簡介：＼學(xué)校代碼10255學(xué)號2050467中圖法分類號基于人工智能方法的出口紡織品反傾銷預(yù)警模型研究THERESEARCHBASEDONARTIFICIALINTELLIGENCEOFEARLYWARNINGMODELFIRANTIDUMPINGONCHINA’STEXTIL．EEXPORTS學(xué)科專業(yè)企業(yè)管理作者姓名郭姍指導(dǎo)教師郭大寧答辯日期2010．1東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密口，在年解密后適用本版權(quán)書。本學(xué)位論文屬于L不保密回。學(xué)位論文作者簽名郭姍日期弭年1月西日指導(dǎo)教師簽名郭楫日期洲乜年F月FG日

簡介：近年來隨著電子游戲的硬件發(fā)展越來越好，游戲中圖形圖像的計算處理占比降低了很多，傳統(tǒng)的場景和畫面等效果獲得了極大發(fā)展的同時，玩家開始注重一款電子游戲的內(nèi)容，希望游戲中角色的行為方式能夠更加接近于現(xiàn)實中的人，這使得游戲開發(fā)人員在游戲人工智能方面加大了投入力度，而在游戲人工智能中，角色的智能尋路系統(tǒng)一直是研究的重點。在智能尋路系統(tǒng)中起主導(dǎo)作用的是智能尋路算法。目前電子游戲使用的智能尋路算法中最為經(jīng)典的就是A算法，其它很多優(yōu)秀的尋路算法也都是從該算法中發(fā)展而來。標(biāo)準(zhǔn)的A算法是使用估價函數(shù)FNGNHN來指導(dǎo)尋路，從而快速地在地圖中找到一條最短路徑。但是標(biāo)準(zhǔn)的A算法也存在著一些不足。本文通過對標(biāo)準(zhǔn)A算法詳細(xì)研究，提出了幾種優(yōu)化方法來對其進(jìn)行改進(jìn)首先在A算法的啟發(fā)函數(shù)中添加啟發(fā)系數(shù)來優(yōu)化尋路過程中“多余”路徑的尋找，使用二叉堆來維護(hù)A算法中的開啟列表；然后對地圖中的路徑權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，已生成路徑采用“取中值插入法”進(jìn)行平滑處理，采用分區(qū)域搜索方法進(jìn)一步優(yōu)化A算法，使其應(yīng)用于游戲地圖類型的范圍更廣。最后通過一個UNITY3D引擎制作的仿真實驗程序的測試，來驗證采用上述幾種方法改進(jìn)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)的A算法后，尋路效率更高、使用范圍更廣、玩家體驗更好，且可以實際應(yīng)用在游戲中。

簡介：隨著經(jīng)濟(jì)和科技的快速發(fā)展以及物質(zhì)生活的豐富，人們越來越重視生活質(zhì)量，對智能化的生活提出了新的要求。近幾年以人工智能技術(shù)為代表的智能家居服務(wù)機(jī)器人相關(guān)技術(shù)有了跨越式的發(fā)展，使智能家居服務(wù)機(jī)器人開始從研發(fā)的實驗階段轉(zhuǎn)化為商品，逐漸走入人們的生活之中。智能家居服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人在使用人群、使用場景等方面具有非常大的不同，而目前針對智能家居服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計方面的研究較少。本課題從工業(yè)設(shè)計的角度，對智能家居服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計展開研究，為其研究和設(shè)計提供一種新的思路，使之更加符合用戶的需求，為用戶提供貼心、優(yōu)質(zhì)的家居生活服務(wù)。本文首先界定智能家居服務(wù)機(jī)器人的定義和分類，分析其特征，對現(xiàn)有的智能家居服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)研，發(fā)現(xiàn)其存在產(chǎn)品定位不清晰、功能設(shè)計不貼合用戶需求以及使用體驗不夠優(yōu)質(zhì)等問題，并分析其發(fā)展制約因素。