基于多Agent的智能决策支持系统研究

针对智能化群体决策,结合Agent技术提出了基于多Agent的智能决策支持系统模型。分别对该模型的交互层以及智能决策层中的各Agent进行了描述,并说明了资源层中各库的功能。该系统通过黑板控制Agent进行Agent之间地协调,有助于多个Agent协同求解大规模复杂问题。     

多Agent智能电网调度决策支持系统研究

文章介绍了Agent技术和决策支持系统,针对电网调度的局限性提出了基于多Agent的智能调度决策支持系统,并详细阐述了系统的体系结构和各个Agent的功能。系统能够将位于网络上任何位置的Agent与现有电力信息系统有机地结合起来,共同高效、快速、可靠地为调度员提供决策支持。     

多Agent系统在供应链管理中的运用研究

分析了Agent和多Agent系统的特点,对于多A-gent系统在供应链管理中的运用作了比较深入的探讨。     

智能Agent技术在教师远程教育中的应用

随着智能技术在远程教育中的应用,教师教育的关注点由教学方法的学习向自主的远程学习发展。在此背景下,通过智能Agent技术应用,解决教师个性化学习的需求,探索教师远程教育新模式。     

智能Agent技术的发展和应用详解

近年来,我国对Agent技术的理论和应用进行了广泛的研究,Agent技术已经从科学研究开始进入实际应用阶段。本文对我国的Agent研究以及有代表性的应用进行了阐述,以期为我国的Agent技术的应用有所裨益．     

基于多Agent的库存管理智能决策支持系统研究

在传统库存管理决策支持系统的基础上,结合Agent技术,提出了一种基于多Agent的库存管理智能决策支持系统模型,介绍了该模型的系统结构,阐述了模型各个子系统的功能,给出了系统工作流程、Agent结构。该模型解决了传统库存管理决策支持系统难以适应动态环境变化的问题,提高了库存管理决策支持系统的智能性。文章最后总结了采用多Agent技术实现库存管理智能决策支持系统的主要优点。     

基于多Agent的供应链风险管理

通过引入供应链风险的概念,探索供应链风险管理的意义,介绍了国内外企业和学术界的研究情况,同时在基于Agent相关理论基础上,将Agent的智能技术应用到供应链风险管理中,从而建立了基于多Agent系统的供应链风险管理模型（MABSCRM）。识别风险来源,衡量风险特征并实施控制,进而协调供应链内部各成员的关系,以期达到减少干扰。提高供应链整体运行效率。这个模型对供应链风险管理者在进行下一次的供应链运作将有很好的帮助。     

智能Agent和数据挖掘技术在物流中的应用

探讨目前电子商务企业如何运用智能Agents和数据挖掘技术设计电子商务市场结构,提升自身竞争力来展开研究。指出了电子商务在物流领域中运用的安全性要求,并以Agent在物流配送系统中的运用为案例进行研究,具体分析电子商务市场结构中Agent的每一模块的功能与作用,为电子商务企业应用智能Agent提供指导。     

移动Agent在智能搜索中的应用

本文简要介绍了Agent技术,重点阐述了如何分析和设计智能搜索系统.以Agent技术作为系统建模的基础,进行基于移动Agent的智能搜索系统的研发.     

舰载雷达智能故障诊断系统研究

为提高装备维护水平,立足于某型潜用火控雷达,着眼于海军装备故障诊断现状,设计了一种基于多Agent的智能故障诊断系统总体结构,诊断系统能根据设备的结构变化进行动态调整,通过知识库和诊断推理机的分离、诊断Agent的动态生成和管理等技术,使该智能故障诊断系统能方便地应用到其它装备。以BDI结构模型为基础,从基于实例的推理(CBR)、产生式诊断系统和神经网络诊断系统三个方面实现了诊断Agent的诊断功能,可最终将故障定位到可更换的元器件。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障智能诊断系统

