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《中南大学》 2001年
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人工智能与混沌理论在铜锍吹炼炉实时仿真与优化决策中的应用研究

姚俊峰  
【摘要】: 铜锍吹炼过程是一类具有多变量、非线性、强耦合、大惯性、时变性和不确定性、难以实时在线控制等特点的复杂对象,铜锍吹炼过程优化决策与控制的目的是为了提高劳动生产率,实现优质高产和降低能源消耗。随着铜锍吹炼炉在我国的广泛应用和吹炼指标要求的提高,实现铜锍吹炼过程的自动化作业日趋重要。正因如此,提高铜锍吹炼过程的优化决策和计算机控制水平已成为吹炼过程发展的重要方向。 本文简要介绍了铜锍吹炼的基本原理,分析了铜锍吹炼的基本特性、吹炼过程的控制目标及其影响因素,对自热过程、炉衬温度场、气体喷射现象进行了解析,对造渣制度的优化进行了研究。在此基础上,以节能降耗为目标,在“数学模拟—全息仿真—整体优化”的思想方法和技术路线指导下,提出了铜锍吹炼过程风口区温度、熔剂加入制度、冷料加入制度与鼓风制度的优化策略:通过对来自生产实践的原始样本进行自标准化和噪音样本过滤处理后,运用机理分析和数理统计方法选择建模变量,将主成分分析法(PCA)、最优判别平面(ODP)和偏最小二乘法(PLS)应用于历史样本数据的模式识别, 建立了铜锍吹炼炉渣重量和成份的小波神经网络预测模型:提出了基于自回归AR(P)与三重指数平滑法的铜锍品位动态组合预测模型;利用混沌运动的遍历性和遗传算法的反演性,提出了一种混沌遗传优化算法(CGA),并对其优化效率进行了定量的评价,研究表明其寻优效果良好:针对入炉冷料种类多、成份变化大的特点,建立了冷料熔化的动力学模型;基于机理分析和人工智能技术建立了铜锍吹炼过程操作参数优化决策模型和炉况实时在线仿真检测模型;建立了利用烟气温度对某厂的造铜期终点进行预报的数学模型。 在上述研究基础上,开发了铜锍吹炼炉优化操作智能决策支持系统,将其应用于生产实践,使粗铜产量提高了6.0%,冷料处理量提高了7.8%,炉衬寿命由原来的213炉提高到235炉,提高了10.3%。 为提高智能决策支持系统的信息集成度与决策精确度,研制并建成了集管理、监测和决策于一体的铜锍吹炼炉信息集成系统并投入使用,从而实现了生产过程决策、生产状况监测和各类管理的计算机化并获得了显著的经济和社会效益。
【关键词】:铜锍吹炼 人工智能 混沌遗传算法 小波 神经网络 优化 在线仿真检测
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TF355
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-5
  • 前言5-10
  • 第一章 文献综述10-25
  • 1.1 铜工业的发展与现状10-14
  • 1.1.1 铜冶金的现代生产方法10-11
  • 1.1.2 现代铜锍吹炼方法11-12
  • 1.1.3 铜冶炼技术展望12-14
  • 1.2 人工智能与遗传算法简述14-19
  • 1.2.1 模式识别14-15
  • 1.2.2 神经网络15
  • 1.2.3 自适应小波神经网络15-16
  • 1.2.4 遗传算法16-17
  • 1.2.5 智能决策支持系统17-19
  • 1.3 混沌理论简述19-22
  • 1.3.1 混沌理论简介19-20
  • 1.3.2 混沌理论在优化计算中的应用20-21
  • 1.3.3 混沌理论在过程控制中的应用21-22
  • 1.4 人工智能和混沌理论在有色金属冶炼中的应用22-25
  • 第二章 铜锍吹炼过程优化的理论基础25-41
  • 2.1 铜锍吹炼过程热力学25-26
  • 2.2 铜锍吹炼过程的特征26-27
  • 2.3 铜锍吹炼过程热化学27-28
  • 2.4 炉衬温度场仿真28-33
  • 2.4.1 炉衬温度场模型28-30
  • 2.4.2 有关参数和边界条件的确定30-31
  • 2.4.3 温度场计算分析31-33
  • 2.5 气体喷射现象解析33-36
  • 2.5.1 卧式转炉中的气体侧吹喷射现象33-35
  • 2.5.2 特尼恩特转炉中的气体侧吹喷射现象和风口堵塞问题35-36
  • 2.6 造渣制度的优化36-39
  • 2.6.1 高品位铜锍吹炼36
  • 2.6.2 富氧鼓风作业36
  • 2.6.3 控制Fe_3O_4量36-37
  • 2.6.4 渣系的选择37-39
  • 2.7 铜锍吹炼过程的控制目标及影响因素分析39-41
  • 2.7.1 合理渣型的选择39
  • 2.7.2 渣含铜39-40
  • 2.7.3 熔体温度40
  • 2.7.4 鼓风强度40-41
  • 第三章 铜锍吹炼过程优化策略研究41-44
