基于神经网络的生产作业计划理论研究

研究如何利用前向神经网络安排单件小批量订单生产类型企业的生产作业计划，针对数据难于组织、反应传算法易陷入局部极小点和输出结果存在偏差的问题，提出了基于位混合编码的样本组织方式；权值和迁跃点记忆队列的网络训练和结果校正方法，仿真结果证明了方法的有效性和基于神经网络研究生产作业计划的可行性。     

基于神经网络的生产作业计划理论研究

研究如何利用前向神经网络(也称多层感知机)安排单件小批量订单生产类型企业的生产作业计划,针对数据难于组织、反传算法易陷入局部极小点和输出结果存在偏差的问题,提出了基于位混合编码的样本组织方式;权值和迁跃点记忆队列的网络训练方法和结果校正方法.仿真结果证明了方法的有效性和基于神经网络研究生产作业计划的可行性.     

基于构件建造信息系统的自适应体系结构

本文基于Ｈ．Ａ．Ｓｉｍｏｎ的决策认知过程分析,提出了一种用构件组装方式产生适应不同需求的信息系统。为了提高研制效率,给出了信息系统及其构件的形式化描述。在软件集成块 Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＩＣ的思路影响下提出了一种系统构成的自组织方法。     

企业综合生产计划的一种设计及优化方法

在研究单件小批量制造型企业的运行方式，充分考虑了质量，成本，产值，利润，设备利用率与员工工作强度的关系后，构造了它的生产能力模型。模型中利用约束条件，对质量与员工工作强度等不易数量化的因素进行定量处理，增强了模型的逼近程度，给出了前推和后移式的平衡生产能力方法及协调冲突的解决策略。经过实际使用，效果比较理想。     

一种智能决策支持系统的设计与实现

以东方电机股份有限公司为研究背景，利用分形思想和面向对象的方法，设计并了一个具及灵活扩展性，良好管理性、友好人机界面和强大功能的智能支持系统 。     

基于神经网络的生产作业计划应用研究

研究利用前向神经网络（也称多层感知机）安排单件小批量订单生产类型企业的生产作业计划，针对数据难于组织、反伟算易陷入局部极小点和输出结果存在偏差的总是提出了以下的解决方法：基于位混合编码的样本组织方式；权值和迁路点记忆队列的网络训练方法和结果校正方法。仿真结果证明了解决方法的有效性和基于神经网络研究生产作业计划的可行性。     

基于agent的神经网络训练模式

利用智能体的思想，设计多个ａｇｅｎｔ进行了多层前馈神经网络的协作训练，它可以克服只用遗传算法训练神经网络时的低效率或只用ＢＰ算法进行神经网络训练时容易隐入局部极小点等的缺陷。对比试验结果表明，这种新的训练形式不仅能够提高收敛速度，避免局部最小点，而且可以利用专家知识进行训练优化，提高系统的通用性。     

基于神经网络的生产作业计划应用研究

研究利用前向神经网络 (也称多层感知机 )安排单件小批量订单生产类型企业的生产作业计划 ,针对数据难于组织、反传算法易陷入局部极小点和输出结果存在偏差的问题 ,提出了以下的解决方法 :基于位混合编码的样本组织方式 ;权值和迁跃点记忆队列的网络训练方法和结果校正方法 .仿真结果证明了解决方法的有效性和基于神经网络研究生产作业计划的可行性 .     

用于复杂系统建模与仿真的面向智能体技术

在构造兼具数据处理和知识处理能力的新型面向对象型形式化体系上,根据复杂系统仿真的需要,使系统组分“对象”具有自主决策、控制和通信功能,建成多Ａｇｅｎｔ系统。给出多Ａ－ｇｅｎｔ系统实现群组决策的示例。     

企业综合生产计划的一种设计及优化方法

在研究单件小批量制造型企业的运行方式,充分考虑了质量、成本、产值、利润、设备利用率与员工工作强度的关系后,构造了它的生产能力模型．模型中利用约束条件,对质量与员工工作强度等不易数量化的因素进行定量处理,增强了模型的逼近程度．给出了前推和后移式的平衡生产能力方法及协调冲突的解决策略．经过实际使用,效果比较理想