一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作

• 5.1 人工变量法 • 5.2 退化 • 5.3 检验数的几种表示形式

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针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能

以氙灯为光源,对丙烯酸聚氨酯涂层/碳钢体系进行人工加速老化实验,用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、光学显微镜和光泽仪对老化的涂层进行分析表征,用盐雾实验测试涂层老化后的防腐性能,初步探讨了光辐射对涂层保护性能的影响.结果表明,不同老化周期的体系在盐雾实验后,表面涂层的保护状态均基本完好,但膜下金属腐蚀程度随老化时间的增加而加剧.其原因是:光辐射使涂层中C—N键断裂,且随老化时间的延长,涂层表面粗糙程度增加,光泽度下降;涂层化学结构及表面状态的变化加速了腐蚀介质在涂层中的渗透,从而导致膜下金属腐蚀加重

应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果

根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据,采用人工神经网络方法。建立了碳钢及低合金钢在大气条件下,腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型.结果表明:在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络;相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络;BP算法的形式要根据实际情况而定

提出了定量评价烧结机宽度方向上布料均匀性状态的方法.通过对烧结机废气温度的检测,利用烧结工艺及气体力学的基本原理,建立了描述该均匀性评价指数的数学模型,以解决现阶段仅凭人工定性判断的不足.在此基础上,开发了在线监测软件.实践证明,该模型能客观、定量地反映出烧结机宽度上各部位料层密实度的差别

为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用

提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力