面向Agent软件开发平台的特色

将面向对象编程(OOP-ObjectOrientedPrograming)和面向Agent编程(AOP-AgentOrientedPrograming)进行对比,并以JACKAgent平台为实例来分析AOP的特色。JAVA是面向对象的典型编程语言,而JACKAgent语言是基于BDI(BeliefDesireIntention)来对JAVA语言的扩充。     

Agent社会理性模型的计算框架

理性是选择策略的标准,在社会背景下,关系着MAS目标的实现,Jennings给出了Agent社会理性＝k1*自我理性＋K2*合作理性,该模型存在的问题是K1,K2是主观确定的,本文基于协同学原理,给出了K1,K2客观的计算框架。     

关于集体目标推理

在一组约束条件下,Sandu证明了Tuomela集体目标定义中条件只有CC必要的。本文基于意图理论,证明Sandu给出的约束条件过程,并回答了Sandu没有解决的问题;集体成员如何相互相信各自同时实现集体目标。     

个性化Agent在RoboCup仿真比赛中的应用

MAS(multi agent system)是解决复杂、动态、分布式智能应用问题的重要技术,RoboCup仿真比赛提供了一个测试各种MAS理论的平台.基于Agent个性设计并实现了RoboCup仿真球队.实验结果表明该方法比能力对等的合作更加默契,更能体现MAS的自适应性.     

自适应滤波结合改进T-snake模型的甲状腺超声图自动分割方法

提出一种基于T-snake模型的甲状腺超声波图像分割的新方法。首先,结合基于窗口的各向异性扩散滤波方法与自适应加权中值滤波算法有效地消除甲状腺超声波图像斑点噪声;其次,以传统T-snake模型为基础,增加自适应区域能量和膨胀力对非连续边界与弱边界进行有效提取,实现甲状腺超声波图像的自动分割;最后设定模型参数,使用临床数据进行实验。结果证明,应用该方法得到自动分割结果的平均相对差异度小于5%,平均相对重叠度大于91%,验证了其可行性。     

基于改进BP神经网络的智能Agent分布式入侵检测系统

针对目前入侵检测技术存在问题.根据通用入侵检测框架CIDF,给出了一个基于改进BP神经网络的多Agent分布式入侵检测模型MAIDMBN(Multi-Agent Distributed Intrusion Detection Model Based on Improved BP Neural Network),该模型采用了异常检测与误用检测相结合和基改进BP算法的学习机制.MAIDMBN的实验结果表明在误报率、漏报率有一定的改善,系统能进行有效的检测.     

RoboCup 3D Server分析

RoboCup仿真比赛是MAS系统的理想测试平台,而3D仿真是RoboCup研究的热点。由于目前缺乏相关的资料,给参赛队增加了不少困难。本文将分析RoboCup 3D Sewer的一些关键技术,以期能让读者对这一新技术有一个全面的了解,缩短球队的开发过程。     

基于Agent的RoboCup数学建模

随着计算机软硬件技术的快速发展,人工智能的研究领域出现了一些新的机遇和挑战。Agent作为一种新的软件开发范型,受到了AI(ArtificialIntelligence)研究者的青睐。论文根据Agent的信念(Belief)、愿望(Desire)和意图(In-tention),给出了RoboCup中射门函数的数学模型。     

网络敏感信息动态特征的抽取方法

网络的匿名性、开放性、平等性、交互性等特点不可避免地会出现一些不和谐“杂音”,人们怎样才能吸取精华、去其糟粕,已经成为网络信息安全迫切需要解决的问题.针对传统的文本特征抽取方法,在应用于敏感信息过滤时出现的时间滞后、准确性低、自适应性差等问题,以网络舆论观点文本为研究对象,结合敏感信息特性,提出融合意见挖据和自然语言处理技术的敏感信息动态特征抽取方法,实验表明,本方法对敏感信息过滤有明显优势,实现了字典的动态维护.     

基于智能体和本体的WEB图像检索模型

针对基于关键词WEB图像检索中的语义缺失问题,利用本体的方法描述WEB图像的语义特征,构建了基于智能体和语义特征的WEB图像检索模型,该模型以领域Ontology描述WEB图像的语义特征,通过多个Agent模块分工协作,完成满足用户请求的WEB图像检索.并在Corel提供的图像上进行了仿真实验,验证了该模型解决了基于关键词WEB图像检索模型中的语义缺失问题,提高了WEB图像检索速度和准确率.