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智能科学与技术学报, 2022 深度学习在感知智能上的不断突破推动了人工智能在各领域的广泛应用。但在实际落地过程中，只有把感知智能提高到更高层的认知智能，才能更好地满足日益复杂的应用需求。神经符号学将擅长感知任务的神经网络方法和擅长推理任务的逻辑符号学有机地融合在一起，是实现高层认知智能的途径之一。基于此，提出了一套神经符号学的实用框架NSFOL，并基于NSFOL实现了机器人任务规划、自学习机器人运动规划和教育实验视频评估3个典型应用。实验结果表明，尽管NSFOL尚未完善，但是它已经能够很好地支持相关应用，在可学习、可推理 ...
蔡莹皓 +6 more
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Gaoya dianqi, 2004 在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。
佟继春, 陈伟根, 陈荣柱
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Dianci bileiqi, 2021 针对接触网绝缘子破损识别,传统的特征匹配和神经网络分类识别率较低,同时因其需要人工提取和训练等问题,识别速率也较慢。相比传统卷积神经网络（CNN）,胶囊网络（CapsNet）首次采用矢量作为输入,可以很好的保留目标的方向,角度等特征信息,更适合于识别复杂背景下的绝缘子。因此提出一种基于改进胶囊网络和CV模型结合的绝缘子破损识别算法,通过1×1归约层和3×3卷积层简化传统9×9胶囊网络的卷积层,并采用优化算法进行参数寻优,缩短训练权重时间,同时输出量保留方向角度,能更准确对棒形 ...
卞建鹏 +4 more
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, 2006 讨论了当今算法作曲这一研究领域中存在的一些主要问题.评述了这一领域所采用的一系列关键技 术,包括Markov 链、随机过程、基于音乐规则的知识库系统、音乐文法、人工神经网络技术以及遗传算法.得 出的结论是,作曲系统可以朝着集多种方法为一体的混合型系统(hybrid system)的方向发展.系统应在音乐创作 的各个层面上提供灵活的人机交互手段,以便提高系统的实用性和有效性.Nos.60275023, 60373080 (国家自然科学基金);No.A0210005 (福建省自然科学基金); No ...
冯寅, 周昌乐
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Guangtongxin yanjiu, 2017 文章回顾了本研究小组将人工神经网络（ANN）和深度神经网络（DNN）用于提取布里渊光时域分析仪（BOTDA）传感系统中的温度分布信息的研究工作。在对ANN或者DNN模型进行适当的训练之后,沿被测光纤的温度分布信息能够被训练完成的ANN或DNN从实验获得的布里渊增益谱（BGS）中直接提取出来,而不需要像传统的洛伦兹线型拟合（LCF）方法一样先对BGS拟合得到布里渊频移（BFS）,再将其转换成温度信息。实验结果展示出了用ANN和DNN进行温度提取的方法相比于用传统LCF方法的优势。
余长源, 王碧炜, 王亮, 吕超
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2022 为研究高强方钢管高强混凝土偏压长柱力学性能，基于已有的偏压试验研究，进一步分析了偏压柱破坏形态、荷载-挠度曲线、弯矩-曲率曲线和应变发展规律，探讨了偏心率与长细比对构件塑性发展等力学性能的影响。结合ABAQUS数值模拟研究了不同偏心率的偏压柱工作机理，并由此进一步分析了材料性能参数与构件几何参数对偏压柱的受力性能影响。基于试验与数值模拟，采用《钢管混凝土结构技术规范》（GB 50936—2014）和人工神经网络模型对68个试件的极限荷载Pu及其弯矩Mp值进行预测。结果表明，《钢管混凝土结构技术规范 ...
李帼昌 +5 more
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The Mechanism of Stability and Dynamic Process of RMB Exchange Rate (Ⅲ) ——the Exchange Rate Target Zone Model [PDF]
, 1999 基于kTugM An 的汇率目标区域理论和中国现行的外汇管理体制及汇率制度的基本特点，应用人工神经网络技术对1994 年1 月- 1997 年3 月的月度数据，建立人民币汇率的非线性模型：目标区域模型；并运用所建立的模型对1997 年4 月- 9 月的人民币汇率走势进行预测.结果表明该模型具有令人满意的拟合与预测能力.基于目标区域模型在中国的适用性，应用该模型的平滑过渡条件，求出中国外汇储备的最佳上限（1577.5 亿美元）.在确定出人民币汇率的目标区域的基础上，提出应适度贬值人民币的政策建议 ...
魏巍贤
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基于卷积神经网络的地震与爆破识别模型及其在广东地区的初步应用
Dizhen xuebao本文基于AlexNet卷积神经网络模型，提出了一种数据处理简单、准确率高的人工爆破波形识别方法。利用广东省地震台网记录，选取人工分析入库的天然地震和人工爆破事件数据源对模型进行训练和测试，搭建了一个适用于广东地区的爆破自动识别器，并对广东地区540个波形进行测试。结果显示，运用该模型所得天然地震事件的精确率、召回率以及F1分数均大于0.98，而人工爆破事件的识别精确率、召回率以及F1分数均大于0.90。表明该模型可以高效准确地判别广东地区天然地震与人工爆破波形，比人工识别方法更稳定、准确和高效。
Xiaoyan Zeng +5 more
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Endorcine System Asistant Diagnosis in Mammary Gland Disease Based on Data Mining Technology [PDF]
, 2013 内分泌系统是通过激素实现机体生理功能和内环境稳态的调控作用，研究人体内分泌激素的调控机理以及内分泌激素的相关关系具有十分重要的现实意义。本文以厦门市社会发展计划项目“垂体性激素的建模分析及临床应用”（编号：3502Z20044003）为背景，就女性常见的乳腺疾病问题，以临床数据为基础，采用数理统计、数据挖掘和人工智能的方法，研究乳腺疾病人群内分泌激素的变化规律。 本文提出了建立规范数据收集的整体框架及病例数据和实验数据相结合的整体分析思路，应用逻辑回归分析建立激素和乳腺疾病的关系模型 ...
王园
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Applications of Pulse-Coupled Neural Networks in Image Registration and Interpolation [PDF]
, 2008 伴随着半个世纪以来科技的迅猛发展，人工智能技术成为了时代的主流技术之一，不断融入到人类生产、生活的各个领域。源自生物神经系统的抽象，并能一定程度上模拟人脑智能特点的人工神经网络在其中展示出了强大的生命力与广阔的应用前景。基于视觉神经机制的脉冲耦合神经网络（Pulse-CoupledNeuralNetworks，PCNN’s）作为最新的第三代人工神经网络模型，拥有许多优良的特性，已在图像处理等领域取得了令人瞩目的应用成果。本文在深入理解PCNN运行机制、运行规律及特点的基础上 ...
邱智勇
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