基于ANFIS的磨矿过程控制算法

磨矿过程是选矿作业中的关键环节,其影响参数多,投入成本大,耗能高,其输出的矿石粒度是影响后续工序的重要指标。本文针对磨矿过程的特点,总结模糊控制规则,并对模糊控制规则进行分类,建立了自适应神经模糊推理系统(ANFIS),并对磨矿过程中不同的控制对象使用ANFIS建立了控制模型。该模型算法具有自适应调节特点,能够对控制参数总动调节,适应多变量、动态变化的控制环境。通过仿真实验结果对比,本文设计的控制算法在提高控制精度的同时,也提高了控制的实时性,具有良好的控制效果。     

基于CBR的知识型客户关系管理智能学习策略研究

供应链要求实现跨企业的智能协同.作者将CBR引入到供应链客户关系管理系统中,将供应链中企业内部及企业之间的客户关系管理、知识管理、人力资源开发活动整合考虑,提出了供应链中面向KCRM的客户培训与开发的研究框架,探讨了针对客户的异质性学习需求采取的基于CBR的KCRM智能学习策略,并给出案例表示方法和实例应用.     

基于CBR的工程项目标书综合评价决策支持系统

根据工程项目标书评价决策领域的特点,应用基于事例推理(CBR)的技术,研究并设计了基于事例推理的工程项目标书综合评价决策支持系统。     

基于CBR和模板结合技术的叉车设计

基于实例的推理方法为人工智能领域开辟了一条新的途径，CBR与工程CAD中的模板技术的结合综合了两种方法的优点，是一种新型的设计思路，不但使方案设计速度大大加快，而且使系统检索效率高，结构清晰，文中以叉车为例，探讨了该方法的应用。     

煤矿瓦斯浓度预测的ANFIS方法研究

将时间序列分析方法与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合，构建煤矿瓦斯浓度的预测模型．根据Takens理论，重构煤矿瓦斯浓度相空间，分别采用互信息法确定相空间时延和假近邻法确定相空间维数；然后在重构相空间中，运用自适应神经模糊推理系统构建煤矿瓦斯浓度的预测模型，并应用混合学习算法整定模型参数．结果表明，得到的模型训练和检验均方根误差分别为0．0214和0．0216，充分体现了ANFIS具有显著的学习能力和良好的泛化能力，同时也表明该预测模型是切实可行的．     

基于CBR和RBR混合推理的齿轮箱智能诊断技术

针对传统齿轮箱智能诊断系统获取知识的困难,提出了基于案例(case-based reasoning,CBR)和规则(rule-based reasoning,RBR)混合推理方式的智能诊断技术.在研究此2种推理技术优缺点的基础上,取长补短,合理地将其应用到轧机齿轮箱故障诊断工作中,提高了故障诊断的准确率和效率.针对传统案例检索中相似度算法的不足之处,提出了一种新的案例检索算法,有效地解决了传统的相似度算法检索案例不准确的问题.     

嵌入调整模型的CBR技术的炼钢调度系统

以钢铁生产为背景，以优化钢铁生产调度问题为目的，建立了基于嵌入调整模型的案例推理系统．着重论述了调整模型在该系统中的功能、调整模型的建立与求解过程．为了便于问题的求解，首先非线性调整模型被转化为线性调整模型；其次，采用两阶段求解算法提高求解效率．第一阶段，采用基于启发式思想生成种群的遗传算法将问题进行预处理，降低求解问题维数．为了满足生产现场的需要，在遗传算法实现中提出三维自然数编码策略．第二阶段，对简化后的模型采用单纯形法加以求解．仿真结果验证采用基于嵌入调整模型的案例推理系统来解决钢铁生产动态调度问题，其有效性比单一的采用模型或传统CBR方法要强，随着系统的完善，本系统将投入实际应用，会带来可观的经济效益．     

CBR方法中的案例表示和案例库的构造

基于案例的推理即CBR(Case-Based Reasoning)是人工智能研究的传统领域,它的智能性很大程度取决于案例表示和案例库构造的好坏。本文介绍了CBR方法中案例表示和案例库构造方法,着重描述了框架表示法,并且结合Snort规则的案例化进一步作了实例分析。     