然后基于智能家居服務(wù)機(jī)器人特征和使用環(huán)境，梳理其設(shè)計要素，即功能要素、產(chǎn)品外觀要素和人機(jī)交互要素提出適用于智能家居服務(wù)機(jī)器人的設(shè)計原則，包括以用戶為中心的設(shè)計原則、與使用環(huán)境相協(xié)調(diào)的設(shè)計原則、人機(jī)交互自然直覺的設(shè)計原則、主動性的設(shè)計原則和安全性的設(shè)計原則提出針對智能家居服務(wù)機(jī)器人的設(shè)計方法，即基于家居服務(wù)場景開展設(shè)計和在智能家居服務(wù)系統(tǒng)中開展設(shè)計并構(gòu)建智能家居服務(wù)機(jī)器人的設(shè)計流程，包含用戶研究、需求分析和產(chǎn)品設(shè)計三個主要環(huán)節(jié)。最后將設(shè)計理論應(yīng)用于設(shè)計中，選擇都市青年作為目標(biāo)用戶，通過用戶訪談、問卷調(diào)研等用戶研究方法，分析目標(biāo)用戶的特征并構(gòu)建目標(biāo)用戶畫像，確保設(shè)計的展開始終以用戶為中心通過用戶旅程地圖等研究方法進(jìn)行需求分析基于前期研究和分析展開智能家居服務(wù)機(jī)器人的工業(yè)設(shè)計，包括智能家居服務(wù)機(jī)器人與智能家居系統(tǒng)關(guān)系的定義、智能家居服務(wù)機(jī)器人的功能設(shè)計、產(chǎn)品外觀設(shè)計和人機(jī)交互方式設(shè)計。

簡介：水是自然資源中一種極其重要的物質(zhì)。如何高效的解決水資源緊缺成為了迫在眉睫的問題。隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)化程度大幅度提高，工業(yè)用水量急劇上升。而工業(yè)用水中節(jié)約用水最有效的辦法就是循環(huán)冷卻用水，但大多數(shù)循環(huán)冷卻用水只能采用加大排污和補(bǔ)水量，甚至采用加大投藥的方法，不僅浪費水而且浪費藥劑，因此開發(fā)一套工業(yè)循壞冷卻水智能決策系統(tǒng)有著重要的理論意義和經(jīng)濟(jì)價值。首先，循環(huán)冷卻水系統(tǒng)中經(jīng)常發(fā)生的故障有腐蝕和結(jié)垢。循環(huán)冷卻水水質(zhì)不斷的惡化，容易導(dǎo)致設(shè)備形成水垢、產(chǎn)生腐蝕，進(jìn)而影響整個系統(tǒng)的安全生產(chǎn)。盡管不斷有水質(zhì)預(yù)測模型的提出但能適用于工業(yè)循環(huán)冷卻水的水質(zhì)預(yù)測模型依舊很少，其原因是腐蝕、結(jié)垢的形成過程過于復(fù)雜，本文以中國石油化工有限公司天津分公司循環(huán)冷卻水系統(tǒng)為研究對象，在考慮了水質(zhì)變化中隨機(jī)因素的影響和干擾的基礎(chǔ)上，從水質(zhì)的變化性出發(fā)，將以時間為節(jié)點監(jiān)測到的數(shù)據(jù)作為隨機(jī)變量的序列，利用NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測工業(yè)循環(huán)冷卻水水質(zhì)的腐蝕速率和黏附速率，并運用MATLAB對建立的水質(zhì)預(yù)測模型進(jìn)行仿真測試，通過實際值與預(yù)測值的對比，證明了該模型具有較好的預(yù)測性能。其次，目前傳統(tǒng)的操作方法，所加藥劑并不能隨著水質(zhì)的變化而改變，不能保證藥劑的投加合理且精確，所以本文利用VISUALBASIC與MATLAB混合編程的方法，結(jié)合水質(zhì)預(yù)測模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，開發(fā)設(shè)計了一套工業(yè)循環(huán)冷卻水智能決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)了對水質(zhì)數(shù)據(jù)的采集、讀取和分析、減少了水質(zhì)人工檢測的頻次，實現(xiàn)了對水質(zhì)腐蝕速率和黏附速率的預(yù)測功能，并能夠通過不同的預(yù)測結(jié)果給出不同的專家意見，達(dá)到循環(huán)冷卻水處理“預(yù)防為主”的要求，并能使得所添加的藥劑發(fā)揮最大的作用，從而保證工業(yè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)平穩(wěn)可靠穩(wěn)定的運行。

