大型智能系统与工具中多种技术集成的研究

本课题是研究神经网络、机器学习、遗传算法、基于案例推理、地理信息系统、多媒体等多种技术与知识基系统的集成。主要提出了能有效集成多种知识的新型知识表示策略；遗传算法采用序列、同族、多点交叉和多点变异等，应用于水资源优化分配；运用基于模拟退火的遗传算法，克服简单GA过早收敛；提出一个序贯学习神经网络，进行自适应权值修正和结构调整，实现增量学习；在基于案例推理和学习、归纳学习和GIS等与智能系统的集成方面均进行深入研究，并研制了基于上述集成面向农业应用的智能系统和知识获取工具。另外还对智能体和数据库知识发现等技术进行系统研究，研制基于智能体的可视化智能系统开发平台，并合作提出KD（D&K）研究方向。