  • 3.1 风口区温度优化策略41-42
  • 3.1.1 控制目标41
  • 3.1.2 优化策略41
  • 3.1.3 优化模型41-42
  • 3.2 物料加入制度优化策略42-43
  • 3.2.1 熔剂加入制度优化策略43
  • 3.2.2 冷料加入制度优化策略43
  • 3.3 鼓风制度优化策略43-44
  • 第四章 人工智能建模技术44-52
  • 4.1 吹炼过程数据样本预处理技术44-45
  • 4.1.1 样本自标准化44
  • 4.1.2 噪音样本过滤方法44-45
  • 4.1.3 建模变量选择45
  • 4.2 吹炼模式识别技术45-48
  • 4.2.1 主成分分析法(PCA)45-46
  • 4.2.2 最优判别平面(ODP)46-47
  • 4.2.3 偏最小二乘法(PLS)47-48
  • 4.3 小波神经网络建模方法48-52
  • 第五章 混沌遗传优化算法及其寻优效率评价52-58
  • 5.1 混沌遗传优化算法原理52-55
  • 5.1.1 编码方案及交换方案的确定52
  • 5.1.2 随机扰动的确定52-53
  • 5.1.3 混沌遗传算法53-55
  • 5.2 混沌遗传算法实例55
  • 5.3 混沌遗传算法寻优效率评价55-58
  • 5.3.1 排序选择57
  • 5.3.2 简单杂交57-58
  • 第六章 铜锍吹炼炉优化操作数学模型58-83
  • 6.1 优化操作模型建模方法58
  • 6.2 造渣期操作参数优化模型58-64
  • 6.2.1 最佳铜锍入炉量58-61
  • 6.2.2 最佳熔剂加入制度61-62
  • 6.2.3 最佳冷料加入制度62-63
  • 6.2.4 最佳鼓风制度63
  • 6.2.5 渣量及成分预测模型63-64
  • 6.3 造铜期操作参数优化模型64-67
  • 6.3.1 造渣期末残渣量和白铍量预测模型64-65
  • 6.3.2 最佳冷料加入制度65-66
  • 6.3.3 最佳鼓风制度66
  • 6.3.4 粗铜量及残渣量预报模型66-67
  • 6.4 优化操作模型的自学习与自适应67
  • 6.4.1 造渣期鼓风制度优化模型的自学习与自适应67
  • 6.4.2 造铜期鼓风制度优化模型的自学习与自适应67
  • 6.4.3 最佳熔剂量优化模型的自学习与自适应67
  • 6.4.4 渣量及成分预测模型的自学习与自适应67
  • 6.5 冷料熔化动力学模型67-70
  • 6.5.1 冷料熔化模型描述68
  • 6.5.2 熔化速率模型68-69
  • 6.5.3 熔化时间模型69
  • 6.5.4 熔化参数的确定69-70
  • 6.6 基于神经网络与机理分析方法的在线仿真检测模型70-76
  • 6.6.1 铜锍吹炼过程机理模型70-72
  • 6.6.2 基于神经网络的在线仿真检测模型72-73
  • 6.6.3 基于机理模型的神经网络在线仿真检测建模73-75
  • 6.6.4 在线仿真检测模型的自校正与维护75-76
  • 6.6.4.1 在线自校正75-76
  • 6.6.4.2 模型更新76
  • 6.7 铜锍品位动态预测——AR(p)指数平滑组合模型76-79
  • 6.7.1 时序分析AR(p)预测模型76-77
  • 6.7.2 三次指数平滑模型77
  • 6.7.3 铜锍品位的动态预测——AR(p)-指数平滑组合模型77-79
  • 6.8 铜连吹炉造铜期终点判断79-83
  • 6.8.1 造铜期烟气温度的数学模型80-81
  • 6.8.2 模型在生产实践中的应用81-83
  • 第七章 铜锍吹炼炉优化操作智能决策支持系统83-95
  • 7.1 系统开发步骤83
  • 7.2 系统结构与功能83-84
  • 7.3 系统主要模块84-95
  • 7.3.1 数据在线采集模块84-85
  • 7.3.2 炉衬温度场计算模块85
  • 7.3.3 操作制度优化决策子系统85-88
  • 7.3.4 实时炉况在线仿真子系统88-90
  • 7.3.4.1 造渣期工艺操作参数与生产状态在线仿真88-89
  • 7.3.4.2 造铜期工艺操作参数与生产状态在线仿真89-90
  • 7.3.5 成分、物相预测模块90-91
  • 7.3.6 自学习模块91-92
  • 7.3.7 造铜期终点预报模块92
  • 7.3.8 生产管理模块92-94
  • 7.3.9 故障诊断模块94
  • 7.3.10 操作规程培训模块94-95
  • 第八章 铜锍吹炼炉操作优化智能决策系统工业应用实践95-98
  • 8.1 应用概况95
  • 8.2 预报准确度95
  • 8.3 实际效果95-97
  • 8.3.1 产量提高96
  • 8.3.2 冷料处理量增加96
  • 8.3.3 炉衬使用寿命延长96-97
