基于多Agent的个性化动态信息服务系统的实现

本文针对用户和系统管理员在访问公共信息平台过程中对信息服务内容、种类和服务层次的不同需求，提出了一个基于多Agent的个性化动态信息服务系统．并对其中Agent行为算法进行优化。     

基于多Agent技术的分布式信息抽取系统研究

讨论了信息抽取的必要性及其现状,并提出一个基于多Agent技术的分布式信息抽取系统模型.系统主要有信息抽取Agent、数据清洗Agent、数据保存Agent等以及相应的知识库组成.并采用分而治之的思想,把信息抽取中遇到的问题分解,分配到各个Agent去完成.提出一种新的规则表示方法,抽取规则可以根据网页结构进行调整,该系统具有一定的自适应性.     

基于多Agent技术下的智能决策支持系统研究

文章针对传统决策支持系统的局限性以及决策支持问题的复杂性，构筑了一个基于多Agent技术下的智能决策支持系统环境，综合地提出了一种新颖的决策支持系统研究方案。提出流动Agent实现多Agent之间的协作和交互，为解决多Agent之间的协作难题提供了一种新的思路。     

基于多Agent协作的网上多媒体教学系统模型的研究

作为一种新的远程教学模式，基于多Agent协作的网上多媒体教学具有广泛的应用前景。它继承了传统远程教学的优点，并提出了许多创新之处。构建了基于多Agent协作的网上多媒体教学系统模型，运用心智状态形式逻辑及效用理论，从协作的角度分析了学生Agent对学生学习过程的辅助和监测，细化和增强了教师Agent的功能，并引入了移动Agent来完善其通信机制.     

基于多智能体的分布式智能诊断方法研究

在传统智能诊断基础上，将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域，以求解复杂过程诊断问题．提出了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程；讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务的辨识、分解；研究了多Agent的约束和关联；设计了应用Agent工作状态的表达机制；确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯；构建了多Agent模糊关联模型；给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构：实现了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统．工程应用表明，该系统能快速、准确地进行故障成因分析，并给出有效的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．     

基于多Agent的协作学习支持系统研究

基于CSCL的教学系统普遍存在着协作评价困难、答疑低效以及缺乏知识管理的问题。据此提出了一种基于Agent的协作学习支持系统模型：ICLS-Agent。就ICLS-Agent模型的结构、以及协作评价、智能答疑处理、分布式的知识管理的实现策略进行了探讨。并结合各个实现策略及多Agent通信机制，设计了ICLS-Agent的协作交互模型。     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

针对目前信息检索系统存在的不足,首先,在系统地介绍信息检索研究现状的基础上对个性化信息检索的发展、工作原理和现状进行了简要综述,并对Agent技术做了介绍.然后,从现有问题入手,开发设计一个了基于Agent的个性化智能信息检索系统模型.对基于Agent的个性化信息检索系统的基本结构、方法及相关技术进行了研究.该模型由用户信息检索个性Agent、信息搜索Agent和信息过滤Agent三个模块构成,分别对三个模块中的关键技术进行研究.结果表明,该平台减少搜索范围,加快搜索速度.     

基于Agent的智能个性化信息检索系统模型研究

文章通过描述目前已有搜索引擎弊端,提出了一种个性化的信息检索系统模型.通过智能Agentg与移动Agent的结合为用户提供个性化的服务,详细分析了模型的工作原理,并描述了各功能模块的实现方法,部分解决了信息检索中兼顾查全与查精的问题.文章最后指出了项目未来的研究方向.     

基于多Agent的智能决策系统在工控领域的应用

Agent是人工智能领域的一个重要分支，多Agent的智能决策系统是当今决策系统的一个新的研究方向。文章在讨论多Agent技术、辅助决策技术的基础上，提出了多Agent的智能决策系统的体系结构。基于本文提出的MAS体系结构，将回归预测分析、判别分析等辅助决策模型应用到火力发电的机组效能分析中．从而提高了电厂的工作效率。     

基于多Agent的智能咨询系统的设计与实现

本文首先分析了智能Agent的特点,然后设计并实现了基于Agent的智能咨询系统,重点介绍了推理Agent和学习Agent的关键技术,通过测试表明系统达到了的智能性、自学习、自适应等特点的要求.     

基于无线传感器网的智能交通信号控制设计

为了控制车辆在交叉路口顺畅通行,提出了一种基于无线传感器网的智能交通信号控制设计。利用传感器节点收集的交通信息,结合多Agent的协同方法,在不同的时段采用不同的路口控制模式,控制终端根据采集到的交通信息自适应地控制车辆通行时间,实现了交通信号灯的无线智能控制,从而提高车辆通行效率,实现交通信号控制的智能化、网络化。     

电子信息技术在智能交通信号控制系统中的运用分析

目前,电子信息技术取得了很大的发展成果,被广泛地应用到各智能交通信号控制系统中,极大地提高了系统运行的安全性和稳定性.文章主要探索了电子信息技术在智能交通信号控制系统中的应用情况.     

