应用人工神经网络专家系统进行拉深件成形缺陷分析

人工神经网络专家系统是一种新型的专家系统。阐述了人工神经网络专家系统在冲压件成形缺陷分析中的应用，着重指出了人工神经网络专家系统与传统专家系统的不同之处以及在建立冲压件缺陷分析人工神经网络专家系统时所要注意的关键技术。     

水利水电工程环境影响综合评价的人工神经网络专家系统

在分级加权评价模型层次结构体系基础上,以三峡工程为背景,应用人工神经网络技术,建立了一个水利水电工程环境影响综合评价的人工神经网络专家系统,该专家系统的知识获取和存贮方式与普通专家系统不同,具有较高的推理效率,较强的容错、自适应和自我更新能力。      

GIS支持下的水文生态效应评价混合型专家系统设计初探

文章从人工神经网络(ANN)、专家系统(ES)各自的优势和不足出发，结合地理信息系统(GIS)技术的特点，介绍了水文生态效应评价的混合型专家系统(HEMES)的基本结构模式和各模块的功能。然后抓住ANN、ES、GIS的共同作用因子一专家知识，从数据库结构、C 类方面探讨了三者集成的问题，并根据集成的思想探讨了相关功能设计。指出HEMES是一种更准确、易操作的评价技术，可作为相关管理、决策者的辅助工具。     

环境智能决策支持系统

分别对决策支持系统和专家系统技术在环境科学领域中的应用进行了概述，分析了决策支持系统和专家系统的主要不同点，描述了决策支持系统集成专家系统而形成的智能决策支持系统方式，同时以大气污染总量控制规划智能决策支持系统为实例，分析了开发环境智能决策支持系统的必要性。以及环境智能决策支持系统的设计方法。     

提高环境规划CAP系统智能性的集成方法

为了解决环境规划的计算机辅助系统（ＣＡＰ系统）应用效果差的问题,笔者提出应该采用系统集成的方法,吸收人工智能技术,尤其是专家系统技术,从而改善ＣＡＰ系统的智能性．本文着重针对不同开发水平的ＣＡＰ系统,介绍了几种具体的集成方法：与知识处理模块的集成;与专家系统的集成;以及与多媒体技术的集成．     

“环境影响评价专家系统”的开发研究

文章分析了研制环境影响评价专家系统的目的和作用。介绍了该专家系统专家知识的主要内容，描述了环境影响评价专家系统的组成结构和主要构件的设计，并介绍了该系统的使用情况。     

数值仿真技术在腐蚀与防护领域应用研究进展

简要叙述了人工神经网络在大气、海水、土壤腐蚀方面的应用,系统分析了二维、三维元胞自动机的发展现状和发展趋势,及其在金属腐蚀与防护领域的应用研究进展。最后提出作为一种新兴的腐蚀与防护研究技术方法,腐蚀数值仿真技术展示出了强大的发展动力,未来的腐蚀数值仿真技术应朝着建模网络化、功能智能化、系统集成化方向发展。     

湿法烟气脱硫专家帮助和故障诊断系统的开发

介绍了专家系统在火电厂湿法烟气脱硫系统中的作用,利用ACCESS建立了湿法烟气脱硫专家系统的知识库;以Visual Basic 6.0语言为开发工具,对湿法烟气脱硫专家系统软件进行了开发,该软件具有专家帮助功能、故障诊断功能、工艺仿真功能、知识库管理功能等。     

提高环境规划CAP系统知识能性的集成方法

为了解决环境规划的计算机辅助系统应用效果差的问题，笔者提出应该采用系统集成的方法，吸收人工智能技术，尤其是专家系统技术，从而改善ＣＡＰ系统的智能性。     

用微生物群落评价水系的自组织人工神经网络方法

利用原生物群落在PFU上群集过程中的变化,可以评价水质和监测水污染,运用T．Kohonen自组织人工神经网络模型,根据NacArthur－Wilson平衡模型提出了3个功能参数和另外2个结构参数,对常德市16个站四季的水质进行了分析,建立了水质污染程度预测的计算机智能专家系统,预测成功率达100％。     

人工智能技术集成方法以及在塑性加工中的应用研究

论述了海洋工程所面临的严重挑战。阐述了舰船行业中舰船材料、构件的海洋环境腐蚀防护试验概况以及舰船机电设备环境试验、舰船海洋(含湖水)环境物理性能(电磁、水声、水压等)测试和海洋风、浪、流等海洋环境观测和试验发展概况。     

