某离岸人工岛平面方案论证*

在分析水文泥沙资料的基础上,采用海岸地貌、潮流数值模拟、物理模型试验等技术手段,对建于粉砂质海岸的某离岸人工岛平面方案进行研究论证.研究结果表明,人工岛的建设对流场的影响范围仅限于岛南北侧500 m和东西侧1 500m范围之内,平面布置与潮流、波浪相适应,所采取的护岛潜堤、长短平护等防护措施有效,平面布置方案合理可行.     

虾峙门口外30万吨级人工航道试通航观测研究

以国内第一条建成、水深最大、通航条件非常复杂的30万吨级人工航道——虾峙门口外人工航道为研究对象,在航道试通航期间,国内首次采用30万吨级实船开展航道适航检验观测研究,并同步进行航槽开挖初期的阶段性回淤观测研究,以13艘30万吨级船舶实时通航参数及10个月监测水深数据为基础,进行了超规范航道设计参数合理性的验证,同时对航道建成后的适应性、稳定性、可维护性及安全性进行了多角度分析.经观测研究分析表明,虾峙门人工航道设计参数合理,满足设计船型安全通航要求,航道稳定性及可维护性较好.该研究成果为该航道安全通行、后期维护及通航规则制定提供了重要技术依据.     

A new logit‐artificial neural network ensemble for mode choice modeling: a case study for border transport

Logit model is one of the statistical techniques commonly used for mode choice modeling, while artificial neural network (ANN) is a very popular type of artificial intelligence technique used for mode choice modeling. Ensemble learning has evolved to be very effective approach to enhance the performance for many applications through integration of different models. In spite of this advantage, the use of ANN‐based ensembles in mode choice modeling is under explored. The focus of this study is to investigate the use of aforementioned techniques for different number of transportation modes and predictor variables. This study proposes a logit‐ANN ensemble for mode choice modeling and investigates its efficiency in different situations. Travel between Khobar‐Dammam metropolitan area of Saudi Arabia and Kingdom of Bahrain is selected for mode choice modeling. The travel on this route can be performed mainly by air travel or private vehicle through King Fahd causeway. The results show that the proposed ensemble gives consistently better accuracies than single models for multinomial choice problems irrespective of number of input variables. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

A Novel Evolutionary Feedforward Neural Network with Artificial Immunology

A hybrid algorithm to design the multi-layer feedforward neural network was proposed. Evolutionary programming is used to design the network that makes the training process tending to global optima. Artificial im-munology combined with simulated annealing algorithm is used to specify the initial weight vectors, therefore im-proves the probabiligy of training algorithm to converge to global optima. The applications of the neural network in the modulation-style recognition of analog modulated rader signals demonstrate the good performance of the network.     

人工智能在舰船避碰领域的应用

讨论人工智能技术的分类,分析模糊逻辑、神经网络(模糊神经网络)、专家系统、主体(A-gent)和基于案例推理(CBR)技术等各种人工智能技术在避碰领域的研究现状,展望了人工智能技术在避碰领域的发展前景.     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

基于知识的智能CAD系统设计

通过对工程智能ＣＡＤ系统及其设计模型的研究,提出了工程智能ＣＡＤ系统设计理论;规划控制下的二阶段设计理论,论述了基于这一理论的工程智能ＣＡＤ系统设计方法、设计对象的模型构造方法和智能ＣＡＤ系统中各类工程设计知识的应用。并已将这一方法成功地应用于工程智能ＣＡＤ系统的开发实践。     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值，应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间，形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明，此模型对客户细分识别成功率较高，准确率可达90．8％。     

习题库与指导方法模型的设计与实现

本文研究了智能计算机辅助教学系统中习题库的实现方法，智能指导方式的设计思想及状态信息数据加密解密的保存。     

中国西部40县农村3岁以下儿童喂养状况及影响因素分析

目的　了解中国西部贫困农村儿童的喂养特点 ,发现其存在的喂养缺陷 ,以寻找适当的干预措施 ,从而增进当地儿童的营养状况。方法　对中国西部五省区 4 0个县的农村儿童进行了抽样调查 ,共访问了 730 2户家庭。将所有资料采用EPI6 .0软件建立数据库及检错程序 ,采用两次录入法 ,用SPSS 10 .0统计软件完成所有统计分析。结果　 4 0个县儿童的喂养方式存在明显缺陷。 4个月的纯母乳喂养率较低 ;辅食的添加不合理 ,主要表现为蛋白类食品的添加严重不足 ;持续授乳直至 12个月的比例为 5 1.7% ;与国际推荐的科学喂养方式差距很大。影响当地儿童喂养方式的因素很多。民族、父母的受教育程度、家庭的收入情况、家庭孩子数及孩子的排行均明显影响到儿童的喂养行为。健康教育对儿童喂养有明显改善作用。结论　通过健康教育 ,普及科学喂养知识 ,将有助于改善西部地区儿童的喂养状况