多智能体系统开发平台中分布式信息管理的研究与实现

着重介绍了多智能体系统开发平台支撑模块中地址服务器和分布式管理者的设计与实现。地址服务器是1个由集成开发环境维护的“智能体关系图”，该图中包含了智能体的名称、IP地址、通信端口等；分布式管理者是1个进程，它用于帮助集成开发环境管理和启动位于网络中其它结点上的智能体。     

基于数据挖掘的金融客户管理信息分析系统设计

针对现有金融客户管理信息分析系统存在的分析响应时间长、运行效率低等问题，引入数据挖掘技术，开展对金融客户管理信息分析系统设计研究。将系统划分为客户信息模块、产品信息模块和营销信息模块，设计系统框架结构；对系统中的数据库服务器、模数转换器芯片等硬件选型；为避免数据缺失以及存在噪声等问题，对金融客户管理信息预处理与转换；结合数据挖掘技术，实现对金融客户管理信息聚类分析。实验结果证明，设计系统的分析响应时间更短，可以保证系统运行效率满足金融客户管理信息分析需要，促进金融服务水平提升。     

电磁环境可视化系统的设计与开发

本文构建了电磁环境可视化系统的总体框架,将系统划分为数据预处理与基础地理环境构建、数据库管理与维护、电磁环境计算与分析、电磁态势可视化和综合统计分析与决策支持五个模块.介绍了系统各模块的设计和实现方法,完成了系统的总体开发和集成,实现了区域电磁环境计算与可视化,为指挥员提供及时、全面、动态的电磁态势信息.     

基于属性纯度的决策树归纳算法

基于粗糙集的决策树算法由于粒化冲突与噪声影响容易导致特征选择的失效。提出属性纯度并结合属性依赖度来构建决策树归纳算法。采用统计集成策略来建立属性纯度,表示决策分类关于条件分类的识别性,并用于相应的属性特征选择;分析属性纯度与属性依赖度的同质性和异态性,采用先属性依赖度后属性纯度选择节点的方法,改进基于粗糙集的决策树算法。决策表例分析与数据实验对比均表明所提算法的有效性与改进性。     

基于WebServices的油田勘探数据信息集成平台建设与应用研究

构建信息多元性、功能智能性和系统安全性的油田勘探数据信息集成平台是当前油田企业建设发展的总体趋势。为此，本研究基于WebServices技术特征，并在业务逻辑层通过深度学习模型精准化、高效化地识别、筛选、分类多源化勘探数据，以构建集数据管理服务、模型质量控制、功能应用支持为一体的管理决策信息集成平台，实现平台数据交互。结果表明：深度学习模型高效、科学地实现了多平台各数据特征识别，合理有序地实现数据逻辑分类，有效规避了多平台油田勘探数据信息交叉、损坏、不完整等现象；应用WebServices的油田勘探数据集成平台，优化了集成平台系统结构，加强了数据资源、平台功能的监控和管理，实现了多平台、多数据共享，进而降低了管理成本，提高了油田勘探数据信息决策精度。     

普及计算中多种代码迁移模式的集成模型研究

通过分析普及计算新环境资源受限、动态多变的特征，以及代码迁移技术和策略机制在普及计算中应用的理论基础和系统框架，提出了以策略组件为核心，包括策略库、感知模块、迁移模块的多种代码迁移模式的集成模型。指出，在多种迁移模式集成的方法中，策略机制具有较强的灵活性和可复用性，并提出．运用定量和定性的方式制定策略的选择方法。最后，结合智能病房的实例和一些具体的应用任务，验证了多种代码迁移模式集成与选择优化的可行性。     

基于Word文本的信息隐藏系统的设计与实现

随着互联网的纵深发展,信息隐藏技术日益成为一个研究热点。分析了基于文本的信息隐藏方法,设计了一种利用Word文本特征值的信息隐藏系统,集成了多种Word文本特征,详细阐述了信息隐藏模块和信息提取模块的工作流程,采用VBA程序设计语言实现了信息隐藏和信息提取两大核心模块,较好地解决了文本的隐藏与安全问题。实验结果表明：系统具有一定的实用价值。     

基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法

电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点，提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息，基于Random Subspace方法，以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为基分类器，采用证据推理（Evidential Reasoning，ER）规则为一种新的集成策略，构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证，实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。     

