面向海工生产调度问题的多智能体求解系统

设计面向海工项目多主体协商生产调度问题的多智能体求解系统架构,明确海工生产调度多智能体系统的协商机制和冲突消解策略,为问题的求解提供基础保障。此外,为增强智能体的推理决策能力,提高问题求解效率和求解精度,基于分层强化学习理论提出面向海工生产调度问题求解的学习模型与多智能体系统学习机制。在此基础上,开发面向海工生产调度问题的多智能体求解原型系统,进行实例验证,为在海工企业中进行实际应用提供可能。     

基于个性化远程学习模型的训练系统

传统的远程学习模型不能满足不同用户的个性化学习需求。在部队管理规范远程学习及训练系统的开发和实现中，采用个性化远程学习模型，能够满足远程教育中对个性化学习进行指导、训练及考试的要求，并取得了较好的效果。     

基于自适应模糊系统的船舶碰撞危险评判

本文应用模糊系统方法建立船舶碰撞危险的专家评判系统。该系统用数值化的模糊联想记忆（ＦＡＭ）规则表示专家的领域知识并进行模糊推理,同时采用神经网络的微分竞争学习算法（ＤＣＬ）实现规则的自适应生成,该系统能模仿人类专家迅速作出危险评判,并具有学习,更新和完善的能力。     

航运企业远程培训教育系统架构的研究

航运企业远程教育系统提供远程教学的平台,具有丰富的课程资源库,通过远程教育网站和船载学习系统提供多层次、多样化的在线教育服务,可以突破时空的限制,使学员进行远程学习,参加远程考试,进行远程互动,浏览远程资源,以满足远程教学和培训的需要.本文针对航运企业建设远程教育系统的架构等问题作了深入研究,目的就是为了满足船员远程教...     

模糊神经网络系统建模

介绍了基于神经网络的模糊系统Ｍｏｄｕｌａｒ神经网络，提出了改进的学习算法，最后通过建模实例验证，使用本文改建的学习算法进行学习后建立的模糊系统，有着更强的泛化能力和更高的逼近精度。     

模糊神经网络系统建模

本文基于Ｍｏｄｕｌａｒ神经网络的模糊系统实现技术，对于文献［１］、［２］提出的学习算法进行了改进。最后通过建模实例验证，使用本文改进的学习算法进行学习后建立的模糊系统，有着更强的泛化能力和更高的逼近精度。     

灰色系统与神经网络算法相结合的分析与研究

采用BP神经网络对模型参数进行预测,算法的学习训练速度和建模时间比较长;采用灰色系统理论对模型参数进行预测,对数据信息的学习和训练能力比较有限,两种算法都存在各自的缺陷,为了提高模型中参数的收敛速度和估计精度,本文将灰色系统理论和BP神经网络算法相融合,通过仿真可以看出,模型参数的估值精度比较高,误差较小,证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

神经网络在船舶电力推进系统故障诊断中的应用

船舶电力推进系统目前成为船舶推进系统的主流选择,电力推进系统对于保障船舶的安全稳定运行具有重要意义。因此,对采用电力推进系统的船舶进行电力推进系统故障诊断,成为船舶日常维护的一项重要工作。本文对船舶电力推进系统故障诊断系统进行研究,在Simulink环境下搭建故障诊断模型,并将BP神经网络应用于诊断系统,对电力推进系统的故障学习和诊断能力进行仿真。结果表明,该故障诊断系统可以提高网络的学习速度和诊断效果,具有很好的故障诊断能力,可以满足船舶电力推进系统的性能要求。     

增益可调的交流伺服系统

针对运用模糊理论逻辑并具有自学习控制功能的交流伺服系统 ,本文介绍了一种可自调系统参数的先进的控制方法。该方法有以下三个特点 :(1)开始自调之前 ,无须向伺服系统输入模糊规则。因此 ,在学习逻辑过程中 ,能够自动产生模糊规则 ;(2 )无需任何关于系统参数自调技术方面的知识和信息 ;(3)可获得高速响应和鲁棒性。实验结果证实了交流伺服系统自调处理方法的可行有效性     

现代雷达对抗仿真系统的设计思想

雷达对抗仿真系统主要用于鉴定雷达对抗系统和设备的性能,为技术改进和选取技术指标提供科学依据。在积累的雷达电子对抗试验经验和学习的先进试验方法的基础上,提出了用于试验鉴定的现代雷达对抗仿真系统的设计思想。给出仿真系统框图和各主要部分功能,为了试验方便,在设置环境参数时提出了静态模式和动态模式,并对部分关键技术给出了解决办法。     

