首先使水凝胶与金属纤维网实现微观机械嵌锁连接,然后用骨水泥(PMMA)将纤维网面与底层骨(或金属)粘接.这种方法可实现人工软骨与底层骨(或金属)的机械一化学连接.微观结构分析及力学测试表明界面连接牢固

第一节人工林组成的意义 第二节混交林的种间关系 第三节混交林的营造技术

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

一、人工造林在无林地或原来不属于林业用地的土地上造林 二、人工更新在森林迹地上造林

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

以人工智能和计算机辅助设计技术为基础,锻件的计算机辅助工艺规程设计采用LISP语言,并使用人工移植方法把锻造工序中的经验用产生式规则表达.推理过程中采用了逆向推理方法.计算结果与实际吻合

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

第一节 人工林组成的意义 第二节 混交林的种间关系 第三节 混交林的营造技术

工资数据的输出，按其内容可大体分为三个部 分：个人工资数据(工资明细表)；按部门汇总的工 资数据；按统计口径汇总的数据。按其输出途径又 可分两种：屏幕显示和打印机输出。查询输出可实 现从屏幕输出，可按个人、单位或其他指定条件查 询工资数据并显示。打印输出是把个人工资数据和 各部门、车间科室的汇总数据以工资表等形式打印 出来