一种足球机器人的AI决策系统设计

介绍了一种足球机器人的AI决策系统的设计。从通讯层、状态层、动作层以及决策层几个方面阐述了决策系统的层次表现以及实现，并在结尾部分提出了改进意见。     

一种足球机器人的AI决策系统设计

介绍了一种足球机器人的AI决策系统的设计。从通讯层、状态层、动作层以及决策层几个方面阐述了决策系统的层次表现以及实现,并在结尾部分提出了改进意见。     

基于GIS的城市规划分析决策系统设计

针对我国城市规划管理及城市职能部门分析决策的现实和发展趋势，结合我国对GIS开发应用研究的成果．提出了开发基于GIS的城市规划分析决策系统的构想．     

基于大数据技术的决策型智慧校园系统设计

智慧校园是信息化技术发展的必然产物,将大数据技术应用于高校的信息化建设是实现决策型智慧校园的关键.依据《慧校园总体框架》和智慧城市建设参考模型将决策型智慧校园系统架构设计为数据采集层、网络通信层、计算存储层、数据服务支撑层和智慧应用层,同时讨论系统中大数据的类型和分布式数据库的优势及利用MPP、Hadoop混合模式存储大数据的设计,通过研究设计一种新的决策型智慧校园架构,为决策型智慧校园的建设提供依据.     

基于数值预测的机器学习相关算法综述

计算机出现以后,人们就想知道它能否学习.机器学习的主要任务就是发明计算机算法,将数据转化为智能行为.机器学习算法可分为两大类:有监督算法和无监督算法.有监督学习算法用来建立预测模型,无监督学习算法用来建立描述模型.有监督的学习算法可以用来分类和数值预测.针对可以进行数值预测的几种算法,比如回归分析、决策树、神经网络、支持向量机等算法做了简单介绍,然后分析了几种算法的在数值预测问题上应用.     

基于数据仓库的高校教务决策系统设计

以高校教务管理为研究背景,分析了高校教务决策系统功能需求,设计了高校教务决策系统的架构,构建了高校教务管理系统数据仓库,实现了高校教务决策系统功能,为高校教务、教学的科学化管理和教育改革提供了数据支持。     

基于数据的机器学习问题

通过对基于数据的机器学习问题介绍,阐述了机器学习的主要问题、经验风险最小化、复杂性与推广能力问题。     

基于故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的机械设备更新决策软件的实现

本文运用FMECA方法对机械设备的故障模式、影响和致命度进行了分析，快速掌握了机械设备主要故障的部位、模式、机理、性质及发展趋势，并使用软件程序实现了计算机决策。实践证明，谊方法方便可靠。     

决策系统与模糊决策

对于一个给定的决策系统最主要的是做出正确的决策。本文讨论了几种不同类型的决策问题并给出了相应的决策方法 ,特别是模糊决策系统的模糊决策     

电喷发动机典型故障部位的分析

“电喷”是汽车发动机的电子控制燃油喷射系统的简称，目前在轿车上已得到广泛的应用。     

门座起重机RCM维修决策系统设计

应用面向对象高级语言C#和SQL Server 2005数据库,采用风险矩阵法、模糊层次分析法、根本原因分析法、综合决策法、逻辑决策法等方法,开发一套基于RCM技术,能够完成港口门座起重机的基础信息管理,以风险为基础,具有良好目标性的维修决策系统,根据用户选择的影响因素来确定其零部件的维修方式和最佳维修周期,以提高机械设备的可靠性和安全性,为企业提供优化、系统、科学的维修决策支持。     

基于Ruby的分布式服务系统的设计

为设计一种面向服务的分布式计算环境,研究了完全面向对象的Ruby语言,分析了面向服务的分布式计算应该具有的特点,并以此为依据设计了一个多层服务检索构架,以dRuby为蓝本提出了一个具体的实现方案。     

基于大数据标签与机器学习的车牌识别算法

为了提高机器学习算法对实际场景中车牌识别能力,克服天气、车牌种类对识别的干扰,以实际场景拍摄的车牌为识别对象,设计并开发了一种基于大数据标签与机器学习的车牌识别系统。首先,在不同启用场景、不同天气下采集两万帧车牌,涵盖各省市汽车,作为大数据标签和学习基础,建立车牌图像和车牌文字字段的训练集数据库;然后,利用图像降噪、自动阈值分割、形态学处理以及边缘检测,完成车牌定位与分割;随后,通过建立支持向量机与随机森林分类器,对训练集样本进行模型学习,完成机器学习算子,完成针对车牌的最终识别;最后基于Windows系统、C++语言与OpenCV开源学习框架,编码实现算法和系统。经过与对照组的对标测试,所提算法具有更高的车牌识别能力。     

基于数据仓库的高校财务决策支持系统设计

高校的财务信息化工作从会计电算化发展到现在的信息管理系统．趋势必将是财务决策支持系统,而数据仓库是决策支持系统的核心。该文根据高校的特点,设计了基于数据仓库技术的决策支持系统。系统通过在某高校的实际应用。取得了良好效果。     

基于机器学习的手势识别系统及其在移动终端上的应用

手势识别技术可有效提高移动终端操作效率。通过移动终端加速度传感器捕获手势执行过程中的三维加速度信号,经过预处理、特征提取之后,采用机器学习方法SVM,建立相应的SVM分类模型,并利用该识别模型实现手势动作。实验结果表明,该方法具有较高的识别率并在移动终端上得到应用。     

基于机器学习的入侵检测方法研究

入侵检测技术是几年来快速发展的一种动态的网络安全技术,应用机器学习方法处理入侵检测问题,是把它对应成一个模式识别与分类问题来处理的.因此讨论几种机器学习的分类方法的原理, 为下一步把机器学习算法应用到入侵检测系统中提供了相关的思路与方法.     

基于分类的机器学习方法中的决策树算法

阐述数据挖掘的分类及目的,总结分类器的构造方法,讲述分类中决策树的构建和修剪.     

基于机器学习思想的CDIO教学模式研究

以学生“能力本位”的CDIO教学模式近年来在应用型工科院校中的影响力逐步扩大。机器学习中模型化的求解思想有助于解决目前CDIO模式中实践探索不足、应用范围有限等问题。通过对机器学习与工程教学模式的比较,揭示机器学习思想和CDIO理念的内涵一致性。在阐述机器学习对CDIO教学模式实践和应用的启示作用后,以训练机器学习模型完成游戏任务为例挖掘其中的教学方法和技巧,说明在CDIO教学模式中的应用方式,以期为相关专业人才培养和教学改革提供借鉴与参考。     

基于生物学决策活动的高中学生批判性思维培养

生物学教学中,决策活动的设计和实施是发展学生批判性思维的有效途径。通过分析高中生物学教学决策活动中事实、猜想、结论与评价等四个阶段及其与批判性思维的关系,阐述利用决策活动发展学生的批判性思维的策略与方法,并为批判性思维的培养提供案例。