应对规划器模型的研究

给出了敌意环境、敌意规划的定义和一种对敌意规划进行识别和应对的应对规划器模型.由此可以对敌意规划进行识别,并根据相应的策略产生应对规划,用以抵制敌意规划的执行,实现主动识别、主动防御.敌意规划的应对规划器模型在网络安全、商业竞争及军事等领域有很好的应用前景.     

面向服务的Agent模型研究

为了增强Web服务的智能性,设计了一个面向服务的Agent模型.该模型使用服务Agent管理某一领域功能类似的一组Web服务,它使用操作模板来抽象一组功能类似的操作集的特征,并使用规划来表示使用操作模板来完成某一业务目标的过程,这种抽象屏蔽了分布的具体Web服务的异构性,从而使得用户只需要关注于他们所需要完成的目标,而不需要关注如何完成他们的目标.在此基础上提出了一个以规划和操作为中心的BPO(belief,plan,operation)Agent概念模型.面向服务的Agent模型弥补了现有Web服务技术的不足,为快速有效的Web服务集成奠定了基础,同时BPO模型也为面向服务的.Agent系统的开发提供了理论指导.     

敌意规划模型在分布式入侵检测中的设计与研究

本文根据敌意规划理论的自身特点将其与分布式入侵检测技术相结合,通过设计敌意规划模型(Adversarial Planning Model)APM,应用模糊集合理论,建立模糊性知识启发式算法,将入侵检测和实时响应分布化,真正实现分布式入侵检测环境下恶意训练或行为的识别与应对。     

Agent规划的形式化描述

Agent的规则描述为动作树的抽象结构，刻画了Agent对其行为的选择，组合能力，将Agent的动作划分为实现型动作和维护型动作两种类型，以描述处于一定社会环境之中的Agent，一方面要实现某个目标或意图，另一方面要遵循社会规范的约束，采用扩充了模态算子和动作算子的一阶分枝时序逻辑，对Agent的动作进行了形式化描述。     

Agent系统中的规范和电子制度

本书为《软件代理技术》丛书的一册。书中提出的HARMONIA是一电子机构的新构架，它从规范系统的大部分抽取层到最终的多Agent执行定义为一个多层结构，新构架是一适合于不同层面上有规定限制的高调节复合体。为了探究此问题，需要对电子健康保护和e-政府情况作研究。本书围绕Agent协调制度的规范执行问题进行讨论。为了执行，调节时的标准应在操作表示（例如规则或过程）过程中作一解释，指出规范在电子制度中怎样执行。     

敌意弦外之音中言语交际者心理防御机制分析——以《围城》为例

选取《围城》人物对话为研究语料，结合美国心理学家托尔曼（EC．Tolman）提出的“S-O-R”模式（stimulus—organism—responsemodel），从社会心理语言学视角，分析言语交际中的应激源——敌意弦外之音和言语反应之间交际者心理防御机制的中介调节作用。敌意弦外之音的言语表现形式、心理防御机制的激活、应对前的有意识努力以及通过合理化或否认等方式进行心理防御所呈现出的特征，有效揭示出交际者外显的言语表现背后内隐的心理动机。     

论社会敌意现象的产生和调控

所谓社会敌意应当指由于社会资源分布不均、干部官员的腐败以及干群关系处理不当等经济社会问题而引发的一种次生性的民众心理态势。本文分析了社会敌意现象产生的原因以及提出了一些可供参考的调控意见．     

规划识别模型在特定入侵检测问题中的研究

本文在敌意规划识别模型形式化理论研究的基础上,在封闭的虚拟状态下针对于特定的攻击事件进行了必要的检测。从中发现。本文中所提出的规划识别模型能够在入侵行为发生之前就识别和响应入侵。     

智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

针对移动机器人的应用需求,研究并建立与人共存智能环境中对人友好的通用任务规划与执行系统(HFPES)的模型与架构,包括建立分布式机器人系统的MAS模型.在完全分布式结构的基础上,加入集中式结构的优点,引入复合Agent和移动Agent概念,建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Agent结构.同时针对系统中机器人智能体给出其Agent建模的分层混合结构,包括任务计划层、任务分配层、IAAs管理层、自主规划层和构件管理层,并采用多Agent协商的方法进行任务规划分配,有效解决了环境动态未知性带来的问题.通过这种任务分配、执行方式可以最大程度上实现智能构件环境下机器人系统的自主运行,增强系统的稳定性和可靠性.     