  • 8.3.4 工序操作整体水平提高97
  • 8.4 经济效益初步预测97-98
  • 第九章 结论与建议98-100
  • 9.1 结论98-99
  • 9.2 建议99-100
  • 参考文献100-107
  • 攻读博士学位期间发表论文107-108
  • 攻读博士学位期间参加研究工作108-109
  • 致谢109

【引证文献】
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1 刘飞飞;匡以顺;;人工神经网络在转炉炉衬红外监测中的应用[J];甘肃冶金;2007年01期
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1 匡以顺;基于红外热图像信息的铜转炉炉衬蚀损状态在线测量系统研究[D];江西理工大学;2007年
2 李刚;再生铜反射炉内多场耦合数值仿真与优化研究[D];中南大学;2010年
【参考文献】
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1 周鸣争;基于遗传算法的曲线拟合及应用[J];安徽机电学院学报;2000年03期
2 罗晓玲;我国铜业市场发展预测[J];世界有色金属;2000年06期
3 唐巍,李殿璞,陈学允;混沌理论及其应用研究[J];电力系统自动化;2000年07期
4 高小强,郑忠,刘玉全;高炉炉况的动态辨识[J];重庆大学学报(自然科学版);1996年02期
5 高小强,郑忠,黄庆周;高炉铁水含硅量和含硫量动力学预报研究[J];钢铁;1995年04期
6 徐科军,区建军,苏敬安,董联;预测铁水硅含量的神经网络初探[J];工业仪表与自动化装置;1996年03期
7 张明君,皮道映,孙优贤;基于工程应用观点的软仪表开发策略[J];化工自动化及仪表;1996年06期
8 张亚乐,徐博文,方崇智,康飚;一种改进的遗传算法在原油蒸馏过程优化中的应用[J];化工自动化及仪表;1997年03期
9 蔡正,王国栋,刘相华,袁建光,焦四海;神经网络结合数学模型预测带钢卷取温度[J];钢铁研究学报;1998年03期
10 李东;一个基于知识的DSS模型管理系统概念框架[J];决策与决策支持系统;1995年02期
【共引文献】
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1 李春;低品位铜矿制取硫酸铜的研究[J];四川有色金属;1998年01期
2 吴大宏,赵人达;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究初探[J];四川建筑科学研究;2002年03期
3 淡丹辉,何广汉;智能桥梁结构的智能计算方案及其初步实现[J];四川建筑科学研究;2002年04期
4 王倩;蒋林华;张京丰;徐海群;;模糊神经网络在粉煤灰混凝土强度预测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年06期
5 刘青峰;尹久仁;;神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望[J];四川建筑科学研究;2007年01期
6 张彤;王建平;孟改样;;异因同果关联神经网络在工程造价中的应用研究[J];四川建筑科学研究;2009年02期
7 翁兴中;蔡良才;;基于神经网络理论的机场沥青道面状况评定[J];四川建筑科学研究;2010年01期
8 薛宏伟;芜湖电厂给水控制和主汽温控制改造[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年03期
9 邓建斌;叶洪江;;基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2006年03期
10 张安勤;数据挖掘与进化算法[J];安徽教育学院学报;2002年03期
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1 施式亮;何利文;伍爱友;李润求;;基于分形学的瓦斯爆炸事故时序数据分析模型及应用[A];中国职业安全健康协会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 刘青峰;纪斌义;谢基龙;缪龙秀;;断裂力学裂纹扩展仿真技术-研究进展[A];第七届中国CAE工程分析技术年会暨2011全国计算机辅助工程(CAE)技术与应用高级研讨会论文集[C];2011年
3 周宇飞;陈信怀;;电力电子中的混沌现象及其应用研究[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
4 杨益;方潜生;汪力君;;基于Handel-C的数字芯片的设计方法研究与实现[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
