多Agent信念修正研究

Belief Revision is a theory that studies how to integrate new information into original belief set.Classical BR theory uses AGM frame,but it only resolves problems in single agent BR system.Multi-agent BR faces problems such as the collision of many information sources and how to maximize the logic consistence of multi-agent system.On the basis of game theory model,we form profit matrix under different BR strategies in muhi-agent system and try to get the best strategy that satisfies logic consistence of the system through negotiation.     

基于Web Mining的推荐系统

推荐系统(Recommender System)被电子商务站点用来向顾客提供信息以帮助顾客选择产品,其基本思想是以统计结果或者顾客以前的行为记录为依据,推测顾客未来可能的行为并给出相应的推荐。本文对基于传统技术和Web mining技术的推荐系统进行了简要综述,同时描述了基于Web mining技术的推荐系统的工作流程,重点分析了应用于推荐系统的各种具体Web mining技术及其算法比较。     

一种改进的贝叶斯人脸识别算法

本文对人脸识别的贝叶斯方法ML中相似度计算公式进行了简化，对数据集的训练和人脸图像的预处理进行了修改，提出了一种改进的贝叶斯人脸识别算法SML。在FERET人脸图像库的子集和南大人脸图像实验库上对识别算法进行了测试和比较。实验表明，SML算法提高了ML算法的效率，克服了ML算法计算效率不高的缺陷，而且SML的识别效率明显高于PCA方法。     

用于不均衡数据集的挖掘方法

传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的，而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集，利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能，因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要，本文对相关的研究做了综述。     

基于函数约束的Bézier曲线在刺绣CAD系统中的应用

曲线造型是刺绣CAD系统的基础,本文归纳分析了该场景下的应用需求,提出采纳Bézier三次有理曲线作为造型曲线,并对曲线段之间在边界条件下产生的"突变问题"提出了一个基于线性函数的方法以约束曲线段之间的突变.该方法已应用到实际系统中,效果很好.     

基于多Agent的动态层次化分布式入侵检测系统

随着入侵检测技术的发展。IDS越来越呈现出分布性、智能性的特征。传统的基于多Agent的分布式入侵检测系统，往往采取一种分布式数据采集和层次化数据分析的方法。这虽然使系统的逻辑结构简单严谨，却很大程度上限制了系统的分布性、智能性与实时响应能力。本文提出一种动态建立的层次化结构，并提出了对其运行进行支持的基本方法体系；引入了对手思维状态模型，实现了建立在多Agent合作关系上的协同检测；对传统的分布式入侵检测系统进行了有效的改进。     

多Agent多问题协商模型

在多agent环境中,协商是多agent系统能够成功运转的关键.根据参与协商agent的数目和协商问题的数目,多agent环境中的协商可以分为双边-单问题协商、双边-多问题协商、多边-单问题协商、多边-多问题协商.前3种协商是多边-多问题协商在不同维上的简化.利用协商-协商过程-协商线程的概念建立了一个多边-多问题协商模型MMN(multi-agent multi-issue negotiation).该模型通过提供一个灵活的协商协议支持多agent环境中的不同协商形式,并且支持agent在协商过程中的学习.     

XML和数据挖掘的关系探讨

1 引言由于Internet的发展,在信息膨胀的今天,造成数据丰富而知识缺乏的现状,如何有效地、快速地从海量的数据里面提取有用的信息,如何更方便地传递、交流、获取信息,成为当前高科技领域的关注热点。XML以及数据挖掘都是近几年兴起的新技术,在很多领域发挥了重大作用,而两者的结合能够迅速地应用到各个领域,例如:Web服务、电子商务、图书馆、医学等。XML促进了信息间的交流,为数据挖掘提供了更广阔的结构化的信息平台,数据挖掘从大量信息中提取有用的知识,从而提高学术上的可研究性,以及商业上的决策性。本文首先介绍了XML和数据挖掘的概况,然后,从预言模型、知识发现等方面阐述了XML与数据挖掘的关系,另外,由于XML是SGML的一个子集,广泛应用于Web网站上,因此本文还着重强调了在Web上的数据挖掘。     

一种基于Rough集理论的数据过滤方法

Ｒｏｕｔｈ集理论是一种处理不确定模糊知识的重要工具,在对Ｒｏｕｇｈ集理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Ｒｏｕｇｈ集理论的这滤算法。该处 工硒思想是基于Ｐ－确定的等价类的合并,算法直观,计算简便,理论和实验表明,该算法能够减低信息系统中信息的粒度,在保持规则近似质量不变的前提下,有效地提高规则的统计意义和预测强度。     

形态学和色度学在肺癌早期诊断系统中的研究与实现

本文研究了形态学、色度学在肺癌早期诊断系统中的应用.通过形态学和色度学分析,对细胞图像进行了形态特征和色度特征的提取;在此基础上,利用细胞图像中形态学信息和色度学信息对肺癌细胞进行识别分类.临床试用表明,本文提出的方法可以取得很好的效果.