基于分布式智能代理的电子商务架构的研究

随着商务模式进一步扩展,传统的电子商务平台,已经不能满足电子商务发展的要求.针对其自身的非灵活性、非开放性、非兼容性、非智能性,提出了一种基于分布式智能代理的电子商务平台的构架.根据电子商务系统功能要求,确定系统中的代理角色:客户代理、商家代理、商务中心代理、支付代理等,这些代理角色均为具有智能性、主动代理性、分布协作性等特点的分布式智能代理,并通过构架中多代理的通信机制、智能决策机制更好地协作.从而为企业提供更好的信息发布、交易方式,并使客户也能得到量身定做的信息和服务,为其提供实时、动态的灵活服务方式.     

探究基于多代理技术的智能电网继电保护在线整定系统

在跨入新世纪以后的十几年里,国家的工业发展取得了长足的进步,在这样的前进的步伐下,机械智能化的电气设备的开发和利用起到了关键的作用,其中电力行业的发展势头远远超出了人们之前的预料。智能网络电路的保护系统不仅在中国有着广泛的使用范围,在世界一些先进发达国家也是一项重要的研究课题。对于在基于多代理技术的支持下,研究并开发在智能控制下的继电系统的保护方案,从而形成一整套再现的整定系统。整套系统中,根据模式的类别可以分区设计。采用了智能模块式的数学运算,通过计算得出的结果有明显的指导性。利用这样的方式来在线整定,并保持智能系统的实时更新提高了线路的安全稳定。同时在数学矩阵的计算中,划分出相应的矩阵修订值区域,借助矩阵定值和预设整定相关数值进行比对,分析出的结果在更新模式中发挥自我检测的作用,使得系统实时更新,而且智能继电系统的安全抗风险性有所提高。该文就对基于多代理技术的智能电网继电保护在线整定系统进行详细的说明和解释,并对其中遇到的问题做出具体的分析。     

支持客户细分的智能呼叫系统的研究与应用

传统人工呼叫服务中客户满意指数下降的问题已愈演愈烈,本文从海量数据和知识贫乏影响客户服务的两大原因出发,提出了基于X-means聚类算法的客户细分方法,并根据该方法设计了支持客户细分的智能呼叫系统,较好地解决了传统人工呼叫服务中客户满意指数下降的问题。     

基于客户-服务器和智能多代理的网络协同式智能教学系统

协同式教学,一直是智能教学系统（Intelligent Tutoring Srstem,ITS）的一个重要研究内容．随着现代计算机Intemet网络和通信技术的不断发展和在全球的迅速发展和普及,通过计算机网络环境开展协同式智能教学己经迅速成为智能教学系统研究开发的热点．本文基于智能多代理系统（Intelligent Multi-Agent System,IMAS）和客户一服务器模式,研究和设计了一个开放式、高智能、可交互、可扩展性质的网络协同式智能教学系统平台（cooperative ITS Platform,CITSP）．     

基于多智能代理的协同网络化教育系统

首先从理论上对系统模型进行了分析 ,并对其工作机制进行了详细的阐述 ;其次分析了现代远程教育过程中存在的冲突问题 ,并从技术角度提出了冲突消解的策略 ;最后结合同济大学开展网络教育 ,初步实现了该模型 .     

基于智能代理的远程控制技术研究

对智能代理技术的体系结构及关键技术进行了分析,并针对传统C/S模型的远程控制技术不足,设计和构建了一个基于多智能代理(MAS)的远程控制系统,并通过实验比较其与C/S结构系统在性能上的差别.实验结果显示,相比于C/S模型,智能代理能自主完成控制任务,减少网络通信的负担,提高客户端的使用效率,更适合解决远程控制中的灵活、复杂的问题.     

代理的环境评价模型在智能报表系统中的应用

代理之间的交互是多代理系统中的重要问题．根据人的行为受到社会评价的影响，提出了代理交互的环境评价模型，并对其在智能报表系统中的应用特点进行了讨论；基于智能报表系统的逻辑模型，探讨了代理的评价和主要协调过程，定义了代理的评价公式．环境评价模型与其他模型相比，便于工程实施，简化了代理内部的推理过程和代理之间的协调或协商过程，还可用于多代理系统的开发和运行维护过程．     

电信客户服务系统

本文主要从以下几个方面简单介绍了电信客户服务系统的情况：①通过介绍客服系统的目标和功能，向用户群体解释其用途，使用户群体对本系统有一个初步认识；②通过介绍客服系统的构成，让维护人员了解其大概原理，方便其维护。     

电子政务系统引入"主题智能公文包"服务的研究

利用数理统计、知识推理原理,采用智能代理、信息推送等技术,提出在系统内建立利于用户自身习惯的方便快捷的信息定制服务(即主题智能公文包)功能模型.通过该模型,用户可以获得即时、主动、个性化的信息服务,并且能够便捷地获取所需信息.     

