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本文结合Web油菜优质高产高效生产专家系统的开发实例，运用ASP技术和DCOM技术很好地实现了在产
生式知识规则的前件和后件中多媒体知识的融合及其控制，并实现了多媒体程序与分布式专家系统平台的无缝集
成。-Based Web rapeseed production of high-quality and high efficiency expert system development examples, ASP technology and DCOM technology to ach
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基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件，通过机器学习，获取各个类别文本内容的主要特征，在这个基础上，给出待分类的文件库，系统通过自动分类，对文件库中的文本进行分类，把文件分配到最有可能的类别中。-based learning Bayesian-KNN text classification algorithm design and implementation given several types of the original text file,
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OpenPollution is an open distributed system based on CORBA providing air-pollution measurement, data mining and image processing. It uses C++ and Java languages. and supports heterogenous systems such as Linux, Windows, and Windows CE.
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介绍分布式人工智能的不错的入门书籍，主要利用分布式人工智能技术来构建multi－agent系统-Distributed artificial intelligence good introduction introductory books, the main use of distributed artificial intelligence technologies to build multi-agent system ... ...
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经典的蚁群算法蚁周模型的实现，论文：《Distributed Optimization by Ant Colonies》-ant colony system, ant circle
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多Agent系统的理论与技术，为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展，多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定，迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent，为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境，从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识，以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对
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人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
-Simulation of artificial neural network is a second way of human thinking. This is a nonlinear dynamic system, which features a distributed i
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A distributed PSOSVM hybrid system with feature selection and parameter optimization
-Abstract
This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to
improve the clas
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为求解大规模TSP 问题, 提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(TMSM), 和基于TMSM 的并行免疫记忆克隆选择算法(PIMCSA) TMSM
是粗粒度的两层并行人工免疫模型, 其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移, 兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比, PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势, 而且问题规模越大优势越明显. TMSM 很好地体现了免疫系统的特性, PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) are also ref
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集散控制系统中用到的一般算法，另外还介绍了先进控制算法-It introduces the general algorithm used in the distributed control system , and also introduces the advanced control algorithm
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计算智能是以模型（计算模型、数学模型）为基础、以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法，本书系统的讲述计算智能的基本内容基本理论与基本方法1、从模拟智能的生成过程的观点讲述模拟进化的计算理论。2、从模拟智能结构的观点讲述人工神经网络理论。3、从模拟智能行为的观点讲述模糊逻辑与模糊推理。全书突出基础，强调背景，跟着研究与发展-Computational Intelligence based model (model, mathematical model)-based, distri
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这是我基于MapReduce实现的Kmeans算法，用Java语言，在一个完全分布式系统工作良好-This is my implemention of Kmeans algorithms based on the MapReduce,in Java language,which works well in a fully distributed System
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分布式电源并网动态无功优化调度的研究，本科论文，根据分布式电源并网的控制特性，将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型，考虑其与地区电网的电压无功控制
手段相结合，参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无
功优化调度模型。-Study on dynamic reactive power optimization dispatching for a local power system
with distributed gener
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包含分布式电源的配电网无功优化，EI论文程序，摘要：将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合，研究了包含分布式
电源的配电网无功优化问题。-Reactive Power Optimization for Distribution System
With Distributed Generators
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。(Artificial neural network (ANN) is a mathematical model that imitates the behavior characteristics of animal neu
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。(The Artificial Neural Network
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A holarchic approach for multi-scale distributed energy system optimisation
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模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。(he second way to simulate human thinking. This is a non-linear dynamic system, which is characterized by distributed storage of information and parallel
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