基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

基于成对约束的主动学习半监督聚类算法

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.     

基于MAS构件技术的复杂知识复用动态演化模型研究

为快速恰当地复用企业现有知识和软件, 提出了将企业的知识管理的业务逻辑与知识处理事务分开, 建立基于多智能体和构件知识服务的知识复用模型, 给出了知识复用系统的定义. 深入研究了知识管理业务逻辑的规则模型和智能体的活动行为模型, 建立了基于多智能体的规则协调模式, 实现对知识服务的敏捷调用, 从而有效地支持知识的动态复用和知识使用过程的动态重组, 增强知识管理系统的分布式处理能力和规模可扩展能力.分布式构件库系统中, 智能体可通过协作联合完成用户的检索要求. 智能体拥有自己的知识库, 并且具备学习能力, 能更新其知识库以保持检索结果的有效性. 最后, 通过一个实例进一步说明了所给模型的应用.     

基于动态工作流系统的软件过程改进与控制

针对软件过程改进存在的问题,提出了基于工作流仿真技术的思路。将工作流仿真贯穿到软件过程改进的整个生命周期。首先,提出了一个支持软件过程改进的动态工作流实施框架,其中包括4个反馈环节来实现改进;建立了指导建模的软件工作流元模型,它将度量和过程改进的几个要素结合到一起,便于仿真评价,并且利用对象约束语言形式化描述模型实体本身和实体间的完整性约束关系。其次,给出了基于ECA规则的工作流模型定义和仿真引擎的结构。第三,在上述基础上针对一个软件开发过程的实例,根据过程度量指标分析了多种可能的改进方案。