簡介：隨著城市化進(jìn)程的加快，城市交通壓力越來越大，而城市隧道的出現(xiàn)大大緩解了城市交通壓力。但是隧道又是一個非常復(fù)雜的環(huán)境，為了使隧道安全、高效的運營，并盡量避免隧道交通事故，對隧道的日常運營管理需要一個行之有效的方法。隧道的智能監(jiān)控以及安全管理成為新的研究課題。目前隧道監(jiān)控系統(tǒng)主要功能是對隧道內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集和隧道可控設(shè)備的控制。由于隧道內(nèi)環(huán)境較為惡劣，各種軟硬件設(shè)備長期在隧道里面比較容易發(fā)生故障，故對隧道內(nèi)各種軟硬件設(shè)備的故障檢測變的尤為重要。一個高效、安全以及準(zhǔn)確的隧道故障檢測機(jī)制是隧道長期安全、高效運營的必要條件。故障樹分析法依據(jù)其直觀、明了、邏輯性強(qiáng)等特點在隧道故障檢測有著巨大的前景。通過建立隧道故障樹并給出隧道故障最小割集，可以對隧道內(nèi)故障進(jìn)行定性和定量分析。對隧道智能監(jiān)控系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析研究，并有選擇性的提取樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力建立了隧道數(shù)據(jù)異常檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過從歷史數(shù)據(jù)庫中的提取的大量樣本數(shù)據(jù)對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而對行隧道內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測從而判斷數(shù)據(jù)是否異常。本文結(jié)合實際運營的武漢市水果湖隧道、武漢市漢口火車站地下通道、武漢市中山路地下通道以及武漢市國博中心地下通道等。對實際隧道故障檢測機(jī)制進(jìn)行分析與研究，從而建立了一套行之有效的隧道故障檢測機(jī)制，并給出一個典型隧道故障檢測流程和方法。本文中的故障檢測機(jī)制通過MATLAB仿真模擬和大量實際隧道運營歷史數(shù)據(jù)處理，實驗結(jié)果證明本文的故障檢測機(jī)制是行之有效的。

簡介：分類號UDC密級單位代碼人工免疫算法及其在船舶10151柴油機(jī)智能故障診斷中的應(yīng)用研究張旭指導(dǎo)教師郭晨職稱教授學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請學(xué)位級別博士學(xué)科與專業(yè)輪機(jī)工程論文完成日期2007年3月論文答辯日期答辯委員會主席芝墨乏。英文摘要ABSTRACTINTHISDISSERTATION，ATHOROUGHSTUDYONARTIFICIALIMRLUNEALGORITHMAL～I(xiàn)SGIVEN_BYCOMBININGAIAANDCOMPUTATIONALINTELLIGENCEFAULTDIAGNOSISAPPROACHALLINTELLIGENTDIAGNOSISMETHODFORMARINEDIESELENGINEISDEEPLYRESEARCHEDTHEMAINACHIEVEMENTSAREINCLUDEDASFOLLOWS1FIRSTSOMEBASICCONCEPTS，F(xiàn)UNCTIONSANDPRINCIPLESOFTHEBIOLOGICALIMMUNESYSTEMAREDISCUSSEDTHENTHEBASICTHEORYSTRUCTUREANDPROCESSOFTHEAIAAREANALYZEDBASEDONTHEANALYSISONOPTAINETALGORITHM’STHEORYANDPERFORMANCE，ANIMPROVEDIMMUNEALGORITHMFORMULTIMODALFUNCTIONSOPTIMIZATIONISPROPOSEDTHROUGHANEWNETWORKSUPPRESSMETHODNAMEDASVALLEYSEARCHING2INORDERTOACHIEVECLUSTERANALYSISWITHRNKNOWRNUMBEROFCLUSTERS，AFASTILNLNUNEDYNAMICCLUSTERINGALGORITHNLISPUTFORWORD，WHICHIS婦PIREDBYTHECLONESELECTIONPRINCIPLEOFTHEVERTEBRATEIMMUNESYSTEMANDCOMBINESTHECLUSTERVALIDITYANALYSISNNOTONLYADAPTIVELYDETERMINESTHEAMOUNTANDTHECENTER’SPOSITIONSOFCLUSTERING，BUTALSOAVOIDSTHELOCALOPTIMATHECONVERGENCESPEEDOFTHISALGORITHMISIMPROVEDOBVIOUSLYTHROUGHINTRODUCINGANEWSEARCHOPERATIONANDSELECTINGAPPROPRIATEINITIALCLASTEDNGCENTER3BASEONTHOROUGHSTUDYONPRINCIPLEANDMETHODOFRBFNEURALNETWORKARLEWSTUDYALGORITHMISPROPOSED，WHICHCANAUTOMATICALLYDETERMINETHENUMBERANDPOSITIONSOFHIDDENLAYERRBFCENTERSBYTHEFASTIIILLLLUNEDYNAMICCLUSTERINGALGORITHMANDTHEWEIGHTSOFOUTPUTLAYERAREDECIDEDBYTHERECURSIVELEASTSQUARESALGORITHMABASICPRINCIPLEOFFAULTDIAGNOSISNEURALNETWORKBASEDISGIVEN，ANDFAULTDIAGNOSISFORMARINEDIESELENGINEISACHIEVED4THECORECONTENTOFROUGHSETSTHEORYISINTRODUCEDANDANOVELATTRIBUTEREDUCTIONALGORITHMOFROUGHSETBASEDONTHEIMMUNEOPTIMIZATIONISPROPOSEDTHEKEYOFTHISALGORITHMISTOINTEGRATEDISCEMIBLEABILITYANDTHEELEMENTSINTHECONDITIONATTRIBUTESETINTOONEUNIFIEDAFFINITYMATURATIONOBJECTION，ANDTOMAINTAINTHEDIVERSITYOFANTIBODYPOPULATIONWITHRENEWALOFANTIBODYANDSIMILARANTIBODIESSUPPRESSIONSOTHEDIFFERENTATTRIBUTEREDUCTIONSETSCARTBEFOUNDWHICHCARLMAINTAINTHEABILITYOFCLASSIFICATION

簡介：本文為了改善汽車懸架系統(tǒng)運動學(xué)特性和提高汽車的行駛平順性，將ADAMS軟件與人工智能優(yōu)化算法相結(jié)合，對某型號越野車的懸架系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析和優(yōu)化設(shè)計。在ADAMSVIEW中建立了前懸架12虛擬樣機(jī)模型，對樣機(jī)模型做了運動學(xué)分析。為了改善前懸架運動學(xué)特性，在懸架運動學(xué)分析的基礎(chǔ)上，應(yīng)用遺傳算法和免疫算法對前懸架定位參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，獲得較好的優(yōu)化效果。在ADAMSVIEW中建立了整車動力學(xué)模型，對整車行駛平順性進(jìn)行了仿真分析計算。為了改善整車振動性能，降低振動能量，提高汽車的行駛平順性，選擇車身質(zhì)心處垂直于地面方向的加速度均方根值為優(yōu)化目標(biāo)，應(yīng)用免疫算法優(yōu)化前、后懸架的彈簧剛度和減振器阻尼，實現(xiàn)了改善汽車行駛平順性的目的。本文的創(chuàng)新點主要有1利用ADAMS軟件提供的優(yōu)化算法的用戶接口，將遺傳和免疫優(yōu)化算法代碼做成動態(tài)鏈接庫，成功地添加到ADAMSVIEW中，實現(xiàn)了人工智能優(yōu)化算法與ADAMS軟件的對接。2在懸架優(yōu)化設(shè)計時，尋找到了一條新的懸架優(yōu)化設(shè)計道路將人工智能優(yōu)化算法（遺傳算法和免疫算法）與ADAMS軟件相結(jié)合對懸架系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。本文在ADAMS軟件中對汽車前懸架系統(tǒng)運動學(xué)特性和整車行駛平順性進(jìn)行仿真分析，獲得較好的仿真效果；將ADAMS軟件與人工智能優(yōu)化算法相結(jié)合，對復(fù)雜懸架系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)了優(yōu)化目標(biāo)，對實踐有較好的指導(dǎo)意義。

