基于Agent和无线传感器网络的普适计算情景感知模型

研究了普适计算中的情景感知（上下文感知）技术,以无线传感器网络为基础架构,引入Agent技术构建了情景感知模型。从Agent的知识表示和推理、中间件理论、数据管理和自然交互接口等方面探讨了该模型的结构和内容。并通过“智能家居”的应用示范,论述了该模型的可实现性。     

基于移动Agent的分层式P2P移动学习网络

阐述了移动学习的发展趋势以及高校图书馆面临的机遇与挑战,提出了高校图书馆在移动学习的发展中所能够担当的任务和角色,以及图书馆员新的工作内容。并针对无线网络环境下的高延迟、资源异构、以及网络不稳定的问题,探讨了基于移动Agent的分层式P2P移动学习网络模式,该模式可有效减少网络负载,同时具有良好的交互性。     

现代汉语课程自我学习策略研究

如何在有限的课堂教学内丰富并深化现代汉语的学习内容、提高现代汉语的学习效率、掌握语言理论并能有效地用于实践呢?除了教师的教学改革之外,我们认为可指导学生构建一个比较、归纳、演绎、质疑、应用的自我学习策略,从而提高自我学习的能力和学习效果。     

高交互客户端蜜罐Agent系统研究

根据国内外客户端蜜罐系统的发展现状以及恶意网页攻击机理,设计了一个基于高交互客户端蜜罐技术的协同Agent工作模型,并实现了Malicious Web Site Hunter(MWSH)恶意网页检测系统。系统主要包括控制子系统、高交互级蜜罐子系统及服务子系统三个部分。系统利用Agent技术的协作性以及客户端蜜罐技术的准确性来发现网络中的恶意网页。利用基于VSK逻辑的Agent形式化描述语言对系统涉及的Agent进行了形式化描述,并做了具体实现,不仅可以描述Agent和它的环境信息特征,而且可以描述其完整状态变化过程。     

基于角色交换的多Agent协商问题的研究

利用角色与Agent之间的动态性刻画多Agent系统的结构和行为模型的特点,针对在协商过程中相互协作的Agent如何结成具有相对稳定的合作领域的问题,对角色进行形式化描述,提出了基于角色交换的多Agent协商角色交换算法。该算法能在不完全信息的环境下,提高多个Agent之间的协商效率;并以模拟足球赛为平台进行实验,结果证明该算法是可行有效的。     

基于上下层MAS的SAR图像海洋分布目标检测

针对SAR图像中的海洋分布目标,从人的认知过程出发提出了一种基于上下层多Agent系统(top bottom multi Agent system, TBMAS)检测算法。该算法针对上下层Agent定义了不同的行为。下层Agent获得初步的视觉知觉,上层Agent加入联想分析等处理获得最终检测结果。算法从分布目标的局部统计特性考虑,不需要进行统计模型和参数的估计,利用局域直方图和Kullback Leibler散度进行差异度分析。实验表明,对于多种分布目标均有较好的检测效果。     

基于自适应遗传算法的传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的WSN数据融合算法,基于移动代理(MA)对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.采用AGA求出MA最优路由节点序列,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成AGA的初始群体.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于多AGENT联合意图的反潜编队仿真模型研究

分析了反潜编队的协同作战过程,提出了编队多Agent的形式化描述方法,给出了单个兵力Agent的行为模型,包括组成结构和控制策略.提出了多Agent联合意图的六元组模型,并应用于舰艇和直升机协同反潜过程进行了形式化描述.采用黑板模型,实现多Agent兵力的战场态势和作战状态共享;基于有穷状态自动机,给出了多Agent兵力协同作战过程描述模型.最后,指出多Agent联合意图理论在计算机兵力生成方面,尤其是兵力协同作战研究方面,具有理论和方法可行性和可实现性.     

职业学校理论与实训相结合的一体化教学探讨

笔者从事理论教学,同时也从事实训教学,根据自己多年的教学经验,提出了要提高理论与实训相结合的“一体化”教学效果所必须注意的问题。     

Agent在个性化信息检索中的应用

首先介绍了基于分布式结构的Agent技术在图书馆信息化建设中的应用,并通过对Agent的结构分析,提出了一个基于Agent的个性化信息检索模型。