一种智能交通系统的自适应拥塞控制方法

针对突发性车流量自适应调整主通道流量控制,提出多相位路口实时的自适应拥塞控制算法,提高系统管理算法在突发性车流状况中的适应能力,以两种信息通道实现车流队列管理的控制与学习功能,并结合参考模型机制实现模糊反向推理算法。仿真实验结果表明,该控制方案能改善实际交通状况,控制效果优于定时控制的方法,提高平面交通路口的通行能力50%以上。     

基于单片机的智能交通灯控制系统的研究与设计

针对道路交通拥挤、交叉路口经常出现拥堵的情况,本系统采用单片机作为核心控制器,组成一个集车流量采集、处理、自动控制为一身的闭环控制系统。通过仿真本设计能模拟基本的交通控制系统还能进行倒计时显示,车流量检测及调整,交通违规处理和紧急处理等功能。     

智能交通控制系统在城市交通指挥中的应用

针对近年来城市交通的拥挤现象，特别是驾驶员违章严重、交通事故频发、车辆尾气污染超标等问题，介绍丁集计算机、信息、电子及通讯等众多高新科技手段于一体的智能交通指挥中心控制系统。该系统的安装及使用，大大缓解了城市道路堵塞现象、提高了道路的通行能力，减少了驾驶员违章的次数，抑制了交通事故的发生，同时对减轻车辆尾气排放，从而降低环境污染都起到了不可低估的作用。     

基于免疫的多Agent入侵检测系统

将生物免疫系统的原理引入到入侵检测系统中，构建了一个基于免疫的多Agent入侵检测系统。组成该系统的Agent在网络的各个节点间流动．实时监测网络状况，同时Agent能够互相识别各自的行为并能根据潜在的策略采取适当的反应。与其它的入侵监测系统相比该系统增加了层次性、分布性、可适应性、健壮性、自制性等特点。     

基于黑板的多Agent智能决策支持系统设计

结合黑板系统及Agent技术,提出了基于黑板的多Agent智能决策支持系统的体系结构,对该系统中的各A-gent功能进行了描述,提出了各个Agent的模型。每个Agent利用黑板进行交互,通过黑板控制Agent对黑板进行控制。该系统有助于多个Agent协同求解大规模复杂问题。     

基于突发分离的自相似网络流量预测

网络流量预测在网络拥塞控制及资源分配中起着至关重要的作用。对于具有自相似性的网络业务流量,由于其存在较强突发,传统预测方法的预测精度普遍较低。本文针对存在高突发的网络流量数据,提出了一种基于数据分离的流量预测方法。在预测步骤前,本方法首先通过控制图将网络流量中难以预测的突发流量进行有效的分离,从而得到突发流量和非突发流量两部分数据。之后分别采用人工神经网络和自适应模板匹配方法实现对非突发流量和突发流量的预测。最后通过对两部分预测结果的合并得到最终的预测结果。基于实际流量数据的实验结果表明:相较于传统流量预测方法,本文所提出的方法具有更高的流量预测精度。      

基于VHDL状态机设计的智能交通控制灯

实现路口交通灯系统控制的方法很多,可以用标准逻辑器件、可编程序控制器PLC、单片机等方案来实现.但是这些控制方法的功能修改及调试都需要硬件电路的支持,在一定程度上增加了设计难度.采用EDA技术,应用VHDL硬件电路描述语言实现交通灯系统控制器的设计,利用MAX PLUSⅡ集成开发环境进行综合、仿真,并下载到CPLD可编程逻辑器件中,完成系统的控制作用.该灯控制逻辑可实现3种颜色灯的交替点亮、时间的倒计时,指挥车辆和行人安全通行.     

基于FARIMA-GARCH模型的网络业务预测算法

网络流量的波动性与自相似特性为其精确预测提出了挑战。为此,提出了一种基于FARIMA-GARCH模型的预测算法。该算法首先利用分段双向CUSUM检测算法对流量序列的均值进行有效检测,并在此基础上将序列零均值化;然后采用限定搜索法对分数差分阶数进行精确估计;在获得模型参数后,使用FARIMA-GARCH模型对网络流量进行预测。仿真实验表明,限定搜索法能够获得比传统算法更高的估计精度。随后采用真实网络流量验证了预测算法的性能,在保持与FARIMA预测算法等价的时间复杂度下,其均方根和相对均方根误差与RBF神经网络预测算法相当,而高于FARIMA预测算法。同时,预测算法对突发流量的跟踪和预测性能明显优于对比算法,且有更好的区间估计性能。