面向研讨过程的群体成员权重算法

为了自动分析综合集成研讨厅中群体对所讨论议题的共识状态,需要通过对群体成员赋予权重,从而量化矛盾双方的力量对比。本文讨论了面向研讨过程的权重的意义,以及它与面向偏好集结的权重的区别,并提出了算法。     

基于云模型与证据理论的共识分析方法

针对综合集成研讨厅中发散型研讨具有连续性、模糊性、复杂性等特点, 提出了一种基于云模型与证据理论的共识分析方法. 该方法利用云模型根据研讨信息间语义关系求取每条发言表达的意见; 并利用证据理论根据某专家所有时刻发言表达的意见推理该专家意见; 最后根据求得的各专家意见形成定性的专家意见分布图和定量的共识水平、关注水平. 实例表明该方法是有效的, 它能使研讨专家实时了解当前共识状态, 提高群体研讨效率.     

基于多阶段转换学习的群体研讨文本言语行为分类

在群体支持系统(Group Support Systems,GSS)的环境下,群体能够在很短时间内产生大量研讨文本,远远超过了人们对信息处理的能力。因此,迫切需要一种能够自动分析和处理群体研讨文本的方法,言语行为分类就是这类方法中有可能实现并且具有应用价值的一个。在分析Zeno研讨模型的基础上,提出了适合群体研讨语料的言语行为分类体系。采用基于转换学习的办法,通过引入多阶段转换学习的概念,初步解决了群体研讨文本言语行为分类的问题,并且在议题类别和一些表达主张的类别(如支持和反对)上取得了较好的识别效果。研究群体研讨文本的言语行为分类对于拓展GSS,进而研究和开发自动主持人系统具有重要意义。同时,也为在中文环境下解决其他类型研讨(如网络聊天室、即时聊天工具等)文本的言语行为分类问题提供了参考依据。     

建立目标价值评定系统:综合集成的方法

地地导弹火力运用中的目标价值评定系统是一个复杂系统.根据研究复杂系统的方法论——综合集成研讨厅体系的思想,探讨了通过综合集成的方法建立目标价值评定系统的方法和技术.着重讨论了1)目标价值评定系统的系统模型和建模方法,2)群体研讨的组织过程,3)群体研讨信息的定义、组织和表示,以及4)群体共识程度的评估等问题.     

综合集成研讨厅中的研讨信息组织模型

提出了用于支持群体研讨的信息组织模型,其目的是在以计算机为媒介的群体研讨中,使人们通过结构化的发言来提出方案并对其进行辩论,从而提高群体研讨效率和有效性,同时提供群体记忆的功能.作者认为,在任务导向的群体研讨中,每一条发言都具有一定的目的和指向性,而发言之间存在着各种性质的关系.因此,在这个群体研讨信息组织模型中,发言按其目的被分为主意、论证、疑问和资料等4类,不同的发言通过相关、支持、反对、补充和质疑等5种语义关系按其指向联系起来,这样研讨中的发言就被组织成一个动态的树结构.这个模型在作者开发的一个综合集成研讨厅的原型系统中已得到应用,实践表明它是可行的.     

基于辩论的群体研讨建模与决策方法

研讨是支持群体共同求解复杂决策问题的有效工具, 其本质上是一种多人间的逻辑思辨与推理的过程. 本文借鉴人工智能领域中的辩论理论, 提出了一种基于辩论的群体研讨模型与决策方法. 首先对比分析了一般研讨流程与辩论过程, 揭示了群体研讨决策和辩论过程在机制和目的上的相似性; 然后引入Dung的抽象辩论框架, 建立了基于辩论的群体研讨系统框架, 并探讨了论据状态的推理机制和论据强度的概念, 并给出了几种典型的决策规则. 最后结合一个软启动产品设计方案优选案例对本文研究进行了验证, 结果表明, 采用基于辩论的群体研讨和决策方法有助于从认知角度来分析决策者的行为动机, 可用于解释决策者偏好形成或直接用于决策, 从而提高决策的科学性与有效性.     

研讨群体创新及其绩效的研究评述与展望

群体研讨和群体创新是现代企业组织解决复杂问题、保持竞争优势的重要保证.回顾了目前国内外在研讨群体创新及其绩效的影响因素方面的研究,从群体特征、技术特征、环境特征、研讨组织方式、任务特征及其要素组合方面进行了归纳和总结,并进行了具体评述和展望.     

