网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

化工类实验室火灾成因与对策探讨

消防安全隐患是化工实验室存在的诸多安全隐患中最大的隐患,其危害性也最为严重。对化工类实验室的消防安全隐患进行分析,研究探讨化工类实验室防火安全管理措施,提高该类场所预防火灾的能力。     

案例教学在《化学事故应急救援》课程中的应用

案例教学首先要了解“案例教学法”的含义及特点,在此基础上介绍《化学事故应急救援》的课程特点,并就该课程案例教学实施过程中案例的选取、课堂案例讨论、案例总结与评价等问题进行分析,最后对案例教学实施中应注意的问题提出三点意见。     

石化工业园区消防安全分析及灾害事故处置对策研究

针对全国各地石化工业园区不断新建,化学灾害事故风险增大,以及灾害事故处置难度大的问题,以天津滨海新区石化工业园区为例,对石化工业园区灾害事故风险进行了全面分析,有针对性地提出了石化工业园区灾害事故处置的对策与建议。     

超细粒子对环氧树脂的增韧改性研究

用NW-2辛酯偶联剂改性过的复合氧化锌(ZnO)超细粒子对环氧树脂进行增韧,借助于SEM和力学性能测试手段研究了ZnO粒子的形貌以及NW-2辛酯偶联剂改性复合ZnO粒子在环氧树脂体系中的增韧情况及其机理.结果表明:经过NW-2辛酯偶联剂改性的复合超细ZnO粒子对环氧树脂具备良好的增韧效果.     

基于Agent的URWEIDSS研究

介绍了智能决策支持系统现存的问题和未来的发展方向,分析了目前城市河流水环境决策支持系统的发展现状,提出了基于Agent技术设计城市河流水环境智能决策支持系统(URWEIDSS)的思想,并对城市河流水环境中存在的实体进行了Agent建模,最后给出了URWEIDSS的结构框架.     

MDI一体化项目排污口对长江水质影响的预测

以MDI一体化项目排污口为研究对象,采用二维水质数学模型,预测了不同水位条件下,MDI一体化项目各企业排放的废水污染物对长江下游水体水质的影响。预测结果表明,在达标排放前提下,除挥发酚、硝基苯外,各污染物对排污口下游长江水体水质影响较小,长江水体水质基本满足GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中Ⅲ类标准要求;挥发酚、硝基苯在排污口下游会产生一定的超标污染带,岸边5 m以外,下游120 m以远即满足《地表水环境质量标准》中Ⅲ类标准要求,不会对下游水质安全造成影响。     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

基于分布实时多Agent技术的防空兵群指挥决策研究

探讨了防空兵群指挥决策的重要地位,依据现代高技术条件下防空兵群作战指挥的决策支持需求,研究并设计了防空兵群作战指挥决策支持系统的基本结构,重点研究了系统的人-机交互技术,阐述了Agent的元模型,详细论述了基于Agent的分布实时群体联盟体系,并对Agent的通信语言ACL消息结构进行分析且应用于联盟体系的通信传输,为构建防空兵群作战指挥决策支持系统的人机交互子系统提供技术准备。