基于粗糙集__神经网络的客户价值预测

首先找出对客户价值有影响的一些因子,然后利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,构建基于粗糙集-神经网络的客户价值预测模型,并依据此模型进行了验证评价,结果表明,本文提出的模型用于客户价值预测是有效的.     

网络学习与图书馆读者服务的拓展

时代赋予了读者进行网络学习的便利条件,从5个方面论述了图书馆应如何开展网络学习。     

粗集理论及其在智能控制中的应用综述

对粗糙集理论的应用发展及其基本概念做了详细的描述,介绍了粗糙集理论在智能控制中的应用及发展趋势.重点阐述了它与模糊集、神经网络、遗传算法等软计算方法的融合,指出这些融合将为解决智能控制中的难题提供新的思路和方法.     

在线旅游企业顾客价值研究

在线旅游企业的出现对传统旅行社造成了冲击，其快捷和方便的特点是迅速发展的前提条件，由于迅速激增的用户以及新兴在线旅游企业的进入，为保持企业竞争活力，在线旅游企业要建立顾客数据库，整合旅游产品，完善部门结构，组建客户咨询部门，加强与顾客的沟通。     

电信客户服务平台与群件系统

集成了客户服务平台与群件系统，将客户服务与后台管理有机地结合起来，充分发挥两大系统的优势，实现客户服务支持处理过程流程化、可监控化，有效监控服务过程和质量，快速高效解决客户投诉，让管理层直接参与客户服务，加大对客户服务的深度，改善提高服务质量。     

旅行社客户关系OLAP系统的设计与实现

针对旅行社基于传统数据库技术的信息系统存在的不足,提出了将OLAP技术应用到旅行社的客户关系管理中,并给出了基于Web的旅行社客户关系OLAP系统的设计与实现方法.讨论了系统的体系结构设计,数据仓库模型设计,数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计,对基于Web的OLAP实现技术进行了探讨.     

混合智能系统R-FC-DENN及其实现

混合智能系统已成为人工智能的一个重要研究方向,本文依据认知心理学和模型集成理论,构建了集粗糙集理论、聚类理论、模糊逻辑理论、遗传算法理论、人工神经网络理论于一体的混合智能系统R-FC-DENN,该系统在数据的空间效能方面和算法的时间效率等方面比已有算法有较大的改进。以混合智能系统R-FC-DENN为例,基于Rosetta和Matlab 6.5平台,还开发了混合智能系统工具箱RFCDENN-Tool,为相关研究打下坚实的基础。     

用于在线产品评论质量分析的Co-training算法

在线评论广泛存在于电子商务网站平台, 其中包含着客户对产品的评价及偏好. 高效分析在线评论数据并满足客户需求, 对许多谋求立足于竞争激烈的国际化市场的企业来说至关重要. 但因在线评论的质量不一, 使得如何分析在线评论的质量成为一项重要工作. 从两个方面提取特征对在线评论进行描述, 并构建了一种Co-training算法来判断评论的质量. 通过对比实验验证了该算法相对于单一分类算法的优势.     

浅析高校图书馆在线参考咨询服务

阐述了在线参考咨询服务的概念与特征,分析了国内外的发展状况,指出高校图书馆在线参考咨询服务的主要方式。     

网络借贷借款人决策辅助模型

为了辅助网络借贷借款人进行有效决策, 将逻辑回归算法应用于网络借贷成功满标率的研究。在对PPdai平台的借贷数据进行Logistic回归的基础上, 构建了一个决策辅助工具, 通过在不同借贷指标下对借贷成功满标的预测, 帮助借款人选择自己的借贷标准, 以便更成功地获得贷款。实验结果表明, 该预测模型训练集综合预测率达到89.6%, 验证集综合预测率为85.8%, 说明该模型是有效的。     

Intelligent Intrusion Detection System Model Using Rough Neural Network

A model of intelligent intrusion detection based on rough neural network (RNN), which combines the neural network and rough set, is presented. It works by capturing network packets to identify network intrusions or malicious attacks using RNN with sub-nets. The sub-net is constructed by detection-oriented signatures extracted using rough set theory to detect different intrusions. It is proved that RNN detection method has the merits of adaptive, high universality, high convergence speed, easy upgrading and management.