一个基于推测计算的一对多并行协商模型

将推测计算用于多个有偿资源获取的一对多协商中. 首先将推测计算模型扩充为可容纳多协商线程的模型, 并提出具有信念修正的多问题（服务价格、 提交时间和服务期限）协商模型. 基于两个模型提出多线程并行协商过程, 最后通过实验表明所给出的模型和并行协商过程有效.      

基于动态阈值的陌生网络实体间信任建立方法

不完全信息的自动信任协商中存在如披露最少证书获得对方最大信任、协商效率等优化问题.利用博弈分析信任协商过程中的协商方的收益,给出权衡资源比重方法,量化了信任协商的计算过程,提出基于动态阈值的信任协商建立方法.动态阈值具有随证书披露与信息完整而进行自主变化的能力,可以减少协商过程的隐私披露.样例分析和仿真试验表明:使用动态阈值方法可以限制证书披露的数量,提高不完全信息下信任建立的效率.     

自然推理系统中的假设前提引入与消去规则

形式化的自然推理系统最显著的特点就是引入假设前提.在自然推理中,可以根据需要随时引入假设前提,但是推理的结论不能依赖于假设前提,因此假设前提在其完成了使命后,必须被消去.运用假设前提消去规则进行推理就是按照“如果A1,A2,…,An├B,那么A1,A2,…,An-1├An→B”的规则进行语形变换的过程,但是理解假设前提消去规则何以能够消去假设前提这个问题,涉及到对前提与结论之间真假制约情况的讨论,属于语义解释的范围.     

基于历史信息和时间约束的多Agent协商模型

协商是多Agent系统(Multi-Agent Systems:MAS)实现协调、协作和冲突消解的关键环节.如何在不完全信息的情况下构造有效的协商模型来提高Agent的协商能力,是多Agent系统研究中占有重要地位的问题之一.通过考虑历史信息和时间约束的情况下,讨论了多Agent多问题的协商类型,提出了基于历史信息和时间约束的协商模型(HTANM)和协商算法,为多Agent能进行自动协商奠定了一定的基础.     

利用小样本调查数据调整北京市车里程累积率

由于MOBILE中的交通参数缺省值反映的是美国车辆的行驶特征,因此必须利用我国的交通参数来校正MOBILE中的缺省值以提高尾气的计算精度.本文论述了一种基于小样本调查数据来调整MOBILE中车里程累积率参数的算法,对原有算法进行了简化,并根据我国车型分类,对北京市的交通参数进行了调整.结果表明应用调整的车里程累积率计算尾气排放因子同利用MOBILE6的缺省值来计算有显著的区别,VOC的误差是40.23%,CO的误差是30.42%,NOx的误差是17.53%.     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(三)决策规则的形成与约简

将粗集理论应用到旋转机构故障的智能诊断中，在信息不完备情况下，不需要事先假设和专家经验，在粗糙度不变的情况下进行推理和在决策分明性不变意义下进行决策，找出其规律性，并提供规则的可信度；同时能对旋转机械故障的知识库的进行约简，消除多余的条件属性和冗余的信息，导出最小简化决策表。     

不完备信息系统中基于对象等值度的属性约简

在含缺省值的不完备信息系统中,以对象的等值度与矛盾度概念为基础,定义了关于对象及信息系统的属性约简概念,给出了约简存在的充要条件,提出并证明了属性约简定理,解决了基于容差关系的属性约简导致系统有用信息损失的问题,为信息系统知识发现提供了新的工具.     

基于规划识别的主体协作

以共享规划主体协作理论为基础,提出了基于规划识别的主体协作模式,本方法将根据协作主体的行动和偏好,对协作主体的行动规划进行识别．规划识别过程是一个双向的推理过程,正向推理从主体的意图出发,给出初始规划假设的集合;反向推理从协作主体已经采取的行动出发,通过溯因推理进一步对规划假设进行识别．与共享规划模型比较,本方法在不增加通信的前提下将更好地避免协作主体间的冲突．     

基于粗集理论的缺省规则挖掘模型

提出了一种基于粗集的缺省规则挖掘模型 ,以利于在信息不完备情况下进行推理和决策 .该模型从已知决策系统出发 ,建立了处于不同简化层次上的一系列子系统 ,并将其作为简约格中的节点 ,然后推导出每个节点的规则集 .在应用模型进行推理和决策分析时 ,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配 ,然后按照某种评判准则得出结论 .这种模型可以很方便地根据给定的信息 ,从最符合的子系统中获得尽可能好的结论     

可验证的(t,n)门限秘密共享方案及其安全性

为了在无可信中心存在的情况下将一个秘密在一组参与者之间实现共享,并且防止参与者间的相互欺骗,提出了一种动态的、可验证的(t,n)门限秘密共享方案.在该方案中,各参与者的秘密份额由所有参与者共同协商,而不是由秘密分发者进行分配.因此,在秘密分发过程中,秘密分发者只需计算一些公开信息,而无需向各参与者传递任何信息.在秘密重构过程中,每个合作的参与者只需向秘密计算者提交一个由秘密份额计算的伪份额,且秘密计算者能够验证伪份额的有效性.方案的安全性是基于离散对数问题的难解性.     

