基于优化智能方法的边坡稳定性分析研究

边坡稳定影响因素复杂且具有随机模糊性,给边坡稳定性分析带来了诸多障碍。基于进化BP神经网络的智能方法,充分利用BP人工神经网络对非线性函数强大的映射能力、自学习能力和推广能力,本文建立了基于MATLAB神经网络工具箱的优化智能边坡稳定分析系统,同时采用贝叶斯规则化法对系统进行改善,大幅提高了泛化能力和工程适用性。     

一种新的模糊对称散布子空间的鉴别分析算法

提出一种模糊对称散布子空间的鉴别分析算法.首先通过构造对称散布子空间模型,分别获得类内和类间散布矩阵的一组子空间;其次引入了一种松弛归一化条件的模糊鉴别分析算法,根据每一个样本的隶属度对散布矩阵重定义所做的贡献,将它融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊特征向量集,解决了传统LDA方法中的最终特征维数受类别数限制的问题.在NUST603和ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于智能方法的桩基承载力检测

针对房屋建设工程中由于桩身出现缺损造成承载力下降等问题,引入科学有效的智能方法可以有效地保证桩基检测质量。在现有的神经网络理论模型应用研究成果的基础上,结合多种人工智能方法对桩基承载力进行了系统的研究,建立了基于智能方法的测试系统,运用matlab神经网络工具箱实现了对桩基承载力的可行性分析和预测研究。     

美国海军水面威胁智能识别方法

介绍美国海军水面威胁智能识别系统。该系统可用于分析水面目标航迹的行为及相关有用信息,确定嫌疑最大和威胁最严重的目标航迹,旨在将有限的识别传感器资源用于威胁最大的目标航迹识别。水面威胁智能识别系统基于人工智能技术,实现水面威胁识别专家行为的自动化,提供水面航迹相关数据自动化分析,对威胁目标进行假设和推理分析。     

智能船舶航行系统测试的方法与体系

如何对智能船舶航行系统进行测试,是世界各国及相关国际组织在智能船舶发展过程中面临的一个重大挑战。在机器学习(Machine Learning, ML)、人工智能(Artificial intelligence, AI)等技术大量应用的背景下,传统的导航系统测试方法已难以有效覆盖智能航行技术的新特征。本文在概述与分析了智能船舶航行系统的功能特征和测试需求基础上,总结了现有智能系统测试方法的优缺点,提出了智能船舶航行系统测试思路和方法,并构建了一种以场景为中心,多种测试方法协同的智能船舶航行系统测试体系,旨在提高系统研发测试效率,促进智能船舶产业发展。     

智能专家系统在我所军工产品中的应用

现阶段人工智能及专家系统的研究成果使专家系统在许多行业、领域得到成功应用．本文简要介绍人工智能及其专家系统，以及智能专家系统在我所军工产品中应用的实现和实现意义．     

智能船舶设计方法体系研究

根据国家两部门《推进船舶总装建造智能化转型行动计划(2019-2021年)》关于实现船舶设计、建造、管理和服务全生命周期的数字化、网络化、智能化的目标,本文通过智能船舶与传统船舶的比较,分析了两者之间的差异及其对智能船舶设计原则和方法的影响。应用现代设计技术和系统工程方法,提出了智能船舶设计原则和方法体系,供智能船舶设计人员在设计智能船舶时参考。     

智能监控系统：新的理论、方法与进展

探讨了技术过程的智能监控问题。针对传统监控系统存在的不足,论述了智能监控系统的框架结构,总结了现有的智能信息处理方法,探讨了新的理论方法与发展趋势,并介绍了作者在这方面的工作和见解。     

复杂电子装备智能故障诊断技术研究

随着现代电子装备的功能与性能越来越先进,技术与结构越来越复杂,装备故障诊断的地位也日益突显。文章在介绍故障诊断理论的基础上,结合复杂电子装备实际情况,指出了传统故障诊断技术的局限性,探讨了几种主要的基于人工智能的故障诊断技术及其优缺点,并分析了智能故障诊断技术的发展趋势。     

