智能系统：无线传感器网络环境下基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

智能系统：基于Schweizer-Sklar三角范数簇诱导的剩余蕴涵簇的反向三I算法

◆知识表示 演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性 知识 ◆搜索技术 无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜素算法、启发式搜 索算法、博弈树搜索 ◆人工智能程序设计语言 PROLOG

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

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘复旦大学：《商务智能（商务数据分析）》学习课件_序列模式挖掘算法

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

一、基本数据处理算法内容提要 二、消除糸统误差的算法、非线性校正 三、工程量的标度换。 四、诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等算法,阅读数字信号处理方面的文献

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