人工神经网络模型在水质预警中的应用研究进展

水质预警模型是大数据时代构建环境智能决策与管理体系的关键技术.近年来,水质自动化监测能力的提升以及测管协同对环境模型的强烈需求,激发了研究人员探索新的建模方法并努力提高模型预测性能.其中,人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型发展迅速.本文综述了3大类ANN模型的发展历史和模型结构特点,梳理了ANN模型在水质数据软测量、数据异常检测和时间序列预测等方面的研究进展,归纳了一般建模流程、技术建议和常用的模型性能指标,发现ANN模型的应用依赖于监测数据质量,存在模型可解释性差、模型运行硬件资源要求较高等不足,提出未来水质预警模型的研发思路和重点,需要加快推进水环境监测技术与预警模型的协同发展和业务化应用,通过多种应用场景检验实现技术迭代,形成大数据驱动的水质在线监测-智能预警-应急管理支撑体系,助力我国环境治理能力现代化.     

地理信息系统在环境模型研究中的应用

结合国内外环境信息系统的研究现状和研究实例,首先分析了ＧＩＳ与环境模型研究结合的必要性和ＧＩＳ在环境模型研究中潜在的应用范围,然后剖析了ＧＩＳ与环境模型研究结合的三阶水平并介绍了ＧＩＳ在环境模型研究中的应用现状,最后分析了ＧＩＳ和环境模型研究结合的发展趋势并给出了ＧＩＳ、ＲＳ、ＥＳ与环境模型理想的结合框架。     

基于RS的城市土地集约利用评价方法研究

论文建立了以遥感数据为主要数据源的城市土地集约利用评价指标体系,对城市土地利用遥感影像(IKONOS)特征进行分析,介绍评价指标遥感信息解译方法。在以遥感为主结合调查获取所有指标信息的基础上,应用综合评价和人工神经网络(ANN)模型对城市土地集约利用进行评价,通过评价结果比较,发现人工神经网络模型能够反映自变量和因变量之间的复杂非线性关系,是一种可行的评价方法。因此,论文构建基于遥感和人工神经网络(ANN)作为城市土地集约利用评价的方法体系,并应用其对石家庄市土地集约利用水平进行了评价。实践证明,这种体系构建评价方法更具时效性,实用性更强,工作更快捷、方便,评价结果更为客观。     

人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。     

基于人工神经网络的造纸废水处理动态仿真

研究了人工神经网络对废纸造纸废水处理过程动态仿真的可行性,采用误差反向传播网络(BP网)建立了表征原水COD、加药量、进水流量、历史出水COD与预计出水COD之间复杂关系的动态模型,并对不同训练方法进行了比较,发现带有动态调整的方法具有较好的效果,其模型的计算输出值与过程的实际输出值具有较好的一致性.对造纸厂现场排放的废水的实验表明,该模型可用于废纸造纸废水处理的动态描述.     

基于实测光谱的杭州湾悬浮物浓度遥感反演模式

悬浮物是我国近海水质遥感监测的主要参数之一.利用ASD地物光谱仪测量杭州湾水体的反射光谱,同步采集表层水样获取悬浮物浓度,模拟水色卫星MODIS和MERIS的波段设置提取遥感反射率,基于人工神经网络分别建立2种悬浮物浓度的遥感反演模式.实测结果表明,杭州湾水体中悬浮物浓度较高,泥沙含量远远大于叶绿素浓度,平均值分别为705 mg/L和1.164 mg/m³;2个监测站位的悬浮物浓度表现出时空上的差异,尤其是随潮汐变化的短周期变异十分显著;实测水体反射率光谱曲线在650～700 nm之间与800 nm附近分别出现峰值,光谱曲线一阶微分结果显示第一反射峰的位置随着悬浮物浓度增大向长波方向移动.基于神经网络建立的模拟算法充分利用了卫星不同通道的光谱信息,可以同时模拟水体中色素与非色素悬浮物的浓度,模型取得了较好的拟合效果,R²均大于0.95,可以应用于实际卫星遥感反演,尤其是MERIS数据,因其具有相对较高的空间分辨率,在近海水环境遥感监测中的应用前景更为广阔.     

SVM与ANN在湖泊富营养化评价中的对比研究

支持向量机是由Vapnik等提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题;人工神经网络(ANN)已经较成功解决模式识别和任意非线性函数回归问题,但是存在训练样本不足,并可能出现过拟合现象。SVM的结构风险最小化算法引起了科学界的关注,对传统基于经验风险最小化的神经网络算法提出了挑战,文章介绍了SVM和ANN的基本原理,并对二者在巢湖富营养化水平评价上做对比研究,结果表明,ANN比较容易陷入局部最优,支持向量机评价结果更加符合实际。