层次分类诊断模型的多重结构神经网络实现与应用

在层次分类诊断推理理论的基础上，构造出一种多重结构神经网络模型，以降低系统的复杂性，实现系统分层次构造，知识分系统学习和故障全局并行推理。     

带学习功能的CAPP开发工具的研究

由于零件和工厂制造环境的多样性，可变性以及工艺人员的知识与经验的差异，传统ＣＡＰＰ系统开发方法存在严重的适应性差问题，本文着重介绍了基于成组工艺的ＣＡＰＰ开发工具是ＣＡＰＰ系统工具化研究的重要内容之一。利用专家系统的思想，使系统具有一定的学习功能，这是本系统的特色之一。     

基于高阶模糊神经网络及D-S证据理论的数据融合系统

高阶神经网络具有容量大、逼近能力强、容错范围广的特点,模糊系统具有较高的模糊语言处理能力,D-S证据理论具有不需要先验概率的优点.故将高阶神经网络、模糊系统、D-S证据理论运用于数据融合系统,可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力.     

CMAC与PID的复合控制在减摇鳍中的应用

提出了CMAC与PID复合控制的算法,并以此用于船舶非线性横摇减摇鳍中。以PID控制为反馈控制来保证控制系统的稳定性且抑制扰动,以CMAC为前馈补偿控制器实现系统的逆动态模型来确保系统的控制精度和响应速度。为了提高CMAC神经网络实时在线学习的快速性和准确性,采用了基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法。其仿真结果与传统的数字PID控制相比较,表明了该复合控制提高了减摇鳍控制系统的减摇效果,并具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

在《港口法》宣传贯彻会议上的总结讲话(摘要)

<正> 经过一天半的紧张工作,交通系统《港口法》宣传贯彻会议就要结束了。这次会议对于水运系统的广大干部职工深入学习《港口法》,认真贯彻《港口法》,将起到积极的推动作用。会议之后,我们要抓紧开展的工作在洪副部长的报告中已经提出了明确的要求,下面,受部领导的委托,我就贯彻会议精神和下一步工作再讲几点意见: 一、深入学习《港口法》 《港口法》是交通行业管理,特别是港口管理多年来改革、探索的结晶,蕴涵了丰富的在市场经济条件下港口的发展理念和管理思想。学习《港口法》不能仅仅停留在学习法律条文本身,更重要的是要了解和掌握《港口法》的立法思想,进行系统学习,做到融会贯通。特别是各单位的领导和专门从事港口行政管理和港口经营的同志,     

船舶碰撞危险的自适应神经网络—模糊推理评价方法

本文将模糊数学中的模糊逻辑与人工神经网络结合起来用于船舶碰撞危险度的评价,即将基于自适应神经网络的模糊推理系统用于评价船舶碰撞危险度。结果表明,基于神经网络的模糊推理系统既能利用模糊数学的模糊语言来表述人的语言,又能利用神经网络的自学习功能学习已有的经验,是一种比较好的评价方法     

大学生学习邓小平理论的方法探讨

对大学生进行系统的邓小平理论教育是大学教育的重要内容,如何进行这种理论教育,如何取得良好的教育效果,则是教育者必须解决的问题。文章提出“两个结合”的学习方法,即：学习邓小平理论与学马列原著结合、课堂教学与课外研究会活动结合,对理论学习内容的安排和学习的组织形式进行了探讨,既有一定的理论阐述又提供了具有较强可操作性的方法。     

光电跟踪系统伺服控制算法研究

伺服控制直接决定了光电跟踪系统的性能,文章采用模糊神经网络控制算法,具有参数学习和结构学习功能,通过Matlab仿真对比发现无论是动态、静态性能还是鲁棒性方面都要优于传统的PID控制以及模糊控制,表现出很好的准确性和快速性,为光电跟踪系统伺服控制设计提供了一种可行的技术方案。     

船艇柴油机故障诊断专家系统的研究

以船艇柴油机为研究对象,采用基于事例的诊断推理技术,开发了具有一定学习能力的船艇柴油机故障诊断系统,并介绍了系统总体结构与各模块功能。     

直属海事系统公约知识竞赛圆满结束

10月25日,为期三天的直属海事系统公约知识竞赛闭幕,这标志着交通运输部海事局从2013年3月至10月在直属海事系统开展的海事公约知识学习和竞赛活动的圆满完成。