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KEDE是一个知识工程开发环境,它将框架、语义网路、生产式规则、逻辑及面向对象等知识表示有机地结合在一起,具有多种推理机制和程序设计风格,提供友好的用户界面,从而构成一个功能强、使用方便的集成化知识工程开发环境,用于开发各种复杂知识的大型专家系统。本文概述了KEDE系统的总体框架,并讨论了集成化的知识表示方法和实现策略。 相似文献
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人工智能技术在航天领域的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
人工智能技术在航天领域的应用郭凤英,何洪庆一、引言人工智能是一个多学科交叉的科学领域,它包括了计算机硬件、固件和软件的各个方面。简单地说,由计算机来表示和执行人类的智能活动,就是人工智能;或者比较准确地说,人工智能就是机器(计算机)执行某些与人的智能... 相似文献
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206.
胡建平 《北京航空航天大学学报》1992,(3):140-148
驾驶员辅助系统采用人工智能与常规数值计算相结合的技术,协助驾驶员决策。它是一种实时控制软件系统,对人工智能技术具有时间约束。本文讨论新一代战斗机对驾驶员辅助系统的需要,提出了它的功能划分、硬件配置和实时智能软件的设计要求与方法。 相似文献
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图池化方法已经在生物信息学、化学、社交网络、推荐系统等多个领域中得到广泛应用,但关于图池化方法大多没有很好的解决节点选择问题和池化带来的节点信息丢失问题。对此提出一种新的多级联合图池化(MUPool)方法。所提方法使用多视角模块从多个视角获取节点的特征,即通过多个卷积模块提取不同的特征。同时提出多级联合模块(级联),将不同池化层的输出串联,每一层都可以融合以往所有层的信息。提出使用后端融合模块,针对每个池化层建立一个分类器,对预测结果进行融合得到最终分类结果。所提方法在多个数据集上进行实验,准确度平均提高1.62%,所提方法可以与现有的分层池化方法相结合,结合后的方法准确度平均提高2.45%。 相似文献
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辊压成形是一种通过顺序排布的成形模具渐近横向弯曲金属带材和板材的塑性加工工艺。由于其低成本、高效率、柔性化的特点,已成为中国新能源、航空航天、轨道交通等多个领域实现轻量化、节能、减排和安全性提升的重要技术之一。但是,该工艺的工序复杂性和离散性、材料厚向性能的不均匀性、设备信息化和柔性化自动化的低水平等问题,导致了它类似于“黑匣子”,使得产品质量难以预测,调试生产高度依赖人工经验,可成形截面受限,成品率不稳定。为此,本文提出了一种数据驱动的智能辊压成形装备(系统),并介绍了该装备(系统)的技术架构和特点。通过搭建基于人工智能的数据架构,该系统将传统辊压成形中的离散数据进行采集、筛选、集成、储存和分析。同时融合数字孪生、人工智能、轮廓检测技术和多智能体协同控制等来构建可以替代人工经验的自纠偏的生产模式。针对新能源汽车行业,本文给出了利用该系统解决的一个辊压成形的动力电池包结构件的回弹控制案例,并对该系统的发展给出了建议和展望。 相似文献
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