智能神经网络开放系统的实现技术

对比了智能神经元模型和传统的元模型，论述了智能神经网络系统的组成原理，给出智能神经网络开发系统的基本模型，并具体地阐述了智能神经网络开发系统基本模型的中的各个组成部分，利用智能神经网络开发系统，研究人员可以较为容易地开发神经网络应用程序。     

基于神经网络的智能诊断

人工智能与诊断理论的结合形成了智能诊断,早期发展的模拟人脑思维推理的、基于知识的专家系统以串行运行的格式进入设备诊断领域,形成了基于知识的诊断推理专家系统,国内外已有许多成熟的商品化软件系统。近几年新发展起来的人工智能的一个分支－－人工神经网络模仿人脑物理结构以其强大的并行运算和联想能力非常适合于设备诊断中状态识别,本单位研制的通用型神经网络智能诊断系统,已达到商品化水平,并已在生产线上运行。     

UML在实验教学智能咨询系统开发中的应用

UML（Unified Modeling Language)是一种面向对象的标准建模语言。概述了UML的模型种类、基本特征、开发过程，然后描述了如何运用UML进行“实验教学智能咨询系统”的建模，包括需求分析，特定领域分析，结构设计，详细设计，实现，测试和配置。     

用神经网络技术实现的光纤位移传感器

描述了一种智能型位移光纤位移传感器，它用差动比值法减小漂移和不同的反射介质的影响，用人工神经网络技术减小非线性误差。实验结果表明，使用这些技术后，各方面指标都远远优于传统方法。     

智能在线考试系统的开发与实现

以互联网为基础的在线考试模式,可以实现自动组卷、自动评分和统计分析,大大节约了组织者和参与者的时间和费用,成为推动教育现代化的重要手段。介绍基于B/S结构的智能化网络在线考试系统的开发与实现过程。     

蒸汽管网的智能监测系统

利用正常蒸汽管网的实测数据作为神经网络学习样本,通过神经网络的学习不断调整通过传热理论建立的正常管网传热模型中的温度分布系数,由此建立一个逼近实际蒸汽管网模型的传热模型,并以此作为蒸汽管网的诊断系统的诊断标准.再结合数据采集系统和对管网实时运行状况模拟和故障报警系统,组成蒸汽管网的智能监测系统.最后,用VC编程实现了该系统.     

三坐标测量机智能技术

介绍了智能坐标测量机的关键技术,包括CAD数据的识别和转化、测量策略的制定、面向测量工件的误差补偿和精度优化和防碰撞算法等。并指出智能化必将是坐标测量机发展的重要方向。     

智能神经网络在Internet入侵检测中的应用

探讨了一个基于智能神经网络的网络入侵检测系统模型，在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上，采用智能神经网络进行学习或判别，以达到对未知数据包进行检测的目的，智能神经网络可以将多种多样的入侵检测任务划分为多个单一的检测任务，并将这些任务分配给功能专一，结构简单的较小的智能神经网络来完成，实验证明这是一种行之有效的网络入侵检测的解决方法。     

基于智能Agent的农业智能决策系统研究

提出了一种基于知识的智能Agent逻辑模型,该模型以知识为核心,以推理作为主要规划手段。在此逻辑模型的基础上,提出了以本体为核心的Agent内部知识表示方法。并在任务及实体定义的基础上,结合产生式知识表示方法,构造了规划表示方法,形成了一个完整的智能Agent内部知识模型并基于黑板模型设计了智能Agent的实现结构以及其中的关键算法——规划过程。设计了基于智能Agent及黑板机制的农业智能决策系统的基本框架,并以农场作物生产决策系统证实了该模型能够满足大规模分布式农业决策系统的需求。     

基于模糊神经网络的机载设备智能故障诊断系统

针对某型飞机机载设备故障多,且具有模糊性、复杂性的特点,本文将模糊逻辑和神经网络相结合,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,建立了模糊神经网络故障诊断模型.采用图形化编程技术,开发了一种故障诊断推理流程图,方便了用户的开发.该系统依据专家知识和测试数据,可将故障隔离到内场可更换单元(SRU)或某个功能电路.实践证明该诊断系统是有效的,具有推广应用价值.     

基于分布式对象技术的BPR支撑系统

在分析企业过程及企业过程重构（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢＰＲ）实质的基础上，采用面向对象的方法建立了企业过程模型，给出了以企业过程模型及ＣＯＲ－ＢＡ为核心的ＢＰＲ支撑系统的结构与功能。研究结果表明，该系统对于企业有效地实施ＢＰＲ具有一定的实用价值。     

神经网络方法在包装件缓冲垫层非线性特性识别中的应用

将结构化神经网络方法用于包装件缓冲垫层非线性识别问题，对于两种典型的包装件缓冲垫层材料模型的模拟识别结果表明，据此方法可以较好地获得其非线性特性。     

The Principle and Architecture of a Hybrid System of a Neural Network and an Expert System in Intelligent CAD of Electrical Machines

ＴｈｅＰｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆａＨｙｂｒｉｄＳｙｓｔｅｍｏｆａＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄａｎＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｉｎＩｎｔｅｌｉｇｅｎｔＣＡＤｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＭａｃｈｉｎｅｓＬｉｕＺｈｅｎｋａｉＧｕｉＺｈ...     

浅谈人工神经网在翅片管换热器性能分析中的应用

本文通过对预测换热器换热量的传统方法进行分析,指出了存在的缺点不足,介绍了人工神经网络在制冷空调换热器设计中的应用.     

工位空调热舒适指标PMV人工神经网络模型研究

建立了预测工位空调微环境热舒适指标PMV的人工神经网络模型。模型的7938组输入向量数据选自ISO7730中推荐的PMV及其参数范围,并考虑工作位形成的微环境的参数区间,以及ASHRAE标准舒适区域。编制程序计算出输入向量对应的PMV值作为模型的输出量。对网络进行训练和测试的结果表明,用人工神经网络建立的模型能够迅速准确地预测工位空调微环境的热舒适指标PMV。     

多亮点各向异性目标回声特征的神经网络提取

如何从回声信号中抽取特征,是目标识别或无损检测的前提。实际物体,从其反射声学特性考察,大多呈多亮点结构并表现出各向异性,其回声特性主要随目标姿态角或声渡入射角的变化而呈混沌态变化。常规方法提取的回声特征,往往随入射角的变化出现严重的类内弥散与类间交迭,从而导致决策界面过分复杂、甚至完全失效。因此,在目标姿态以未知方式自然变化的情况下,如何提取适当的回波特征一直是国内外学者广泛关注的瓶颈问题。本文提供一种趋向不变识别的回声特征的神经网络自动提取方法和新的可分性测度Js与Jr。研究表明,它能直接利用回波信号自动生成具有最大可分性的紧致特征集。给出了典型的实验结果,并着重剖析了神经网络特征提取的信息蕴含及其物理意义。实验结果与理论分析的结论相一致。可望在自动目标识别、水下机器人视觉、图像处理、机械故障诊断、数据压缩、以及生物医学工程等领域获得应用。     

构件对象模型技术在CIMS中的应用

本文介绍了构件对象技术的基本内容，提出了这门技术在ＣＩＭＳ中的应用，以实现ＣＡＤ，ＣＡＰＰ，ＣＡＭ的集成。