基于Web的群体决策研讨信息自主可视化模型

在开放式群体决策研讨过程中,为了有效克服简单的文本记录方法和信息显示方式给群体交流带来的不便,克服在研讨过程中存在的“知识断层”和“信息过载”,改善交流效果并最终有效地辅助决策,需要探索集文本、音频和视频等多媒体为一体的研讨信息可视化显示方式。在分析群体成员对研讨信息可视化需求的基础上,提出了研讨信息自主可视化的概念,建立了基于UM L的群体研讨信息自主可视化模型。最后,给出了相应的实现模式和一个简单的群体研讨信息自主可视化平台示例。     

从群体支持系统到创造力支持系统

群体支持系统主要支持在合作问题求解过程中沟通、信息共享乃至群决策等各种群体活动,特别是针对非结构化问题.这其中,如何支持群体产生创意(idea),引导深入的分析和论证是研究群体研讨过程的支持工具的最主要的难点之一.这也导致了有关创造力支持系统的研究.简要回顾了创造力支持系统的研究,介绍了所研究的支持群体互动、智慧迸发的群体研讨环境(GAE),其功能强调了“人机结合,以人为主”的设计理念和对研讨过程理性的探索.最后简要介绍该工具在分析香山科学会议上的应用.     

面向复杂决策任务的综合集成决策研讨总体框架设计

从群体决策任务结构化理论出发,分析了复杂决策任务研讨过程的层次结构和组合机理,结合从定性到定量的综合集成方法,研究提出了一种适合软件实施需求,能够充分实现人机结合的研讨信息分解集成框架,在此基础上设计实现了一种可付诸于实施的研讨厅系统———开放式群体决策研讨平台GASS,并给出一个企业开拓新市场的决策实例.     

基于信誉与共识的分布式智能入侵防御方案

当认知用户中存在恶意用户,特别是恶意用户间存在协作行为时,将给协作频谱感知带来极大危害。为有效抵御恶意行为,提出将信誉模型与一致性融合相结合的分布式智能入侵防御方案。每一次迭代过程,需要依据奖惩机制对认知用户的信誉值进行奖励或惩罚,进而将信誉值与一致性融合中的融合因子相结合,并共同作用于一致性融合过程。该方案下,智能的恶意用户将最终选择放弃恶意攻击。仿真结果表明,所提方案能有效抵御多个恶意用户(有协作/无协作)的攻击。与现有的3种防御机制相比,该方案具有更好的检测与防御性能。     

基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型

针对微网群碳权分配机制不合理、碳权交易效率低以及节点参与度不高等问题，提出了基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型。结合区块链的信息透明、去中心化、安全可信的特性，建立微网群碳权交易架构。采用微网群违约惩罚机制，对微电网节点的信誉值进行定量计算，实现信誉值与微电网节点交易优先级的深度融合。利用改进的PBFT共识机制，将联盟链内节点进行等级划分，达到约束节点共识权限的目的。在此基础上，设计基于违约惩罚机制的碳权交易流程和算法，实现微网群内部多对多交易的自动执行，保障了碳权交易的高效性。根据微电网节点碳排放量阈值，将微电网节点分类，完成微网群碳权分配方案的针对性设计。在买方市场环境下，依据用户总效用收益最大为目标函数建立碳权交易优化决策模型，使微网群用户参与碳权交易市场的积极性得到大大提高，保障了微电网节点用户的经济利益。算例分析表明，该模型可以保障微网群碳权分配的合理性，在提高碳权交易效率的同时改善了微电网节点用户的效用收益，进一步提高了微电网节点参与市场交易的积极性。     

Design Theory of Intellectualized Computer Aided Instruction and Its Applications

1　 IntroductionComputer Aided Instruction( CAI) is one of the modern education methods developedduring the sixties of the twentieth century along with the development of computertechnologies.CAI software has been widely used both at schools and homes as a newteaching means for students in some developed countries.In China,the research on CAIbegan in the eighties of the twentieth century,but has developed rapidly.Some famousuniversities have putthe developmentof CAIsoftware as one ofthe …     

基于证据理论的群体研讨建模

针对不确定条件下的群体研讨决策问题,提出了一种基于证据理论的辩论模型。首先构建了辩论系统的框架,论据的内部结构由前提和结论组成,论据之间不仅存在攻击和支援关系,还允许对这种攻击和支援关系进行支持或反对。然后引入证据理论描述论据的不确定性,应用证据映射方法对辩论过程进行不确定性推理,实现对论据信度的数值计算。最后,通过仿真实例验证了模型的有效性。     

基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。