簡介：隨著游戲產(chǎn)業(yè)日新月異的發(fā)展，3D游戲引擎的開發(fā)已經(jīng)成為游戲開發(fā)過程中必不可少的環(huán)節(jié)?，F(xiàn)在3D游戲引擎中與游戲開發(fā)有關(guān)的傳統(tǒng)技術(shù)的集成度已經(jīng)達(dá)到了很高的標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋了圖形渲染、物理引擎、場景管理及資源管理等內(nèi)容。而關(guān)于3D游戲開發(fā)的新技術(shù)之一的人工智能AI，由于受到人工智能理論的發(fā)展和實時計算的雙重限制，人工智能模塊并不能完全依賴游戲引擎，而需要用腳本語言來進(jìn)行研發(fā)，并沒有集成到游戲引擎中。因此增加了游戲開發(fā)人員的技術(shù)要求，提高了游戲開發(fā)難度，這是目前眾多的游戲引擎都需要迫切解決的問題。本文以現(xiàn)代3D游戲設(shè)計技術(shù)和游戲人工智能算法作為研究背景，以完成人工智能角色為核心，設(shè)計并實現(xiàn)了一個3D游戲開發(fā)平臺。該平臺使用了最新的圖形渲染接口DIRECTX12來進(jìn)行實時高效的圖形渲染。該平臺采用XML游戲文件格式，能夠?qū)τ螒蝽椖?、游戲場景、游戲資源進(jìn)行有效的管理。該平臺還使用了通用性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和功能接口，以滿足不同格式資源的需求以及更多功能的擴(kuò)展。該平臺集成了有限狀態(tài)機(jī)、自動尋徑、動作控制等最常用的人工智能算法，讓游戲開發(fā)者能夠更簡潔快速地設(shè)計游戲，省去編寫腳本的復(fù)雜過程。本平臺包括了一個能夠?qū)τ螒蝽椖克璧奈募M(jìn)行編輯和管理的3D游戲開發(fā)程序和一個能夠根據(jù)游戲項目文件的配置來實現(xiàn)游戲場景的渲染呈現(xiàn)以及游戲的邏輯運行的3D游戲運行程序。最后，使用該平臺制作的不同的3D游戲場景來驗證人工智能角色配置的有效性。本文首先介紹了3D游戲引擎以及游戲中人工智能開發(fā)的研究意義、背景、國內(nèi)外現(xiàn)狀以及論文的主要內(nèi)容和論文章節(jié)的安排接下來的部分對3D游戲開發(fā)平臺進(jìn)行了的需求分析和總體設(shè)計然后介紹了游戲開發(fā)程序的詳細(xì)設(shè)計方案以及游戲運行程序關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)最后介紹了使用本平臺配置出的人工智能角色在不同3D游戲場景中的測試結(jié)果，并對論文工作進(jìn)行了總結(jié)，對下一步研究工作進(jìn)行了展望。

簡介：北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文人工智能方法在車站信號故障診斷中的應(yīng)用與研究姓名舒剛申請學(xué)位級別碩士專業(yè)交通信息工程及控制指導(dǎo)教師王海峰20080601J量京交通太堂亟堂僮途塞△墾墨塞△GABSTRACTABSTRACTINTERLOCKINGCONTROLSYSTEMOFSIGNALINGATRAILWAYSTATIONSISAKEYEQUIPMENTWHICHELLSURESTHETRAVELINGSAFETYANDIMPROVESTHETRAVELINGEFFICIENCYELECTRICALCENTRALIZATIONINTERLOCKINGSYSTEMWHICHISGENERALLYADOPTED，HASSOMEDISADVANTAGES，SUCHASHUGEMAINTENANCEOFEQUIPMENTANDLOWERRELIABILITYWHENFAILUREHASBEENHAPPENEDINTHEIMPLEMENT，ITCANNOTSUITTHEACCELERATINGDEMANDINNOWADAYSTHATDEPENDSONMANUALMETHODSTODETECTTHEFAILURETHUS，BASEDONSIGNALINGEQUIPMENTS’WORKINGTHEORYANDCHARACTERISTICOFFAILURE，ADOPTINGTHEMETHODOFEXPERTSSYSTEM，THEFAILINGEQUIPMENTSCANBEDIAGNOSEDANDSETTLEDITISALSOPROVIDESCIENTIFICDECISIONSTHISMETHODHASCRITICALSIGNIFICANCETOENSURETRAVELINGSAFETYANDADVANCETRAVELINGEFFICIENCYONTHEBACKGROUNDOFRESEARCHANDAPPLICATIONOFINTERLOCKINGSYSTEM，THISTHESISRESEARCHESONTHEDETECTINGFAILURESOFINTERLOCKINGSYSTEMITHASDONETHEJOBSASFOLLOWING1BASEDONEXTENSIVECONSULTINGCORRELATIVEINFORMATIONTHESUMMARIZINGOFDETECTINGFAILURETECHNOLOGYHASBEENMADEINADDITION，WEADVANCETHESIGNIFICANCEANDIMPORTANCEOFEXPERTSSYSTEMOFDETECTINGFAILUREINRAILWAYSTATIONS2ONTHEBASICOFEXISTENTSTRUCTUREOFEXPERTSSYSTEM，WEDESIGNTHESTRUCTUREANDKEYTECHNOLOGYOFEXPERTSSYSTEMINRAILWAYSTATIONS3AFTERRESEARCHINGTHEWORKINGANDFAILINGTHEORYOFRELAYELECTRICALCENTRALIZATIONINTERLOCKINGSYSTEM，WEDESIGNTHEKNOWLEDGEBASEOFCOREDEPARTMENTANDREALIZINGMETHODOFREASONINGMACHINEINEXPERTSYSTEMOFDETECTINGFAILURE4SUBSYSTEMMODULESWEREREALIZEDTODETECTFAILURES，WHICHWEREMADEBYTHEENVIRONMENTOFVISUALCTHROUGHSUCHMEASURE，ITWASTESTEDANDVALIDATEDABOUTTHESYSTEMTHROUGHANALYZINGANDTESTING，EXPERTSSYSTEMOFTHISTHESISCANEFFECTIVELYDETECTFAILUREFORFAILURESOFINTERLOCKINGSYSTEMITALSOVALIDATESTHESYSTEMCANAVAILABLYWORKKEYWORDSRAILWAYSIGNAL；ARTIFICIALINTELLIGENCE；EXPERTSYSTEM；FAULTDIAGNOSISCLASSN0U284362

簡介：隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，城市交通信號控制已成為最重要的研究方向之一。由于城市交通的復(fù)雜性，采用傳統(tǒng)的控制方法己無法有效地解決交通信號控制問題，本文采用人工智能控制的方法對城市交通信號進(jìn)行研究，主要包括以下幾方面內(nèi)容1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了單交叉口自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠模擬交通警察指揮交通的思維過程，能夠根據(jù)四相位交叉口各相位車輛的排隊長度，對各個相位的綠信比和總的信號周期進(jìn)行實時分配，并且隨著交通狀況的變化，可以對信號配時效果進(jìn)行評價，根據(jù)車輛排隊長度的變化，對信號作出調(diào)整，具有自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的定時控制相比較，該系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)實際交通狀況，提高交叉口的通行能力。2提出優(yōu)化相序和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合的方法對交通干線進(jìn)行實時控制，并建立了協(xié)調(diào)控制模型。該模型由兩層控制器組成交叉口控制器下層和協(xié)調(diào)單元控制器上層。下層控制器又由兩個控制器組成相序優(yōu)化器和綠燈延時控制器，相序優(yōu)化器用于調(diào)整交叉口的相序，綠燈延時控制器負(fù)責(zé)各個相位的綠燈延時時間。上層控制器用于調(diào)整干線的信號周期和兩交叉口間的相位差，使干線上行駛的車流盡可能不遇到紅燈，并且使各交叉口車輛排隊長度盡可能短。仿真表明該模型比傳統(tǒng)的定時控制更能有效地減小平均車輛延誤，驗證了算法的有效性。3最后，對全文進(jìn)行總結(jié)，并對進(jìn)一步的研究提出一些展望。

