习中情感的变化做出相关的反应,使职高学生在线学习时达到更好的学习效果。     

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.     

基于知识分层的智能校正控制

本文从人工智能的方法出发将动态控制系统进行分解,按知识分层来表达系统的动态特征。根据分解,系统组织结构由知识库,监督学习机构等组成。控制器按知识分层实现了暂态逻辑,模式识别和自校正控制。仿真结果表明,这种智能复合控制比常规自适应控制有更好的动态响应性能和鲁棒性。     

法律层面对文化产业及知识产权保护的探索

文化产业是以文化为核心内容,直接满足人们的精神需要而进行的创作、制造、传播、展示等文化产品的生产活动。充分利用知识产权的服务机构,加强对文化产业和知识产权从业人员的培训力度,使知识产权在社会实践中创造的智力劳动成果的专有权利得以彰显,人民群众基本文化权益才能够得到保障。     

基于心理资本开发的大学生职业指导

心理资本是个体在成长和发展过程中表现出来的一种积极心理状态,以自我效能、乐观、希望和韧性等积极心理要素为核心。这些正面的心理状态如何影响人的认知和行为．从而影响个体的职业发展和社会进步是心理资本探讨的主要内容。主要从自我效能、希望、乐观与韧性等积极心理要素开发的角度探讨心理资本在大学生职业指导中的应用。     

运用心理控制理论提升学生在思政课学习中的自我效能感

文章运用心理控制理论,从失去控制的形式、人们对于失去控制的反应考察了失去控制对于高职学生在思想政治理论课学习中自我效能感的影响,并且根据心理控制的不同方式,提出一些办法来提升高职学生在思想政治理论课学习中的自我效能感。     

基于移动Agent的远程学习系统的设计

随着Internet的发展，远程教育得到了越来越广泛的应用。但目前的远程教育系统存在智能性差、形式单一等弊端，学生只能被动接受教学内容，缺乏与教师的交流和交互，无法根据自己的实际情况来安排学习。介绍了一个基于Agent的智能性、个性化的远程教育系统的设计。在设计中引入了移动Agent协作信息中间件(MACISM)，并给出了实现MACISM系统的具体思路和解决方案。在此基础上设计了远程学习系统，较好的解决了交互协作的远程学习和远程协作学习中的智能性、个性化等问题。