基于改进遗传算法的多目标配电网重构

配电网重构是配电管理系统的重要内容,从本质上讲,它是一个非线性组合优化问题,若采用传统的遗传算法处理,由于其易于陷入局部最优解和随着配电网规模的扩大搜索效率低的问题,难以得到理想结果。文中提出一种改进的遗传算法来处理配电网重构问题,采用实数编码,减小了染色体长度和生成不可行解的概率,同时遗传父代优良基因的可能性大大增加。针对适应度函数计算中潮流收敛速度慢的缺点,采用前推回代的方法,大大减少了潮流计算的时间,较好的解决了配电网重构问题。理论分析和算例表明,该方法高效可行,适合配电网自动化的实际应用要求。     

高校图书馆数字资源多目标协同智能优化配置模型研究

论文针对高校数字资源配置问题,首先设计了研究所需的多目标协同体系;然后设计了数字资源优化配置的多智能体决策框架,将多智能体的主体决策行为与遗传进化算子相结合,构建了多种约束条件下的数字资源智能优化配置模型;最后精选了昆明理工大学图书馆2018年部分数字资源数据进行了模拟实证分析。结果表明：模型能够合理地对研究对象的资源种类占比和类内数据库的配置数量进行多目标协同优化,资源配置的结构和质量得到了较为明显的改善,能够协调不同主体对数字资源的需求,并明显提高了数字资源多目标评价之间的协同水平。     

基于模拟植物生长算法的配电网重构

配电网重构是降低电力系统中网络损耗的主要途径。本文将模拟植物生长应用于配电网重构中,通过模拟植物的向光性原理来形成网络的拓扑结构,从而达到该配电网网损最小的目的。通过对不同的智能优化算法对IEEE33节点系统进行仿真测试的比对,来进一步表明模拟植物生长算法的优越性。     

基于多智能体的油气生产企业设备维护维修系统模型研究

针对传统油气生产设备维护维修系统体系模型结构上存在的弊端,结合软件体系结构的概念,并利用多智能体(multi-agent)的技术,给出了一个基于多智能体的油气生产企业设备维护维修系统体系结构以及油气生产设备状态维护维修模型。该模型从企业信息系统软件体系结构和设备维护维修工作流程两方面结合考虑,能有效提高设企业备维护维修系统的安全性、可维护性、自适应性和信息的共享性。     

自学习控制技术分析研究

对于时变的非线性的复杂系统采用模糊控制时,为了获得良好的控制效果,要求模糊控制具有较完善的控制规则。由于被控过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素造成模糊控制规则不够完善,将不同程度地影响控制效果。因此,先进的模糊控制系统应具有学习功能。带有自学习环节的模糊控制系统是指具有学习能力的模糊逻辑系统,而学习算法则依靠数据信息来对模糊逻辑系统参数进行调整。学习是系统具有智能的重要标志,同时也是系统获取知识的根本途径,自学习系统是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,在智能控制领域引起了广泛的关注。     

图书馆联盟的技术构架--多智能体系统

简要介绍了图书馆联盟及其主要功能，分析了图书馆联盟的技术特征，提出了基于多智能体的图书馆联盟建构方案，分析了各智能体的功能及基本结构。     

关于自媒体新闻传播对传统新闻传播的重构探讨

自媒体自诞生之日起,就以前所未有的发展速度渗透到人们的日常生活中,成为一支不容小觑的媒体力量,对当下的新闻传播产生了深刻的影响。自媒体有其得天独厚的优势和广泛的受众群体,与此同时,自媒体独特的及时性和互动性支撑它成为了当下新闻传播现实中的重要力量。与之相对应的传统媒体,应该如何应对自媒体势如破竹的发展,如何在自媒体时代与之合作共赢,融合互补成为探索新闻传播发展的必由之路。     

基于本体的多Agent智能检索系统模型研究*

针对搜索引擎在信息检索过程中存在的局限性，提出基于本体的多Agent智能检索系统模型，给出模型的体系结构、工作流程和功能描述。系统中智能Agent借助本体知识对检索请求信息进行规范化描述，以提高检索的准确率和覆盖率；各个Agent分工协作完成信息检索与自动更新服务，体现系统的智能化与个性化等特点，为实现高效智能检索系统的研究奠定基础。     