人工智能研究方法及途径

人工智能是一门工程技术学科，它的每一步发展都与人们采用的方法有很大的关系。传统的人工智能研究方法，如符号主义，联结主义，并没有使计算机达到具有人类智能的水平。要想使机器具有人类智能，必须突破计算机的局限性，与其它学科联手，开展思维科学的研究，创造新的研究方法和途径。     

基于人工智能的无人机航路设计的浅用

论文在蚁群算法实现人工智能优化的基础上,建立了基于最短路径的风险规避模型。利用数学几何原理对初步方案再优化,得到满足决策者风险要求的最优飞行方案。基于Matlab软件实现了对模型模拟仿真,其计算机模拟计算过程也显示了良好的风险规避效果。     

装备可靠性的Bayes评估方法

高新技术的发展使得以大样本为基础的经典统计方法难以适用。文章采用小子样统计理论中的Bayes方法,结合专家给出的分位点形式验前信息,对现场试验数据进行更新,给出了可靠性参数的Bayes估计流程,并通过具体实例进行了说明。     

基于多传感器信息融合的焊缝跟踪系统设计

针对埋弧焊（Submerged—Are Welding，SAW）控制系统，提出一种用于焊缝跟踪的仿人智能控制算法。该方法根据专家知识和操作人员的经验，给出了基于规则的仿人智能控制器的设计方案。通过比较模糊控制算法和仿人智能控制算法的仿真结果，可以得出：仿人智能控制算法在焊缝跟踪中是可行的，且与模糊控制算法相比，其具有更好的动态性能和控制精度，且还具有较强的鲁棒性。     

人工智能在信息化战场的应用探析

信息技术的发展与应用,给战争形态带来了深刻的影响和变化。在概述信息化战场和人工智能发展的基础上,分析了武器装备、装勤保障、指挥控制系统的智能化发展的趋势和特点,提出了人工智能在全球军事竞争中的发展建议。     

智能化舰船短波通信系统

介绍一种智能化的综合短波通信系统，该系统由若干部软件无线电台，通过综合通信管理控制系统组成；用户可以很方便的使用任一电台，完成通信任务。     

情报处理中数据挖掘的应用

简要介绍了数据挖掘的基本知识和数据挖掘的两种主要模式：联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的计算智能方法，最后给出了挖掘在情报处理中的应用实例。     

一种基于TCM-SVDD的样本类别标注方法

船舶机械噪声源的识别是一个小样本条件下的模式识别问题,采用增量学习是解决此问题的一条有效途径。但在进行增量学习以前,必须对新增样本的类别进行有效识别。为有效识别新增样本的类别,提出一种新的TCM-SVDD方法。首先,通过支持向量数据描述（SVDD）方法获得训练样本与新增样本的拉格朗日乘子; 然后,将其作为该样本的奇异值代入直推置信机（TCM）中,估计新增样本属于不同类别的置信度,并将其与预设的置信水平进行比较; 最后,剔除新增样本中的异类样本,实现增量学习。试验结果表明,该方法能快速、 准确地识别异类模式样本,对训练样本集中混有少量异类模式样本的情况不敏感,而且可以控制对异类样本的检测准确率,自动化程度高。     

Bootstrap方法在机电设备振动状态阈值设定中的应用

针对船舶机电设备振动状态阈值设定中存在样本不足的问题,引入Bootstrap方法进行样本扩充。通过仿真实验分析比较2种常用Bootstrap算法的样本扩充效果及其适用性;提出了Bootstrap方法使用中应注意的事项;将该方法用于船用柴油机整机振动状态阈值设定,取得了较好的结果。     

磨粒识别神经网络专家系统的设计与实现

智能型磨粒识别是铁谱技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一条崭新的途径。介绍神经网络专家系统的基本原理,叙述BP学习算法,设计基于该算法的磨粒识别神经网络专家系统,并予以实现。