数据仓库中多维分析的数据展现

文章介绍了一种数据仓库多维分析中以二维表格反映多维特征,提供了数据立方体的可视化表示的方法,并采用动态填充技术,提高了大数据量时数据查询、展现的速度,使用户能直观、快速地得到数据。     

动态合同网协议

对经典的合同网协议进行了改进，结合群体智能提出了一种适应环境及主体能力动态变化的动态合同网协议。并给出了动态合同网协议的算法。经过在多主体平台MAGE(Multi-AGent Environment)上的多次试验，证明了动态合同网协议在各方面的优越性。     

用于挖掘关联规则的可视化人机接口

讨论了一种接口技术，用于实现在关联规则挖掘时用户可以通过接口的界面选择要执行的算法，以及设置关联规则的“置信度”和“支持度”参数，并将挖掘的结果以容易理解的方式通过接口的界面显示出来。该接口以COM技术和VB、VC语言为基础设计开发，能对SQL Server创建的数据库进行挖掘。通过以Apriori算法和FP-Tree算法的实验，证明接口的工作是正确有效的。     

多主体团队交互协议

团队是动态不可预测性环境下协作问题求解的有效方式,联合意图是团队联合求解的关键.因此,主体在团队活动中如何采用言语动作形成、维护、解除联合意图,是一个值得研究的重要问题.旨在设计一种基于主体通信语言FIPA(foundation forintelligent physical Agent)ACL(Agent communication language)的多主体团队交互协议.首先,分析了现有FIPA ACL支持团队联合求解的充分性问题.在概念上明确区分了联合请求与委托请求,指出委托请求言语动作不能充分支持团队协作.并扩展定义了联合请求,讨论了相关定理.然后,基于联合请求动作,提出一种主体团队交互协议,并给出了协议的形式化语义,最后讨论了协议的实际应用.区别于现有的基本动作请求协议、合同网协议以及拍卖协议,团队交互协议描述了另一类主体交互模式,对主体交互模块的设计具有指导意义.     

连续时间 Hopfield网络模型数值实现分析

讨论使用Euler方法和梯形方法在数值求解连续时间的Hopfield网络模型时,离散时间步长的选择和迭代停止条件问题.利用凸函数的定义研究了能量函数下降的条件,根据凸函数的性质分析它的共轭函数减去二次函数之差仍为凸函数的条件.分析连续时间Hopfield网络模型的收敛性证明,提出了一个广义的连续时间Hopfield网络模型.对于常用的Euler方法和梯形方法数值求数值实现连续时间Hopfield网络,讨论了离散时间步长的选择.由于梯形方法为隐式方法,分析了它的迭代求算法的停止条件.根据连续时间Hopfield网络的特点,提出改进的迭代算法,并对其进行了分析.数值实验的结果表明,较大的离散时间步长不仅加速了数值实现,而且有利于提高优化性能.     

并发约束程序设计语言COPS及其执行模型

约束程序设计尤其是约束逻辑程序设计与并发约束程序设计在AI程序设计领域占据着越来越重要的位置。传统逻辑程序设计的基“计算即为定理证明”的计算风格虽获得了简洁优美的操作语义特性,但也付出了执行效率低的代价,当应用系统规模增大时,其性能严重下降以致崩溃。针对传统逻辑程序设计的这种可伸缩性问题,设计了一个基于并发约束程序设计概念的说明性语言COPS,旨在从语言设计与执行模型两方面降低说明性程序的不确定性,提高搜索与运行效率。在语言设计方面,通过引入确定性语言成分,避免不确定计算用于确定性目标所浪费的系统开销;在执行模型方面,在目标的并发穿叉执行与数据驱动的并发同步机制的基础上,实现“优先执行确定目标”策略与“最少假定”策略,作为约束传播的延伸,最大幅度地剪枝搜索空间,降低搜索复杂性。COPS提供的知识表示、推理与并发机制使其成为构造agent程序的理想语言。论文给出COPS语言的语法规范与执行模型的操作语义描述。     

一种基于多主体的分布环境下异构数据库互操作系统

该文主要介绍了在分布环境下,通过智能主体间的协作实现XML数据库(XMLDB)和关系数据库(RDB)的互操作;在互操作过程中,智能主体之间通过基于XML的ACL传递各自的BDI;最后,通过实例对分布环境下两种异构数据库的互操作模型进行了分析。     

一种新的快速计算正区域的方法

Rough集理论是一种新型的处理模糊性和不确定性知识的数学工具，正区域是该理论的核心概念之一，如何有效地计算正区域对提高各相关算法的性能至关重要．在对比Rough集理论进行深入研究的基础上，提出且证明了一种新的快速计算正区域的方法，并进一步分析了正区域的渐增式计算，最后给出了详细的算法描述和时间复杂度分析．理论分析和实验结果表明，该方法能够有效地降低计算复杂度，在效率上较现有的方法有显著提高．     

一种基于群体智能的客户行为分析算法

提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法．首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内；然后依据基于群体智能的聚类方法，选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析；最后，在平面区域内采用递归算法收集聚类结果，获得不同消费特征的客户群体．文中还提出了算法的并行策略，提高了算法对大数据量的适应性．该文以电信移动客户话费数据作为实验数据，并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析．分析结果表明：这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求，特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观、类别特征明显等特点．     

基于超曲面的海量数据直接分类方法

使用支持向量机对海量数据的分类是相当困难的，为了解决这个问题，该文讨论了以下问题：（1）提出了一种通用的基于超曲面的直接分类方法，它是基于Jordan曲线定理，根据围绕数的奇偶进行分类判断的一种新算法；（2）提出了分类超曲面的概念，设计出超曲面的构造方法及基于Jordan定理的分类算法；（3）对双螺旋等问题的分类实验结果说明，分类超曲面可以有效地解决在有限区域分布很复杂的海量的非线性数据分类问题，并能够提高分类效率和准确率。