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第1章 绪论1

1.1 智能的提出1

1.2 基于人工智能的智能测控系统1

1.3 基于人工生命的智能测控系统3

第2章 研究基础与算法平台5

2.1 研究基础5

2.1.1 智能测控及智能测控系统5

2.1.2 人类智能与智能测控系统智能水平的影响因素分析12

2.1.3 系统的拟人智能特性14

2.2 算法平台设计16

2.2.1 平台的总体设计16

2.2.2 图像主要特征提取子系统设计17

2.2.3 图像逻辑运算子系统设计18

2.2.4 基于形象思维识别子系统设计19

2.2.5 人工神经网络处理模型子系统设计20

2.2.6 复杂系统预测子系统程序设计20

2.3 算法平台运行22

2.3.1 平台系统的主控运行22

2.3.2 图像主要特征提取子系统的运行22

2.3.3 图像逻辑运算子系统的运行22

2.3.4 基于形象思维识别子系统的运行24

2.3.5 人工神经网络处理模型子系统的运行26

2.3.6 复杂系统预测子系统的运行29

第3章 智能移动机器人的自主特性研究31

3.1 智能移动机器人的开发平台31

3.1.1 开发平台简介31

3.1.2 二次开发接口32

3.1.3 相关类说明33

3.2 智能移动机器人自识别的特性研究36

3.2.1 硬件设计36

3.2.2 软件设计37

3.2.3 标定工作41

3.3 智能移动机器人的自主移动研究42

3.3.1 系统的设计与开发42

3.3.2 系统基本功能的实现46

3.3.3 基于神经网络信息融合的自主避障48

3.3.4 基于模糊信息融合的自主避障49

3.3.5 运动目标的自主跟踪53

第4章 复杂系统智能测控与信息融合56

4.1 测控系统的总体设计56

4.1.1 背景描述56

4.1.2 系统总体设计57

4.2 复杂系统底层的智能测控58

4.2.1 温度和压力信号检测系统58

4.2.2 环境测控系统软件与算法研究65

4.2.3 复杂围岩裂隙的探测75

4.3 复杂系统顶层的智能融合特性研究91

4.3.1 基于粗糙集的信息融合理论91

4.3.2 基于神经元网络的信息融合理论92

4.3.3 基于粗糙集和神经元网络的信息融合93

第5章 智能测控系统的智能水平评价研究97

5.1 智能控制系统智能水平评价的研究现状97

5.1.1 对机器的图灵测试97

5.1.2 对人的智商的测试97

5.1.3 其他对智能系统的评价98

5.1.4 对智能控制系统智能水平的评价99

5.1.5 研究现状中待解决的问题100

5.2 智能系统的广义智能评价理论体系102

5.2.1 广义智能评价的定义、标准及规范102

5.2.2 广义智商算法103

5.2.3 广义智能评价方法104

5.2.4 智能测控系统智能水平评价系统的体系结构105

5.3 智能控制系统智能水平评价系统的系统设计108

5.3.1 系统组织层设计108

5.3.2 系统协调层设计109

5.3.3 系统执行层设计114

5.4 几种智能方法和智能特性的测评举例117

5.4.1 对智能方法的测试举例117

5.4.2 对智能特性的定性测评举例128

5.4.3 智能水平的定量测评举例130

5.5 智能移动机器人的智能水平评价研究133

5.5.1 智能移动机器人对颜色识别特性的测试133

5.5.2 智能移动机器人智能特性测试器的设计和开发136

5.5.3 智能移动机器人广义智能测试量表及其智能特性136

5.5.4 智能移动机器人系统的广义智能评价举例138

参考文献142