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。     

混沌时间序列的优化预测模型及算法研究

针对混沌时间序列难以预测和控制问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法估计模型的参数,在其相空间中对时序未来值进行预测.算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其他时序方法要好.     

基于小波神经网络的图像重建算法研究

针对传统的图像重构算法的不足,提出一种基于小波神经网络的图像重建快速学习算法。运用小波神经网络对图像重构进行了仿真研究。实验表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,收敛速度快,近似精度高,而且网络规模比较小,计算量少。对计算机视觉和图像处理具有良好的应用价值。     

网络在线交易动态信任计算模型与信誉管理机制

当前,在C2C网上拍卖交易领域,各种各样的恶意行为层出不穷,信任缺失信誉欺诈现象非常突出,因此,如何建立有效的信任机制已成为亟待解决的问题.在分析现有网络信任交易机制局限性的基础上,针对网络交易信任问题的动态性、匿名性、虚拟性等特点,提出一种基于多Agent系统的网络交易动态信任计算模型与信誉系统.模型包括3部分:第一部分为用户时域的信任度,旨在着重近期历史信誉状况对现期信任度的影响,激励用户采取一致的合作策略;第二部分是对信誉反馈评分的加权平均计算,权重部分主要引入了信誉反馈评分人的信任度(反馈评分的可信性)、交易价值(防止"信誉榨取")、时间折现("防范信誉波动")等因素;第三部分为社区贡献加权,旨在根据某一时域内,一用户对社区其他成员所采取的行为情况,增加或减少此时该用户的信任值,达到孤立信誉反馈提交、惩治欺诈行为的目的.建立了事前开展防范、事中进行协调、事后给予惩罚三位一体的欺诈约束机制,保障网络在线交易的安全性.理论分析和实验验证表明该机制能有效解决三方面问题:解决难以防范投机用户小额积誉、大宗榨取的问题;有效防止会员通过虚假交易或伪造身份进行欺诈;降低网络交易平台仲裁的工作量.     

基于MAS的分布式协同设计任务冲突处理研究

任务分解与冲突控制是网络分布式环境下进行产品并行设计的关键．通过收集产品各领域的指标约束与关系约束来构建基于约束网络的产品参数协调模型，采用区间描述设计变量的不确定性信息，并将区间算法与基因算法相结合实现了一致性模型求解框架，使用该方法能够检测潜在冲突，得到与给定产品指标相对应的设计变量可靠解空间，进而辅助设计人员决策。同时采用Agent技术对协同设计中多群体多层次的设计任务和设计进程进行管理和控制，建立了以项目和任务为中心的协同设计Agent模型，研究了模型共享、协同设计agent、并发控制机制等关键技术，构建了一个基于多Agent的分布式实时协同设计原型系统应用实例说明了其有效性。     

基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统，将多agent技术引入复杂故障诊断领域，是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试．讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程，设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统，对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究．并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义，具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略．在一电力企业安全监控系统的应用中，该模型能快速、准确地进行故障成因分析，给出合理的、建设性的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．克服了以往监控诊断系统的很多不足，提高了企业的安全运行效率．同时，与传统的诊断方法相比．体现了auent技术的特有优势．