浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

§2.0 核与粒子的不稳定性 §2.1 放射性衰变的基本规律 §2.2 放射性平衡 §2.3 人工放射性的生长 §2.4 放射性活度单位 §2.5 放射性鉴年法（radioactive dating）

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

铁路是由轨道、路基和桥隧构筑物所组成，它是铁路运输的 物质基础。 构筑物:通常情况下，所谓构筑物就是不具备、不包含或不提 供人类居住功能的人工建造物，比如水塔、水池、过滤池、 澄清池、沼气池等。一般具备、包含或提供人类居住功能的 人工建造物称为建筑物。构筑物的称谓在给排水教科书中提 得比较多。需要说明的是这个定义不是绝对的。在水利水电 工程中就江河、渠道上的所有建造物都称为建筑物，比如水 工建筑物。 铁路轨道由钢轨、轨枕、道床、联结零件、道岔等设备组成

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

采油方法: 将流到井底的原油采到地面上所采用的方法，其中包括自喷采油法和人工举升两大类。 自喷采油法:利用油层自身的能量使油喷到地面的方法。 人工举升或机械采油法:当油层能量低不能自喷生产时，则需要利用一定的机械设备给井底的油流补充能量，从而将油采到地面。 第一节 自喷井生产管理与分层开采 第二节 自喷井节点系统分析 第三节 气举采油

4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法

1.1 AI的定义及其研究目标 AI的定义 AI的研究目标 1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究的不同学派 1.5 AI的主要研究和应用领域 1.6 AI近期发展分析 1.7 我国智能科学技术教育体系