基于GBOM和CBR的产品配置方法研究

在分析传统物料清单结构的基础上，提出了基于GBOM和CBR的产品配置模型，着重讨论基于模糊综合评判的相似实例提取方法，该方法通过对定性属性、定量属性指标以及模糊数量型属性指标的评价，从众多相似方案中提取出与客户需求最相近的方案，最后以电池自动检测分选机为例，阐述了该方法的实际应用。     

基于多EBP网的案例匹配技术研究

为快速有效地实现案例推理，提出了基于多EBP神经网的案例匹配技术，设计了改进的德尔菲法来确定输出样本集．与传统的最邻近法的结果相比，对于复杂系统，该技术能够提高案例匹配的精确性，更适于解决案例属性权重难以确定或存在着耦合与非线性关系的问题．     

大系统决策理论研究及其应用

本文研究了模糊数学原理应用于大系统决策的理论和方法，设计了相应的多用途智能人工化决策知识系统ＩＤＳＳ。     

面向决策层的智能决策支持系统

将人工智能技术应用于决策支持系统，形成智能决策支持系统，是信息处理系统研究的重要课题，本文以大型企业长期管经验为基础，面对结构化，半结构化决策问题，提出向向决策层的智能决策支持系统的设计思想，重点探讨了用户界面，知识库和问题处理器的设计方法，建立了面向决策层的智能决策支持系统，整个系统已用于生产实践。     

高速公路交通事件管理智能决策支持系统

事件管理是一个非常复杂的非结构化问题，而智能决策支持系统能够很好地解决非结构化问题，为决策者提供科学合理的建议，辅助决策．讨论了高速公路事件管理的一般过程和内容，并从事件管理的需要出发，以智能决策支持系统理论为基础，从模型库、数据仓库、知识库的设计入手，给出了高速公路交通事件管理智能决策支持系统的设计方法．     

数据仓库与决策支持在医院信息系统中的应用

我国现阶段医院普遍建成了自己的医院信息系统，但是从数据应用的角度来看，大多还只是停留在数据保存、查询的层次上．在医院管理中，一方面大量数据从业务数据库中导出后未得到利用，形成严重的资源浪费，另一方面现代医学与医院管理决策却需要大量的临床数据．如何管理医院中的日常业务数据，提高数据的利用等级，已经成为医院信息系统向纵深发展的重要课题．     

基于数据仓库的智能决策支持系统结构

分析了传统决策支持系统的缺陷,介绍了数据仓库和数据挖掘技术,提出了基于数据仓库的智能决策支持系统的部件结构,阐述了各部分功能及其相互关系．本结构将数据仓库、数据挖掘技术与传统决策支持系统的“有机地结合起来,既有传统决策支持系统的辅助决策功能,又可通过数据挖掘来提高系统的智能性．     

智能大厦的系统规划方案模糊评价

分析了智能大厦系统规划方案的作用，提出采用模糊多属性群体决策法对系统规划方案进行评价，给出了模糊判断矩阵和隶属度的构造方法，详细介绍了模糊多属性群体决策法在智能大厦的系统规划方案决策中的计算步骤及方法。     

决策支持系统研究基础及发展趋势

决策支持系统是用来支持用户决策的计算机系统,ＤＳＳ的研究中一直缺乏对ＤＳＳ的严格定义,因此对ＤＳＳ的认识很不完整,本文通过ＤＳＳ的研究基础深入剖析了ＤＳＳ的内涵,给出了对ＤＳＳ的全面理解,认为ＤＳＳＪ 一种开放的,多元化的系统,并在基础上给出ＤＳＳ的研究趋势     

智能建筑的系统集成及其发展趋势

讨论了智能建筑系统集成的作用、意义及其技术关键,并对智能建筑系统集成的发展趋势做了展望.     

面向工程领域群决策支持系统的研究

提出了群决策递阶分层控制结构、分布式并行管理模式、辅助群决策的建模方法、复合推理系统，阐述了群决策协调机制，建立了一种并行ＧＤＳＳ递阶分层控制系统和体系结构。     

粮库信息管理与决策支持系统研究

研究开发一个粮库信息管理与决策支持系统,该系统是一个现代化的网络系统,同时是一个用于辅助管理层工作的决策支持系统.通过现代化手段管理粮食管理过程中产生的全部数据信息,研究用于决策支持的挖掘算法,指导粮库储备销售与管理的各项决策.