5 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
6 胡杨林;蒋洁琼;王明煌;曾勤;邱岳峰;邹俊;陈红丽;FDS team;;聚变裂变混合堆长寿命锕系废料嬗变处理的中子学优化分析[A];安徽新能源技术创新与产业发展博士科技论坛论文集[C];2010年
7 贺勇;;单亲遗传算法的最优群体规模[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 喻洪流;钱省三;关慎远;;机电复杂系统的智能控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 胡志坤;桂卫华;阳春华;张作良;王晓丽;;连续碳酸化分解过程智能控制系统[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 刘羿彤;付梦印;高宏斌;;一种改进的PSO算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 罗启彬;基于混沌理论的遥测信息安全技术研究[D];中国工程物理研究院;2009年
2 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
3 王杰;基于人工智能的乒乓球比赛技战术诊断与评估研究[D];上海体育学院;2010年
4 王晓辉;中国产业结构的动态投入产出模型分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 朱丽娜;大规模网络安全态势评估与防卫技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 孙鹏飞;基于计算智能技术的蛋白质结构预测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
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1 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
2 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
4 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
5 武文宾;冲击地压的非线性岩梁混沌动力学分析[D];山东科技大学;2010年
6 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
7 蒲锰;非侵入式矿井提升机PLC电控系统实时故障诊断方法的研究[D];山东科技大学;2010年
8 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
9 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
10 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
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1 王景秀;高炉炉衬厚度检测技术[J];鞍钢技术;1996年06期
2 宗明成,张建新,陈淑琴,罗建平,王玉琳;脉冲电视热成像无损探伤装置的研制[J];北方交通大学学报;1997年01期
3 薛书文,宗明成,张建新,赵雁,汤慧君;金属内部近表缺陷深度的定量化检测新方法[J];北方交通大学学报;1998年01期
4 聂向晖,李晓刚,杨体绍,李明,谭依;连续铸钢用中间包衬里损伤的红外检测分析[J];北京科技大学学报;2004年01期
5 曾令可,吴卫生;物性参数对陶瓷制品红外无损检测影响的研究[J];材料科学与工程;1997年01期
6 许良友 ,阮新伟;采用铜冷却壁提高有色冶炼炉寿命[J];世界有色金属;2003年07期
7 曹异生,唐健;氧化铝工业现状及市场前景分析[J];世界有色金属;2003年12期
8 周国宝;略论发展我国氧化铝工业战略取向[J];世界有色金属;2004年01期
9 王恭敏;解决我国有色金属资源严重短缺的对策[J];世界有色金属;2004年05期
10 曾令可,张功元;陶瓷坯体烧成过程中温度场的三维有限元分析[J];材料研究学报;1994年03期
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1 丁翠娇;蒋扬虎;郑兆平;张茂杰;王杰;金承瑛;;几种燃烧器的试验研究[A];2001中国钢铁年会论文集(下卷)[C];2001年
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1 李欣峰;炼铜闪速炉熔炼过程的数值分析与优化[D];中南大学;2001年
