将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

提供了一种机械设备的智能型计算机辅助设计系统,它的特点在于,根据设备设计各个阶段的特点,分别采用了智能推理、类比设计的人工智能选型、机械零件常规的设计计算及零件的优化设计

1、占优策略与智猪博弈 2、博弈的多重纳什均衡 3、帕累托最优均衡 4、帕累托最优均衡与纳什均衡的关系 5、如何得到帕累托最优均衡

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该书挖掘媒体“如何优化生活，拨动用户心弦”的创意力，围绕媒体独特内容产品、关联娱乐产品、新兴媒体创新三条主线，让读者了解媒体创意经济具有自身独特品质，融文化价值、艺术力量和娱乐价值，是崭新的创意产业经济——媒体产品如空气一样，从各类智能手机，到可穿戴产品，以及载体上流动的新闻、广告资讯、影视与综艺娱乐作品，现场演出、主题公园、媒体人才等，本书揭示媒体独特运作规律和管理特点，提升人们媒介素养知识，让读者懂得媒体创意经济的魅力

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对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法