上虞新港建港水域条件研究

钱塘江尖山河段主槽摆动频繁、河床冲淤剧烈,上虞新港(世纪丘新围堤线外)位于尖山河段南岸,可选择范围目前恰为高滩.文章在河床演变资料分析的基础上,采取"人工变形"预测与大范围动床模型试验预测等手段研究了世纪丘围涂工程实施后堤外高滩的变化.研究成果表明,世纪丘围涂后,堤外存在建造码头的可能性(吨位较小、作业时间短、保证率低),并针对钱塘江河口潮差大的特点,建议采用"闭合式港池"形式,通航船只吨位可达3000吨级."闭合式港池"的设想为钱塘江河口航运资源的开发提供了一条新的思路,必将带动钱塘江河口航运事业的发展.     

变压器保护方法的发展

介绍了用于电力变压器保护的数字继电器的发展及其应用技术和原理,简述了变压器保护的传统方法,重点介绍了人工神经网络(ANN)和模糊逻辑概念等最新技术及其涉及的技术成果.     

ICAI课件写作工具AUTO－CW的研制

本文结合计算机辅助教学在全国范围内日益广泛应用的发展趋势，阐明了开发性能优良、适应性强的写作工具的重要性。文中提出了诸如基本概念单元和关系链等一系列重要概念，在此基础上较详细地介绍了一个智能型ＣＡＩ课件写作工具ＡＵＴＯ－ＣＷ的研制技术。     

盘根箱及扫气箱的清洁

盘根箱、扫气道的清洁工作又脏又累,浪费大量的人力、物力、财力。有鉴于此,探讨了两种方法:高压空气吹除法和智能型挖掘机械手清理法。前者简单适用,后者人工智能化,是未来的发展方向。     

基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

基于人工神经网络和遗传算法的大跨连续梁桥参数相关分析

主要论述了如何采用改进的BP神经网络和遗传算法进行现场施工参数的识别。为解决混凝土的容重、弹性模量所引起的误差,在丹江口二桥的施工控制过程中,采用3层BP神经网络进行混凝土的容重、弹性模量的识别;为确定预应力损失引起的标高偏差,引入了遗传算法对其建模分析,取40个初始染色体群,以5个世代繁衍不再出现更优的染色体作为终止GA计算的条件。文章以这两种方法在丹江口二桥施工过程的预测控制分析中的成功运用为实例,证实了神经网络控制理论和遗传算法在连续梁桥的施工过程的预测与控制中的实用性和有效性。     

智能分类器方法

小样本数据不能对分类器进行充分的训练。传统的分类器方法一旦设计好,再也不会有任何改进.本文将人工智能的思想、方法应用于分类器设计中,提出了智能分类器概念。智能分类器不但可以对未知样本进行分类识别,还具有多专家决策、预分类、学习等功能。智能分类器是一种自适应系统,其系统参数可在识别的过程中得到不断的优化。在ORL人脸库上的实验结果证明该方法在解决小样本问题时具有明显的优势。     

人工智能的搜索策略在物料管理系统中的应用

人工智能中的搜索策略广泛地应用在许多领域.在分析人工智能的搜索策略-宽度优先搜索算法的基础上,在开发的物料管理系统中采用了该算法.物料管理系统是某工厂CIMS工程的一个子系统,采用人工智能的搜索技术对大型数据库的数据进行处理,大大提高了程序的执行效率和速度,优化了程序设计,该系统已投入实际应用.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

人工蚁群算法理论及其在经典 TSP 问题中的实现

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法也是一种随机型智能搜索寻优算法.较系 统地总结了这一算法的基本理论.分析了其基本摸型和算法在TSP问题中的实现方式给出了 改进算法及其在多点通信路由问题中的应用.并对人工蚁群算法的优化性能进行了分析讨论.