基于人工神经网络的船型设计与阻力预报

船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性.     

高速公路交通事件清除时间模糊逻辑预测模型

清除时间是高速公路交通事件持续时间中的一部分,与事件影响范围密切相关.通过对某高速公路事件数据及交警执勤记录进行分析,提出了救援车辆的清除时间新定义,该定义与事件持续时间有更强的相关性.随后采用含自适应算法的TSK模糊逻辑推理方法,通过对基于事件数据的人工神经网络训练,建立了交通事件清除时间的预测模型,并讨论了模型的适...     

深圳地区人工填土的承载力评价及处理对策

随着铁路建设等级的提高,加上区域性岩土的特性,认为深圳地区人工填土的地基处理措施的适宜性及施工工艺参数尚需进一步研究。通过大量的钻探、动力触探试验,以及物理力学试验的分析,并结合原位载荷对比试验结果,提出了深圳地区人工素填土的物理力学性能及人工填土的承载力特性,并提出了人工素填土的处理对策。     

基于计算智能的高压直流输电系统自适应控制

HVDC系统的常规控制普遍采用PI控制策略,该策略是基于固定增益的稳定运行状态进行控制器设计的.由于HVDC系统的响应随运行状态的变化而改变,使得PI控制器的性能很难实现最优.本文基于计算智能理论(Computational Intelligence,CI),将粗糙集理论与粒度计算技术相结合,提出了一种新型的高压直流输电自适应控制器,该控制器可根据HVDC系统运行参数的动态变化对增益大小进行调节,从而使系统的控制性能得到优化,仿真试验结果证明了这一结论.     

基于BP神经网络的GPS高程拟合方法的探讨

为了提高GPS高程测量的精度，提出了基于BP神经网络的GPS高程拟合方法，并以2座特大桥控制网数据为例，与常规多项式曲面拟合方法进行了比较．理论和实例证明，利用BP神经网络进行GPS高程拟合是可行的。尤其是在已知点较少的情况下，该方法具有实际意义．     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

基于支持向量分类机和回归机的综合评价方法

采用支持向量多值分类机和回归机进行综合评价排序,以提高机器学习方法的综合评价排序能力,并以管理信息系统综合评价为例,与人工神经网络（ANN）方法进行了对比研究.试验结果表明,基于支持向量多值分类机综合评价得分之间的差异比ANN更明显,而且基于支持向量回归机综合评价得分的相对误差明显小于ANN.     

基于智能计算的数据分析方法的研究与设计

研究智能演化技术问题和数据分析问题,结合程序设计自动化和离散性数据,运用GEP算法的知识鳊程,处理太阳黑子,降水量等数据.通过遗传程序设计描绘数据规律并预测数据发展趋势,实现数据的准确拟合.     

商用车多品种智能柔性总装生产装备技术的应用探讨

本文介绍了商用车总装生产装备如何利用智能化的解决方案去适应多种平台车型产品共线生产的问题。主要两个重点方面问题提出解决方案和相关应用实践,首先是多品种产品生产的工装共用和如何柔性的应对,其次是在面对各种不同平台产品结构带来工艺和工时较大的差异时,装备如何能以较低的代价去满足工艺需求。     

人工智能在镇江公交成本控制中的应用研究

近年来,人工智能技术发展迅速,并被广泛应用于不同行业.在公交行业运用人工智能技术进行成本控制,可以使得成本数据核算和分析更加准确,从而提升企业成本管控水平,提高乘客的服务满意度,提升企业的市场竞争力.作为公交企业,镇江公交承担着一定的社会责任,导致其无法通过提高客票收入来缓解经营成本压力.本文以镇江公交为研究对象,从该...