2 周乃君;基于风粉监测的煤粉锅炉燃烧工况动态仿真与操作优化专家系统研究[D];中南大学;2003年
3 陈卓;铜闪速炉系统数值熔炼模型及反应塔炉膛内形在线仿真监测研究[D];中南大学;2002年
4 周萍;铝电解槽内电磁流动模型及铝液流场数值仿真的研究[D];中南大学;2002年
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1 陈志刚;电站锅炉火焰数字图像智能检测系统研究与实现[D];重庆大学;2002年
2 郑士龙;基于神经网络的注塑成型工艺优化[D];长春理工大学;2005年
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1 林祈元;张小刚;赵晶晶;;一种基于CHMM的回转窑喂煤量变化趋势预测方法[J];计算机系统应用;2011年11期
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1 钱惠国;工业炉窑壁面散热及热污染控制的研究[D];东华大学;2010年
2 孙鹏;基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统研究[D];东北大学;2009年
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1 姚婷婷;微小永磁器件坯料表面质量的视觉检测研究[D];江西理工大学;2011年
2 周其显;苹果早期机械损伤的红外热成像检测研究[D];华东交通大学;2011年
3 郑德珍;回转窑温度控制系统的研究[D];辽宁科技大学;2012年
4 赵晶晶;基于时序趋势特征的回转窑喂煤SVM分类方法[D];湖南大学;2011年
5 周生健;回转窑物料运动特征信息及其测量[D];湖南大学;2010年
6 李俊;铁矿氧化球团回转窑三维温度场仿真系统的研究与开发[D];中南大学;2012年
7 李辉;镍铁回转窑的过程控制[D];济南大学;2012年
8 林祈元;基于HMM的回转窑喂煤量趋势预测[D];湖南大学;2011年
9 李晶辉;基于互信息的多层隐朴素贝叶斯算法研究[D];湖南大学;2012年
10 胡义函;基于稳健估计的极限学习机方法研究[D];湖南大学;2012年
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1 张昀;进化速率的研究与进化理论的统一[J];北京大学学报(自然科学版);1997年06期
2 王梓坤;论混沌与随机[J];北京师范大学学报(自然科学版);1994年02期
3 李永正,方湄,姚冬梅;一种递阶结构专家控制系统的设计[J];电气传动自动化;1997年04期
4 王殿辉,刘振宇,王国栋,张强,姜洪生,王洪水;利用神经网络预测热轧板带力学性能[J];钢铁;1995年01期
5 孙晓光,常春,刘相华,王国栋, 于波,韩峰;精轧机组负荷分配的人工神经网络识别[J];钢铁;1995年11期
6 武忠祥;一种求多变量函数总体极小点的填充函数[J];工程数学学报;1999年03期
7 阳春华,桂卫华,吴同茂,朱玲;浸没熔炼过程的专家智能控制[J];工业控制计算机;1997年02期
8 蒋慰孙;2000年化工自动化展望[J];化工自动化及仪表;1994年01期
9 靳小桂,王永强;现场总线最新进展[J];化工自动化及仪表;1994年04期
10 陈汉荣;贺善持;;氧气底吹熔炼法在我局的应用研究[J];湖南有色金属;1993年04期
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1 邵义元;铜锍吹炼过程中耗氧量的计算[J];河西学院学报;2003年02期
2 胡志坤,桂卫华,彭小奇,阳春华;铜锍吹炼过程操作参数优化决策模型研究[J];有色冶金设计与研究;2003年S1期
3 黄辉荣;铜锍吹炼工艺的选择及发展方向[J];矿冶;2004年04期
4 黄辉荣;金隆公司300kt/a扩改工程吹炼工艺方案的论证[J];铜业工程;2004年03期
5 胡志坤,梅炽,彭小奇;PS转炉铜锍吹炼过程智能决策与终点预报系统[J];有色金属;2002年01期
6 ;用钙镁磷肥高炉进行磷镍铁吹炼[J];云南化工;1979年02期
7 唐尊球;铜PS转炉与闪速吹炼技术比较[J];有色金属(冶炼部分);2003年01期
8 ;小型碱性侧吹转炉预热鼓风试验[J];钢铁;1959年15期
9 冯春荣;双排氧枪侧吹转炉水力学模拟试验[J];东北大学学报(自然科学版);1978年02期
10 黄孔宣;外论摘要选译[J];有色金属(冶炼部分);1980年06期
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1 翟秀静;张旭;符岩;姜澜;;从转炉富钴渣中回收钴的研究[A];有色金属工业低碳发展——全国有色金属工业低碳经济及冶炼废气减排学术研讨会论文集[C];2010年