基于MS聚类分析模型的数据挖掘应用探讨

研究数据挖掘算法中的Microsoft聚类算法以及其在金融领域的应用。从海量的数据里挖掘出潜在的信息是数据挖掘的主要工作,通过对客户交易信息的过滤和挖掘,建立起为银行更好地提供智能决策和建议数据挖掘商业应用实例系统。系统的客户端开发选择的是Visual Studio.NET 2008,并使用ADOMD.NET对象及Web控件对模型的结果进行输出展示。用户可以应用这个系统通过输入客户的一些个人属性以及办理业务的基本情况,查看所关心的信誉情况、业务的办理趋向、银行开展新业务的趋向等信息。在整个实例系统的构建过程中,对聚类分析模型的挖掘过程进行了详细的分析,促进了数据挖掘的应用实践。     

基于在线交互学习的语言在线测试系统设计

为了推动教学与测试现代化发展，提出了一种基于在线交互学习的语言在线测试系统，为测试考生与教师提供更为便捷、高效的教学与测试模式。首先，对语言在线测试系统的整体框架与结构进行设计；随后，以英语考试为例，分别对音频录音模块、智能组卷模块、在线交互学习模块进行设计，其中着重对智能组卷模块进行研究，提出了一种基于改进和声搜索算法的组卷最优解求解策略；最后分别对智能组卷模块与整体系统进行测试。结果表明：基于改进和声搜索算法的智能组卷策略能够提高计算自动组卷的组卷速度与组卷精度，基于在线交互学习的语言在线测试系统能够正常运行，且稳定性高，负载能力强。     

商业银行的客户智能实践

客户智能，是创新和使用客户知识、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。所有这些的实施存在一个大前提：客户数据必须准备完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。本文以某商业银行的基于客户价值的客户分类为例，探讨客户智能在商业银行中的应用。     

BI技术 Ascential Software的集成化商务智能

从ＢＩ技术专家的角度看，企业尤其需要一种综合性的处理方式： 能够提供一套用于数据移动，从数据源系统到目标系统的数据抽取、转换与装载、并结合元数据管理及数据质量保障的集成组件；可以缩短开发时间，提高开发人员工作效率，并为最终用户提供准确的、可信赖的商务智能的各种组件；支持企业希望集成的所有数据源与目标系统，包括同企业资源计划（ＥＲＰ）系统、ＸＭＬ文档、Ｗｅｂ分析系统及其他应用的本地化集成；可伸缩的决策支持解决方案，能够随着企业用户及其需求的增长而成长；灵活、可扩展的解决方案，可经过调整以适应企业的精确需求与体系结构；补充服务，包括开发方法论、咨询与培训，以教育和充实企业的工作人员。 综合以上企业在主动的商业智能方面的需求，一个单独的信息管理解决方案和ＢＩ架构成为ＢＩ业界的焦点：发端于传统数据库厂商Ｉｎｆｏｒｍｉｘ的Ａｓｃｅｎｔｉａｌ Ｓｏｆｔｗｅｒｅ正是这样一家厂商，可提供优化企业信息回报率所需的ＢＩ解决方案。     

人工补水河流生态修复决策系统空间数据库

针对河流生态修复工程方案设计与实施过程中的复杂性,以及对多尺度、多来源、多类型等海量数据的需求,提出了采用空间数据引擎ArcSDE集成关系数据库Oracle的模式,应用地理信息系统GIS的线性参考系统与动态分段技术,以永定河为例,构建一个以河流生态修复相关数据信息为数据源的空间数据库.该方法不仅为永定河生态修复模拟评价与综合决策系统提供了有效的数据支撑,同时也为确定河流生态修复工程方案提供了一个有效的辅助工具.     