利用LabVIEW平台开发了齿轮故障诊断系统。系统主要采用共振解调诊断和BP神经网络诊断两种方法。共振解调诊断由Hilbert解调和小波包解调实现故障频率识别;BP神经网络诊断由对有量纲和无量纲参量提取的特征以及根据小波相对能量提取的特征作为神经网络的输入向量,轴承的故障类型作为输出向量,采用神经网络对轴承进行诊断,实验结果表明:通过解调和神经网络诊断,该系统能有效识别齿轮故障,确定故障类型。     

基于多传感器融合与贝叶斯网络在电力系统故障诊断方法研究

在电力系统中,故障的发生采用自动化的警报处理电力系统,并据此对电力系统进行事故后的快速恢复,采用多层传感器数据信息融合与贝叶斯网在电力系统故障诊断方法中的预测处理。     

航空发动机控制系统传感器智能故障诊断

航空发动机控制系统故障诊断一直是一个重点研究课题,本文使用智能故障诊断技术对发动机控制系统传感器进行状态检测和故障诊断。具体方法为:以传感器之间的冗余关系为基础,利用基于智能粒子群算法的小波神经网络建立传感器输出预测器,通过准确预测传感器输出,实现对传感器的检测和故障诊断。通过仿真验证,本文所使用智能故障诊断技术是可行的,具有一定的借鉴价值。     

基于神经网络方法的风机故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差。     

基于模糊理论的飞机自动油门系统故障诊断方法

飞机自动油门系统作为飞机上最重要的系统之一,其关联设备多并且工作逻辑复杂,在给飞行人员带来更多便利的同时,也加大了其故障测试的复杂性和困难度。本文通过应用模糊理论,并结合飞机自动油门系统的工作原理和故障点,总结出一种将模糊理论和专家技术相结合的故障诊断技术以自动判断飞机自动油门系统的故障原因。     

装备故障诊断方法研究

分析了神经网络故障诊断的特点,构建了神经网络的装备故障诊断模型,克服了传统故障诊断的缺点,并用某型装备故障的数据进行了验证,结果表明了神经网络诊断故障是一种有效的诊断方法。     

基于汽车空调系统压力分析的故障诊断与排除

在汽车空调维护过程中,目前空调系统的运行状况及其故障的诊断,很大程度上依赖空调系统不同压力的理解与分析。本文在检测空调系统压力的最常用工具——歧管压力表的结构原理及压力特点的基础上,针对空调制冷系统压力超出正常范围值的情况,分析引起故障的可能原因,本文根据故障原因提出一些诊断方法及排除措施,起到良好的效果。     

基于支持向量机的柴油机故障诊断

本文研究了基于支持向量机的故障诊断方法。以传感器检测数据为输入,利用v-支持向量分类机进行故障分类识别。通过对柴油机燃油压力波动信息和柴油机振动监测数据的处理分析,结果显示基于支持向量机的故障分类器能够在样本有限的情况下出色的完成多种故障的诊断分类。     

挖掘机液压系统故障诊断与维修

挖掘机被广泛应用于采油、采矿、建筑、水利等工程中,挖掘机的重要系统之一便是液压系统。本文先介绍了挖掘机液压系统故障诊断与维修时应遵循的原则和注意事项,最后通过具体实例介绍了故障诊断与维修的方法并提出要正确使用挖掘机的液压系统和怎样进行日常维护。     

TORNADO燃机故障诊断的神经网络模型研究

为改善单神经网络收敛速度慢的问题,本文采用组合神经网络建模方法,建立了燃机性能仿真网络模型,并进行实验验证。建模过程中,将建模对象划分为三个相对独立的子网络,利用获取的实验数据组成训练域对网络进行训练,建立起一套可用于燃气轮机控制系统仿真及故障诊断的组合神经网络模型。实验结果表明:该模型平均输出误差约为3%-6%,计算时间小于100ms,可用于基于模型的燃气轮机诊断系统。