介绍了以膏体+多介质协同充填、同步充填和功能性充填为代表的新兴充填理念。系统阐述了以流变力学和固体力学为主体的矿山充填力学架构，剖析了原位多场多因素扰动作用，并介绍了最新研发的充填体多场耦合监测系统。总结了全尾砂深度浓密、固液混合搅拌以及长距离浆体输送等充填核心环节的发展特点及研究进展。分析了充填智能化发展的必要性，梳理了充填领域涉及的智能化算法，提出了充填智能化未来发展思路。通过对矿山固废充填发展趋势分析，认为未来矿山固废充填需要深度拓展绿色发展内涵，进一步探索模块化、规模化和智能化之路，积极融入并服务深地开采需求，充填采矿法或将成为深部采矿和绿色采矿未来可期的唯一解决方案

当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型

教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

针对由一阶智能体和二阶智能体组成的离散异质多智能体系统,研究其一致性问题.设计无通信时延和具有有界通信时延时的分布式一致性协议,通过将系统转化为自治的离散时间线性时不变系统,运用矩阵理论和代数图论方法,分析得到系统实现一致性的充分条件.获得的充分条件与采样周期、控制参数和系统的拓扑结构有关.证明了系统的一致性不受有界通信时延影响.数值仿真结果验证了理论结果的正确性

人工智能的发展历程与核心驱动力 人工智能教育应用的现状分析 人工智能教育应用的典型特征与发展趋势 结束语

1.1智能建筑 1.2智能建筑中的计算机网络 1.3智能建筑中的电话系统 1.4智能建筑与综合布线 1.5综合布线系统的概念 1.6综合布线系统组成 1.7常用通信术语

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题

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◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*

1. 脑科学的启示 2. 人工智能基础 3. 脑机接口技术 4. 智能控制与机器人 5. 小结