基于信息融合的机器人路径智能决策的研究

基于机器人未知环境探索的智能行为,以先锋Pioneer3-DX移动机器人为对象,构建了基于多传感器信息融合的机器人智能行为系统以实现其路径规划行为。构建了一个双层信息融合路径规划智能行为系统,数据层融合采用基于联邦kalman滤波融合的信息融合方法,通过多传感器融合降低信息的不确定性,为机器人提供更可靠和更准确的环境信息;决策层融合采用模糊推理方法,根据数据层融合结果作为模糊控制器的输入,构建基于模糊推理的决策层融合模块,其设计思想是模仿人的智能行为进行决策,使其不仅决策出机器人的行走方向,同时决策出机器人的行走速度,实现了动态路径规划。基于Matlab的仿真实验,验证了方法的可行性。     

基于快速蚁群的银行客户信息属性约简算法

银行客户群体细分对于业务营销具有深远的意义, 客户信息具有数据量大、维度高、变化需求频繁的特点, 为此需要引入一种快速的属性约简算法, 以满足关键属性快速提取进而构建决策的要求. 本文通过改进传统的基于蚁群的属性约简算法, 优化每次迭代过程中的蚂蚁搜索的集合转移策略, 提出了一种基于快速蚁群算法的属性约简算法. 多个UCI数据集实验计算表明提出的新算法求解速度优于传统的基于蚁群算法的属性约简算法, 并且求解质量较优; 最后通过银行客户数据进行实践, 验证了该算法的可行性.     

强化属性依赖关系的K阶贝叶斯分类模型

经典K阶贝叶斯分类模型(KDB)进行属性排序时,仅考虑类变量与决策属性间的直接相关,而忽略以决策属性为条件二者之间的条件相关.针对以上问题,在KDB结构的基础上,以充分表达属性间的依赖信息为原则,强化属性间的依赖关系,提升决策属性对分类的决策表达,利用类变量与决策属性间的条件互信息优化属性次序,融合属性约简策略剔除冗余属性,降低模型结构复杂带来的过拟合风险,根据贪婪搜索策略选择最优属性并构建模型结构.在UCI机器学习数据库中数据集的实验结果表明,该模型相比于KDB而言,具有更好的分类精度和突出的鲁棒性.     

大数据通信平台的智能集成广域保护控制系统设计

传统通信保护控制系统存在信道占用过于单一、控制信息局限性较强等弊端。为解决上述问题，设计基于大数据通信平台的新型智能集成广域保护控制系统。在大数据通信平台框架的基础上，重新规划集成适配模块、广域控制决策模块的连接形式，完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上，联合多项广域通信协议，对保护控制驱动程序代码进行重新排列，并根据具体重排结果确定通信数据库的连接形式，完成新型系统软件运行环境搭建，实现基于大数据通信平台智能集成广域保护控制系统的顺利运行。模拟系统运行环境设计对比实验结果表明，与传统通信保护控制系统相比，应用新型系统后，信道占用率达到80%以上，控制信息覆盖面积提升30%左右。     

基于无线通讯的LED大屏幕显示系统的实现与设计

介绍了一种基于无线数字传输芯片和单片机构成的LED大屏幕显示系统的设计，讨论了系统的硬件电路设计和软件设计。该系统分为两大块：发送模块和接收模块。在发送模块中，单片机先通过串口接收上位机发送的数据，再控制无线数字传输芯片把数据发出；在发送模块中，单片机会接收到与无线数字传输芯片地址匹配的无线数据，接着处理数据，然后发送到LED大屏幕进行显示。     

报业管理系统中的GIS应用

GIS的应用渗透于各行各业,这是因为在现代化企业中,大约85％以上的数据具有地理属性,例如,客户地址、街道地址、人口分布、邮政编码及经纬坐标等。因此,GIS特别适合企业、市政机构用来组织、分析和管理数据,它提供给企业部门一个全新的数据地图决策信息。GIS可以用在报业的许多领域,方正～直考虑将GIS引入报业。特别是在北大方正与美国MaPInfo公司全面合作以后,开始将想法付诸于实践。研究和开发报业GIS综合管理系统,使之成为报业MIS的一个重要组成部分。系统的组成和结构1．系统的组成整个系统由发行管理查询分析系统、…     

基于神经网络的银行信贷风险智能化模型研究

基于大数据背景,将BP神经网络应用于信贷客户风险模型研究.选取了若干对贷款客户评级有影响的客户信息属性组,利用已存在的客户数据训练出该属性组与客户违约率的网络模型,使其能根据新输入的贷款客户信息预测该客户的违约率,进而对客户进行是否违约的预判.算例实验结果表明,所提风险预警模型能够较精确地预测客户违约率,从而进行对违约客户预警.整个流程中,人为干预因素少,智能化程度高,降低了操作风险.