改进变异操作的多种群遗传算法

本文针对标准遗传算法易于早熟收敛的缺点,结合多种群协同进化思想,提出了一种变异率自适应变化和变异步长动态调整的策略,使个体的变异受进化代数和适应度的约束,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,在进化后期减少较优模式被破坏的机率。还提出了改进变异操作的地域迁移和种群巨变方案,加强了种群间个体的交流过程,该方法在保证各子种群相对独立的基础上,提高了优势基因的利用率,增强了种群的全局搜索能力。最后,通过三个典型函数优化验证了算法的有效性。     

自媒体语境下新闻专业主义的消解和重构

自媒体时代的到来,传统新闻传播者、传播内容和受众都发生了变化,新闻专业主义也因此被消解,传媒机构的新闻生产权力被分化,虚假消息、传播内容碎片化、随意性与网络语言暴力现象频发。面对新时代、新挑战,可以从传播者、传播环境及内容等视角对新闻专业主义进行重构,加快媒介融合,专业新闻工作者参与自媒体传播的同时要加强公民媒介素养的引导,完善法律法规,强化行业自律,采用实名制保证新闻真实性、客观性。     

一种自治智能体的实现方案

本文首先提出了自治智能体的概念,并对自治智能体的运行过程进行了介绍。在此基础上,对自治智能体运行过程中运动、行为选择和操控的过程和数学模型进行了分析和说明,提出了一种自治智能体的解决方案。     

智能媒体视域下虚拟主持人对主持人功能的解构与重构

虚拟主持人的出现解构了传统主持人对信息的主导权,同时也重构了主持人的介质功能并补偿了受众的多元复合诉求。深刻把握虚拟主持人对于人类主持人角色功能的影响,将有助于融合媒体和人工智能技术,引导主持行业的变革与发展。     

国内多智能体系统应用研究归纳——共词分析视角

文章根据CNKI数据库所收录的相关学术论文,借助sPss和MVSP等统计软件,对我国多智能体系统的应用研究领域予以共词分析。在获得高频关键词共现矩阵基础上,结合因子分析和聚类分析两种方法,明晰各研究主题之间关联,界定研究热点,揭示学科结构,为该领域的进一步发展提供参考。     

基于智能时代的5G技术重构内容出版流程的探析

在某种程度上而言,伴随着移动通信技术的发展,内容出版的业态在很大程度上也受到了影响。本文就过去几代技术及其影响的基础上进行分析,预测和展望了5G技术重构内容出版业的关键领域以及信息生产流程。5G时代内容出版同样也会随着社会的变化而变化,向着个性化的消费以及生产趋势进行转变,同时内容再造以及产业调整方面也必将受到严重的影响。     

基于模式自动机的自学习中文全文检索

介绍基于模式自动机的全文检索系统的工作原理、体系结构，并给出基于模式自动机的全文索引数据库的核心数据结构和相关的生成算法、检索算法和模式自学习算法。     

一种基于多维学习的分布式智能检索模型

介绍智能检索Agent和分布式信息系统的发展状况;在分析用户偏好知识、专家经验知识和网络信息分类特点的基础上,结合分布式网络系统,提出一种新的基于多维学习的分布式智能检索模型。     

学习、生成与反馈:基于动觉智能图式理论的广告智能创作

人工智能技术颠覆了传统广告运作中的创作逻辑。研究者以动觉智能图式理论为研究框架,以中国广告市场上的智能创作项目为个案研究对象,分析了文字、图像、视频三类广告的智能创作系统,提炼出广告智能创作的学习、生成与反馈模型,以及贯穿其中的机器创作逻辑。未来广告智能创作有三个重要的发展方向:一是创作内容从传统基础性表达转向人机协同的智能创作;二是创作策略从短期产品创作型转向长期品牌创作型;三是广告公司跨越智能化鸿沟向垂直化或行业化发展。     

基于深度学习的网络语言规范智能把关模式

网络语言规范治理既是语言生态文明建设要求,也是国家安全战略的需要.应用人工智能技术建立智能规范模式的探索,为网络语言规范治理提供一种新的思路与手段.基于深度学习的网络语言规范智能把关模式能够更好地为互联网治理和网络语言规范服务.