摘要：随着无人系统、智能技术的发展以及应用日趋复杂,由若干无人系统在一定时间与空间内自主协同完成任务的智能无人集群系统得以快速涌现,其可有效提高完成复杂任务的能力,在国防装备与国民经济等领域具有重要且广泛的应用前景。无人集群系统的智能评价具有场景多样、指标多维、方法多类等特征,是极具挑战性的研究问题。本文在分析无人集群系统智能评价已有相关研究基础上,结合国家科研项目,基于群体观察-判断-决策-执行(OODA)行为模型提出了评价协同演化模型及适应群体OODA的等级评价标准,进而提出场景驱动的评价过程与适应性评价方法,设计开发自主评价工具集,并结合无人集群系统(USS)及其典型应用场景进行了初步验证。

摘要：为解决人工绿色施工评价费时、费力且不准确的问题,并实现绿色施工评价标准的知识表达、共享及重用,提出了基于本体与BIM的绿色施工智能评价系统,并通过知识获取、数据收集和规则推理三个模块实现系统框架。通过标准规范的提取、语义数据的映射、检查规则集的编写和优化查询的设计这四个步骤,确定了支撑系统的语义框架,构建了目标评价本体和数据格式本体,实现评价规则和评价数据的本体表达,并利用逻辑推理机制进行规则描述。通过BIM与IOT集成并结合现场检查的方式,实现评价信息的采集,最后通过一个案例分析对本体模型及方法程序进行了验证。该系统对推进语义网技术的应用以及绿色施工的信息化、智能化评价具有重要意义。

摘要：随着我国水利事业的发展,大坝风险评价信息化已是大势所趋。为提高大坝尤其是群坝的风险管控水平,提出了群坝风险评价开发架构和功能设计要求,实现了群坝风险智能评价。大坝主管部门可实时掌握所管辖水库大坝的动态风险情况,使各大坝处于安全在控状态。相应成果可为集团大坝风险评价体系信息化建设提供参考。

摘要：本研究聚焦于BIM技术与数据评价平台的融合应用,基于“以健康为导向的大型公共建筑智能评价模型”这一课题,深入探讨了两者相结合的技术实现方案。本研究旨在通过充分利用BIM技术的建筑信息模型优势,结合数据评价平台的强大数据处理和智能分析能力,构建一个高效、精准的建筑健康评价与设计优化平台。该体系不仅能够实现对建筑健康状态的全面监测和评价,还能够为设计优化提供科学、可靠的决策支持。通过本研究,期望能够推广数字化平台助力建筑设计,为建筑设计行业提供更先进、更高效的技术手段参考。

摘要：研制智能化的测试系统实现弧焊电源性能测试与评价的自动化和智能化,对弧焊电源的研究开发、生产和使用有重要意义。研制了一种用于弧焊电源智能评价与诊断系统的测试平台,该测试平台的前向通道以霍尔元件作为传感器实现数据的采集及分析处理,保证数据采集实时精确;设计了低通有源滤波器以实现对干扰信号的滤除和对有用信号的放大,信号经A/D转换后输入微机,进行数据处理分析。后向通道采用光隔离技术实现微机对负载电阻箱的开关控制。本测试平台适用面广,适于各种交直流焊机,是对弧焊电源进行智能评价与诊断的硬件基础。

摘要：文中针对目前计算机自动评分功能的现状,对变电站仿真系统的几种评判方案的可行性进行了分析,提出一种人机结合的变电站仿真智能评价方法。该方法通过设置串行规则、并行规则、主干规则和细化规则来实现对学员操作的复杂性、顺序不一致性等做出准确的判断,从而灵活地完成诸如变电站正常和事故巡视、倒闸操作等培训任务,给予学员全面、客观的操作评价,进一步提高了评判的客观性。该系统的构建有效地提高了变电站仿真培训的效果。

摘要：2021年工业和信息化部发布2021年“5G+智慧教育”应用试点项目,2022年全国教育工作会议提出实施国家教育数字化战略行动。随着数字化、信息化技术与高等教育全面融合,智慧校园建设、教育云平台、大数据采集为智慧教育个性化发展创设条件。通过智慧教育视阈下高校教育智能评价模式建设前景分析,从平台、机制、团队建构等方面入手探索高校教育智能评价模式,设计智慧教育视阈下高校教育智能评价指标,以推动智慧教育理念、智能评价思维在高校教学育人各项工作实践中的贯彻落实。

摘要：在研究数据挖掘的基础上,设计、开发了基于数据挖掘的高校学生素质智能评价系统。将数据挖掘技术应用到校内教育教学的过程中,对影响学生素质的行为进行智能分析研究,获取有效信息。目的在于能及早发现学生的不良现象,能有效地教导、教育学生,以此提高校的教育教学及管理质量。

摘要：为了解决埋地长输油气管道人工测量缺陷误差较大、评价结果准确性难以保证等问题,研发一套基于三维扫描的油气管道缺陷智能评价系统,将缺陷扫描模块、自动识别模块以及智能评价模块进行整合。利用三维激光扫描技术对油气管道外表面缺陷进行三维建模,开发缺陷自动识别功能,能够快速准确地得到缺陷的特征参数。根据国内外油气管道缺陷评价标准,编写缺陷评价标准库。通过自动调用评价标准库判断缺陷类型,分析缺陷输出评价结果。通过缺陷历史数据比对,还能够对缺陷进行风险预测。

摘要：基于人工智能的神经网络技术,建立大气质量智能评价预警系统。该系统可以实现对大气污染物数据的自动分析及对大气质量的智能评价。通过局部大气的污染程度和运动趋势预测综合大气质量并实现预警。该系统能够为环境管理决策提供及时、准确、全面的环境质量信息,同时也可以帮助相关部门和企业对未来发展做出正确的决策。