基于事件条件动作规则的智能主体结构

为了增强智能主体能力及方便地实现一个智能主体系统,在抽象语言AgentSpeak(L)基础上,引入事件条件动作规则,并从功能和实现的角度对心智模型进行必要扩充和完善.定义了E-Agent的心智模型,设计了E-Agent的Agent描述语言,给出了E-Agent的解释执行过程.实现了一个包括可视化建模工具和运行环境的智能主体系统.该系统具有可视化建模、易于使用等优点.     

基于生成对抗网络与噪声分布的图像超分辨率重建方法

现有的图像超分辨率重建方法都较少考虑真实低分辨率图像中包含的噪声信息,因此会影响图像的重建质量.受真实图像去噪算法的启发,本文引入一个噪声分布收集网络来收集低分辨率图像的噪声分布信息,并采用生成对抗网络的模型设计,提高含噪声图像的重建质量.噪声分布信息会分别输入到超分辨率重建网络和判别网络,在重建过程中去除噪声的同时保证有用高频信息的恢复,另外由于判别网络的能力对整个模型的性能有着重要影响,选择使用 U-Net 网络来获得更好的梯度信息反馈.与经典图像超分辨率重建算法的对比以及消融实验表明,使用噪声收集网络和 U-Net 判别网络后,本文模型在噪声低分辨率图像重建任务中获得了更好的性能.     

相应于仿射GNW代数的顶点算子代数

利用一般顶点代数构造定理,构造了相应于仿射GNW代数的顶点代数,该顶点代数在中心元作用非零的条件下是一个顶点算子代数．     

关于正常算子的几点注记

本文讨论了算子N为正常算子的充要条件,以及它的分解和谱测度问题.     

基于图像条件的二元合成生成算法

生成对抗网络(GAN)是一种无监督学习方法,该算法巧妙地利用博弈的思想来学习生成式模型,但由于GAN通常从单个潜在源采样,因此常常丢失场景中的多个实体交互信息。为了捕获不同对象之间的复杂交互,包括它们的相对缩放,空间布局,遮挡,提出了一种基于图像条件的生成对抗网络,利用"分解—合成"的流程,模型可以根据输入对象的纹理和形状从它们的关节分布生成逼真的合成图像。通过使用Shapenet数据集,在2D和3D图像中分别对55个常见对象类别约51 300个图像模型进行试验,比起传统的SLP和cGAN,算法的图片质量有4%以上的提高。     

连续系统传输算子的基本性质

全面系统地论证了线性时不变连续系统传输算子的基本性质。利用这些性质可以求出许多比较复杂信号的传输算子，而求出给定激励信号的传输算子是运用新算子法求解线性时不变连续系统完全响应的关键。     

Banach空间中散逸算子的特征

引进Banach空间中散逸算子、极大散逸算子和m型散逸算子的概念，给出一个算子为散逸算子(m型散逸算子)的若干充分和必要条件。     

板模型中一类具广义边界条件的迁移算子的谱

讨论了板模型中一类具广义边界条件各向同性、单能、非均匀介质的中子迁移算子的谱,证明了在右半平面中,该算子仅有有限个具有限代数重数的实离散本征性.     

连续信号传输算子的存在定理

证明了连续信号传输算子的存在定理。由信号的传输算子与它的拉氏变换的相似性，可以推断出新算子法与复频域分析法具有相似性，并且新算子法比复频域分析法的应用范围更为广泛     

面向网络教学的互动式体系模型

分析网络教学的现状和特点，从认知科学的角度提出一个面向网络教学，实现互动式教学模式的新型体系模型，该模型对教学过程进行分析，抽象，归纳出单元教学模式，通过不同单元教学模式的建构，面向不同学习主体，形成其个性化教学模式，支持单元教学模式的重用，同时，通过智能代理技术以及多代理的协同工作，实施整个互动式教学模型。