2 张真;竺乐庆;王鸿斌;孔祥波;张培毅;;人工智能技术在森林保护中的应用[A];第三届中国森林保护学术大会论文摘要集[C];2010年
3 于洁;孙庚山;;仿人智能控制在型煤压力控制系统中的应用仿真研究[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年
4 张强;;以校园网为平台充分发挥计算机作为知识载体的作用[A];教育技术:信息化阶段新发展的研究[C];2007年
5 葛新峰;徐广文;周叶;唐澍;;水电机组故障智能诊断研究综述[A];水电设备的研究与实践——第十七次中国水电设备学术讨论会论文集[C];2009年
6 刘永清;刘泉宝;;关于知识表示的思考[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年
7 柳志军;涂亚庆;;智能控制与人工智能的特点及关系探讨[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
8 杨淮清;;机器人既需要本能反应也离不开智能行为[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1999年
9 蔡红彬;高阳;;专家系统在管理中的应用[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年
10 黄宏;郭彩霞;;产生式规则用于实时控制[A];第三届全国控制与决策系统学术会议论文集[C];1991年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 张巍巍;史话:打响“第一枪”[N];科技日报;2009年
2 本报记者 张颍;AI,人类,2045[N];华夏时报;2011年
3 叶柳青;潘云鹤:与人工智能的不解之缘[N];江苏科技报;2008年
4 杨峥;华 硕 人工智能引领主板新时尚[N];中国电脑教育报;2004年
5 本报记者 韩霁;“人工智能”运用领域越来越宽[N];经济日报;2007年
6 记者 张宪;人工智能何时最终模拟人脑[N];工人日报;2006年
7 记者 何鑫 通讯员 张燕霖;高交会“中国象棋人机大战”今开战[N];深圳商报;2009年
8 吴成良;“机器人科学家”上岗[N];人民日报;2010年
9 本报驻多伦多记者王心见;让我做你的好帮手[N];科技日报;2002年
10 赵南元;人工智能:哲学的困境?[N];中华读书报;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 姚俊峰;人工智能与混沌理论在铜锍吹炼炉实时仿真与优化决策中的应用研究[D];中南大学;2001年
2 霍利民;基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估[D];华北电力大学(河北);2005年
3 潘文杰;基于人工神经网络技术的烤烟重金属积累特征研究[D];西南大学;2006年
4 王刚;混合智能系统及其在商务智能中的应用研究[D];复旦大学;2008年
5 刘孟祥;三效催化转化器高效长寿低排放优化设计理论及方法研究[D];湖南大学;2008年
6 赵野军;橡胶挤出机智能CAD的技术和方法研究[D];北京化工大学;2005年
7 傅少君;岩土结构仿真反馈分析的理论与实践[D];武汉大学;2005年
8 仝秋红;基于智能技术的内燃机油添加剂优选及配伍研究[D];长安大学;2004年
9 朱名日;地球物理场对磁敏式传感器影响及其应用研究[D];中南大学;2004年
10 孙洁;企业财务危机预警的智能决策方法研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张旭斌;P-S转炉熔剂加入及铜锍加入优化模型的研究[D];南昌大学;2011年
2 薛立华;铜锍P-S转炉吹炼终点复合式预报系统的开发与应用[D];中南大学;2003年
3 路阳;信息Agent适应性实现技术研究[D];大庆石油学院;2005年
4 段国强;智能水下机器人(AUV)自救模糊专家系统仿真研究[D];华中科技大学;2005年
5 党兰学;汉字语法语义智能输入法总体设计与部分实现[D];河南大学;2006年
6 马会;基于遗传算法的智能组卷系统的研究与实现[D];沈阳工业大学;2009年
7 朱燕;基于人工智能与数据挖掘理论的企业决策支持系统[D];广东工业大学;2001年
8 程蕾;基于Agent技术的智能题库系统的研究与设计[D];浙江大学;2003年
9 霍再林;基于人工智能的参考作物腾发量与作物水盐响应研究[D];内蒙古农业大学;2004年
10 胡龙江;神经网络在构件分类与模糊检索中的应用与研究[D];华中师范大学;2005年
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