基于CBR推理的DFL-Agent商务谈判系统及其案例库设计方法

针对商务谈判信息具有的动态模糊性特点,将动态模糊逻辑技术应用到基于CBR推理的Agent商务谈判系统中,以实现动态模糊数的知识表示、处理和基于CBR推理的商务谈判过程。文中阐述了CBR推理过程、系统的模型结构、功能以及案例库的设计,给出了一种改进的相似度计算方法,最后提出了一种基于CBR推理的商务谈判中动态模糊问题的新方法。     

基于粗糙集的识别矩阵值简式求取算法DMBVR

针对粗糙集所采用化简决策表的方法中存在着求取属性约简和值简式时重复计算的问题进行了改进. 提出基于识别矩阵得到决策规则值核的方法, 进一步给出基于识别矩阵求取决策规则值简式的算法DMBVR, 并证明DMBVR算法能得到决策表中所有决策规则的值简式, 从而使计算决策规则的值核与值简式的过程变得更加简便、 直观.     

资产价格泡沫理论综述

对资产泡沫的形成机制的研究可以从理性投机泡沫理论、非理性泡沫理论、基于信息论和博弈论的泡沫理论、非线性泡沫理论等方面进行总结，对这些研究进行一个简单的文献综述，可以得出结论：资产泡沫成因必须结合多个理论进行分析。     

一种基于知识颗粒的高效完备属性约简算法

为获取高效算法,结合Rough集和粒计算理论,基于知识颗粒设计出获取等价类的算法及计算正区域的等价算法,使用动态SQL语句直接获取已排序的对象集,省略类似算法必需的排序算法,降低了实现的复杂度.给出一种增量式的属性约简算法,设计5种选择属性的新启发策略供算法使用,可避免无用属性入选,更有效去除可省属性及缩减搜索窄间等,确保约简算法的完备性,简化了中间步骤,从而保证算法的高效性.理论分析及实验结果表明:采用该约简算法的时间复杂度和实际求解时间均比采用现有算法的时间复杂度和实际求解时间低,并能更好地适应海量数据集的挖掘.     

一种改进的辩论协商模型及其算法

为了解决现有辩论协商模型过于抽象的问题，提出了一种改进的辩论协商架构．在构架中定义了辩论协商模型的对手、自身和环境等模型，其中对手模型是以协商伙伴为对手，自身模型的内容包括信念、愿望、意图、信任和偏爱，环境模型主要由Agent通讯语言和内容语言、协商协议和信息库组成．同时，提出了相应的算法，它通过合理地组合模型，调整论证评估器的位置，建立协议推理、论证评估、论证产生和论证选取等过程，使得协商信息充分交互，协商过程更为有效．实验结果表明，所提模型和算法是有效、可行的，算法的复杂度与协商对话的轮回有关，若轮回数为n，则复杂度为O（n）．     

基于DRNAMC表示的快速矩计算算法

为了进一步提高低阶矩的计算速度,分析了基于对角优先的矩形非对称逆布局模型编码（DRNAMc）表示的同类块的矩计算的复杂度,给出了基于DRNAMC表示的矩计算的2个重要定理,提出了一种DR—NAMC基于表示的快速矩计算算法．实验结果表明：以Peppers,Boat和Goldhill等灰度图像作为典型测试对象,与流行的基于S树编码（STC）表示和传统表示的矩计算算法相比,基于DRNAMC表示方法的矩计算平均执行速度比基于STC表示方法的矩计算平均执行速度提高了32．92％,比传统表示方法的平均执行速度提高了91．07％,是一种良好的矩计算方法．     

云计算环境下可视化探索式搜索引擎的研究

针对目前搜索引擎返回的信息量过大且缺乏语义关联等问题,提出了一种云计算环境下的可视化探索式搜索引擎模型.该模型通过对元搜索引擎返回的原始信息在云计算环境下语义相似度的计算和语义链的构建,采用探索式搜索方法为用户获取个性化的结果.与传统搜索引擎相比,其结果更加直观地表现了目标信息及其之间丰富的语义关系,该方法使用户能够更为自然而有效地在海量的信息中发现更符合其需求的目标.作为实验模型,还需要更多的元搜索引擎的支持,以及进一步计算优化语义相似度的算法,才能使该模型真正实用化.本研究为云计算环境下构建新一代个性化智能搜索引擎提供了理论和实践上的参考.     

一种求线性规划问题的初始基本可行解的新方法

单纯形法是求解线性规划问题的有效方法。本文给出用初等行变换求线性规划问题的初始基本可行解的新方法 ,该方法与传统的方法相比 ,具有计算量小且占用存储空间少的特点 ,算例证明该方法是可行且有效的     

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。