簡介：西南交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于人工智能方法的預(yù)應(yīng)力混凝土梁式橋損傷識別研究姓名王英申請學(xué)位級別博士專業(yè)橋梁與隧道工程指導(dǎo)教師趙人達(dá)20090201第1I頁西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文采用基于人工智能方法的GABP算法，運用已經(jīng)建立的裂縫梁單元理論和預(yù)應(yīng)力混凝土損傷識別理論，對預(yù)應(yīng)力T形截面簡支梁橋進(jìn)行混凝土裂縫的損傷識別，識別出裂縫位置和裂縫深度；對連續(xù)梁橋中跨箱梁預(yù)應(yīng)力束損失進(jìn)行識別，通過概略識別和精細(xì)識別兩階段識別方式，識別出單根預(yù)應(yīng)力束預(yù)應(yīng)力損失模型表達(dá)式的參數(shù)值，從而建立該鋼束預(yù)應(yīng)力損失模型方程式。關(guān)鍵詞損傷識別；預(yù)應(yīng)力混凝土梁式橋；BP網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；裂縫；預(yù)應(yīng)力損失斷裂力學(xué)

簡介：隨著社會的進(jìn)步和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)事業(yè)的不斷發(fā)展地鐵的建設(shè)也處于迅猛發(fā)展時期。在現(xiàn)代地鐵的發(fā)展過程中地鐵車站是其重要的組成部分。地鐵車站由于所處位置特殊長時間照明是其主要特點。通過環(huán)境感知研究對光照的影響利用現(xiàn)在的技術(shù)對地鐵車站照明加以控制和優(yōu)化提供給乘客一個安全舒適的光環(huán)境。如何提高照明質(zhì)量實現(xiàn)地鐵車站節(jié)能照明一直是人們努力探討和迫切解決的問題。論文結(jié)合國家自然科學(xué)基金項目“流動空間人工光環(huán)境優(yōu)化與節(jié)能控制研究”的研究工作針對地鐵車站的特殊地理環(huán)境以及影響車站內(nèi)光環(huán)境的主要因素依據(jù)節(jié)能要求研究地鐵車站照明控制策略本文主要做了以下幾個方面工作1對地鐵車站光環(huán)境進(jìn)行了分析針對影響地鐵車站照明質(zhì)量的主要因素進(jìn)行了深入的研究和探討選擇合理的改善地鐵車站光環(huán)境質(zhì)量以及節(jié)能的地鐵車站照明控制方法并采用DIALUX仿真軟件對地鐵車站照明進(jìn)行了仿真。2基于DEVICE現(xiàn)場總線技術(shù)設(shè)計了智能照明控制器可實現(xiàn)根據(jù)地鐵車站實時環(huán)境對燈具的亮度調(diào)節(jié)控制。3提出在地鐵車站智能照明系統(tǒng)中采用最小二乘支持向量機(jī)對地鐵車站內(nèi)光環(huán)境進(jìn)行軟測量并且構(gòu)建模糊控制器然后將軟測量結(jié)果作為模糊控制器的輸入進(jìn)行仿真研究。4建立基于DEVICE的智能照明控制系統(tǒng)。首先對智能照明系統(tǒng)需求進(jìn)行了分析然后構(gòu)建了基于DEVICE總線的三層網(wǎng)絡(luò)地鐵車站照明控制系統(tǒng)最后論文對地鐵車站照明控制策略進(jìn)行了研究及制定。

