基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用。在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型，并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换，逐次减少神经网络的训练样本数目，最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型，大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力。仿真结果表明，该方法简单有效。     

作战效能评估研究的可视化分析

以CNKI数据库为数据源,选取1 200余篇作战效能评估研究领域的文献为对象,采用文献计量与科学知识图谱技术,进行分析和对比,并绘制该领域研究的可视化图谱。通过图谱分析,梳理该研究领域的演进历程,探讨该领域的研究热点和前沿,以提高对该领域的理解和认知,为该领域的研究提供重要参考。     

提供流体动压滑动轴承-转子系统故障诊断深知识的振动参数识别方法

 转子的不平衡量、油膜的动态特性系数、调速器对转子作用力的系数是几个反映流体动压滑动轴承-转子系统故障的主要振动参数,提供这些参数作为故障诊断的深知识,可以有效地提高故障诊断专家系统的能力。本文给出了一个识别这些振动参数的方法,该方法简单、易行,适用于数据的实时处理。本文还给出了一个利用深知识进行故障诊断的实例。     

基于创新力-适应度的O2O电商知识网络构建

为提升O2O电商企业对知识创新领域的准确判断,增加企业的创新竞争力,提出了一种基于创新力-适应度的O2O电商知识网络构建方法。在对O2O电商企业知识节点创新力影响因素分析并赋权重的基础上,利用适应度算法确定知识节点创新力-适应度,构建了符合O2O电商企业特点的创新力-适应度知识网络模型。通过五级分值评分方法和UCINET等可视化软件对苏宁云商的创新力-适应度知识网络进行了构建,实验表明创新力能力强的知识节点则具有连接效率高、表示形状相对大的特征。为苏宁云商创新力-适应度知识网络提供了应对策略。      

波音737机务维护专家系统的设计与实现

结合实例研究了波音 737机务维护专家系统的系统结构 ,面向对象的诊断知识库的组织模型和推理机制 ,在实际运行中获得了良好的效果。     

基于经验移植的自主空战对抗学习方法

现有的机器学习方法大多是交互式的学习模式,这类方法在训练过程非常依赖与环境之间的交互数据。空战对抗任务是一种奖励非常稀疏的训练任务,智能体在学习开始的很长一段时间内,都在探索能够获得奖励的动作。如果每一个新的任务都重新训练,是非常浪费计算资源的。因此,设计了一种基于经验移植的学习方法,使得经过训练的智能体能够将知识分享给新的智能体,提高其在新任务上的学习效率。首先,借鉴人类通过经验进行快速学习的现象,构建了基于经验移植的学习的模型;其次,兼顾知识分享和新任务的特征,明确了经验的内涵,建立了"知识+任务→经验"的融合认知方式;再次,设计了借鉴学习方法,将外部经验与任务相结合,进而转化为新个体的知识;最后,使用经验适用度作为筛选指标,分析了经验适用度对借鉴学习效率的影响,确定了执行借鉴学习的筛选边界。新个体通过借鉴学习后能够获得关于新任务的初步知识,在新任务中更快地找到能够获得奖励的动作策略,从而提升在新的任务中的学习速度。     

CFD评估框架的进展及其最佳实践: QNET-CFD知识库

QNET—CFD是欧盟R＆D项目开发的一个主题网络，该网络讨论了计算流体力学（CFD）供工业应用应具有的品质和可信度，其主要目的是以系统和质量控制的方式收集CFD和实验数据，建立两者相容的知识库（KB），以此为基础，支持对CFD进行指导和评估。QNET—CFD围绕覆盖下述工业部门的6个主题（TA）组成：外流空气动力学；燃烧和传热；化学过程、热水力学和核安全：土木建筑和HVAC；环境；涡轮机内流。其主要成果是建立了具有面向用户界面及丰富的实验和CFD数据的知识库，这些数据来自于大量实验数据，分为53种应用挑战（AC）和43种基本流动状态（UFR）。除对上述6个主题领域中每一个的科学发展动态给出述评外，KB还包含了对大多数应用挑战如何利用CFD的最实际的建议，这被视为QNET—CFD最有意义的贡献，CFD的可信度和质量水平将因此得以进一步提高。     

一种挖掘意外规则的方法

采用不确定规则形式表示发现知识和用户的领域知识,提出了发现规则相对于领域规则的前件一致度的概念及其计算方法,在此基础上给出了3种规则意外形式;分析了规则意外度的影响因素,给出了意外性的度量函数;研究了一种意外规则的挖掘方法,该方法不受产生规则的数据挖掘算法限制。实验结果表明,该方法能够有效地遴选出意外规则。     

基于知识PETRI网的自动装配规划

提出了一种由产品关联图自动生成产品装配优化序列的方法，首先对产品关联图进行割集运算，并由此可得相应的产品装配与／或图，再由此与／或图构造出产品装配的知识ＰＥＴＲＩ网，运行此知识ＰＥＴＲＩ网后便可得到此产品的最佳装配序列。本文介绍的这种基于知识ＰＥＴＲＩ网的人装配规划方法与目前常规的机器人装配规划方法，如启发工搜索法与基于装配知识库的装配专家系统相比，规划速度快，由于该方法将人工智能应用于ＰＥＴＲＩ     

知识-模糊神经网络在复杂劳动计量中的应用

由于大脑自身结构的超复杂性和人们对大脑信息处理机制与过程认识的局限性,复杂劳动计量长期以来未能得到有效解决。文中首先系统地研究了复杂劳动过程的三要素,其次通过引入知识工程原理、模糊神经网络技术等,根据大脑处理信息在微观结构与宏观形式上的基本特点及复杂劳动面向对象的信息特征,提出基于知识－模糊神经网络的复杂劳动计量思路,以计量复杂劳动量,并给出计量方法与步骤及案例分析,案例分析结果表明,该文所提出的