基于数值模拟和人工神经网络模型以及对智能控制工艺过程的适当简化,为拉伸样模型的注射过程建立了一套智能化控制仿真系统.研究表明,该系统能够根据样品对性能的要求(如密度分布),自动进行注射工艺参数的优化.采用优化后的注射工艺参数重新进行注射过程模拟计算后,发现注射坯密度分布的均匀性较调整前有显著提高,基本符合预期的密度要求,证明智能化控制仿真系统可行

7.1.1智能控制理论体系 模糊智能控制(Fuzzy Control)神经网络控制(Neurocontrol)模糊神经网络与神经模糊控制 遗传算法与进化控制(Genetic Algorithm/ Control)软计算(Soft Computation)

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

7.1人工智能概述 人工智能( Artificial Intelligence)简称AL,它是计算机科学的一个重要的研究领 域。近40年以来获得了迅速的发展,在很多领域都获得了广泛的应用。 7.1.1什么是人工智能 斯坦福大学人工智能研究中心的 Nilsson教授认为:“人工智能是关于知识的 科学-怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”MT的 Winston教授 指出:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作 这些定义反映了人工智能学科的基本思想和基本范围。事实上,一般认为用计算机 模拟人的智能行为就属于人工智能的范畴

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1引言 2认知计算 3语义计算 4服务计算 5协同决策 6展望

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

【学术论文】GPU通用计算及其在计算智能领域的应用

4.1概述 信息科学与生命科学的相互交义、相互 渗透和相互促进是现代科学技术发展的 个显著特点。 ☆计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进 化计算和人工生命等领域,它的研究和 发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——符号说明