簡介：北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文隧道工程圍巖變形預(yù)測的人工智能方法及集成姓名張宇申請學(xué)位級別碩士專業(yè)巖土工程指導(dǎo)教師喬春生20090601ABSTRACTABSTRACTABSTRACTTUNNELADJACENTROCKDISPLACEMENTFORECASTINGISTHEPREDICTIONOFTHEADJACENTROCKDISPLACEMENTCAUSEDBYTHEFOLLOWINGUPCONSTRUCTIONBASEDONTHEPHYSICALANDMECHANICALPARAMETERSOFROCKMASS，PARAMETERSOFSUPPORTINGSTRUCTUREANDTHEDISPLACEMENTDATAMEASURINGINSITEBYCOMPARINGSEVERALDISPLACEMENTFORECASTINGMETHOD，THISARTICLEINTRODUCEAINTERGRATEDARTIFICIALINTELLIGENCEFORECASTINGMETHODACCORDINGTOTHEUNIFORMDESIGNTHEORYTHISARTICLEDESIGNEDTHEPARAMETEROFTHEFLAC3DSINGLETRACKRAILWAYTUNNELMODELFLAC3DMODEISIMULATETHEACTUALEXCAVATIONOFTHETUNNELTOGENERATEALARGENUMBEROFDISPLACEMENTDATATHISARTICLEADOPTTHEBPNEURALNETWORK，GENERALREGRESSIONNEURALNETWORKGRNNANDIMPROVEDEVOLUTIONARYSUPPORTVECTORMACHINEALGORITHMTOLEARNTHESEDISPLACEMENTDATEINORDERTOESTABLISHTHENONLINEARMAPPINGRELATIONSHIPBETWEENTHEINFORMATIONOFTUNNELDESIGNANDCONSTRUCTIONTHEPARAMETEROFADJACENTROCKTHEEMBEDDEDDEPTHOFTHETUNNEL，THEEXCAVATIONFASHION，THEPARAMETERSOFTHESUPPORTINGSTRUCTUREANDTHEDISPLACEMENTVALUEOFTHETUNNELSECTIONFORANYROCKANDSUPPORTINGSTRUCTUREPARAMETERTHEDISPLACEMENTVALUECANBEDETERMINEDBYTHEESTABLISHEDARTIFICIALINTELLIGENCEMODELSBASEDONTHEPREDICTIVEVALUEOFTHETHREEARTIFICIALINTELLIGENCEMETHODS，AINTERGRATEDARTIFICIALINTELLIGENCEFORECASTINGMETHODHASBEENGENERATEDASETOFWEIGHTSCANBEGIVENBYTHEGENETICALGORITHM；THEFINALDISPLACEMENTFORECASTINGISTHEWEIGHTEDAVERAGEOFTHETHREEARTIFICIALINTELLIGENCEMETHODS’RESULTBYTHEEXAMPLEOFSINGLETRACKRAILWAYTUNNEL，THEFEASIBILITYANDAPPLYINGEFFECTOFTHEINTERGRATEDARTIFICIALINTELLIGENCEFORECASTINGMETHODALEDISCUSSEDINTHISARTICLE，THERESULTSMANIFESTSTHATTHEINTERGRATEDARTIFICIALINTELLIGENCEFORECASTINGMETHODDEVELOPEDINTHISARTICLEPROVIDEACONVENIENTANDPRACTICALANALYTICALTOOLFORTUNNELADJACENTROCKDISPLACEMENTFORECASTING，ANDALSOISALLINTELLECTUALIZEDINFORMATIONALCONSTRUCTIONMONITORINGANDCONTROLLINGMETHODKEYWORDSSINGLETRACKRAILWAYTUNNEL；DISPLACEMENTFORECASTING；BPNEURALNETWORK；GRNNNEURALNETWORK；SVM；GENETICALGORITHM；INTERGRATEDFORECASTINGCIASSNOVII

簡介：點擊查看更多基于人工智能的工業(yè)實時通信網(wǎng)絡(luò)性能改進(jìn)及評價.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：點擊查看更多基于人工智能和虛擬儀器技術(shù)的發(fā)動機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)研究.pdf精彩內(nèi)容。