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排序方式: 共有124条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learnin gagent and role);在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。 相似文献
2.
感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性. 相似文献
3.
结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集(graph based maximum frequen tset,GBMFS)生成算法。运用此算法,结合社会网络的动态特征,发现社会网络中所存在的团伙的核心成员。最后,在实际系统中对相关的算法进行了验证。 相似文献
4.
为了克服Girvan-Newman算法运行效率的不足,提出了一个基于modularity极值近似的社团发现算法MEA。该算法采用modularity增量作为社团结构的度量,使用贪心策略获得最优社团分划的近似解。通过理论分析,并在实际的数据集上进行实验验证,结果表明MEA算法是快速、有效的。 相似文献
5.
在目前的非结构化超级节点查找中,采用简单的泛洪或随机游走消息传递方式,效率不高,同时系统没有将非结构模糊查询和结构化数据定位方式有效地结合。提出一种基于分层象限空间的新型超级节点结构Quad,并在Quad上实现了两种非结构化超级节点查找方法:一是回溯扩展查找方法,该方法将泛洪和随机游走方式进行折衷,兼顾了网络流量和查询长度;二是利用Bloom Filter技术对回溯扩展查找进行改进。此外,Quad同时支持结构化数据定位。模拟结果表明,Quad查找在查询成功率、查找成本方面优于现有的超级节点查找方法。Bloom Filter能有效提高Quad查询效率并降低查找长度,同时Quad具有高效的定位性能。 相似文献
6.
基于有限状态自动机理论,将Web服务建模成一个有限状态自动机。针对网络服务描述语言(WSDL)在服务行为描述方面的缺陷对其进行扩展,提出了从扩展的WSDL到动作时序逻辑(TLA)语言的转换算法,从而可以用TLA对服务行为进行形式化描述和规范,为描述Web服务提供了一个新的方法。讨论了在动作时序逻辑中,服务组合时各组件服务的有限状态自动机的组合方式,以及伴随着服务组合,单个服务的TLA规范如何组合以形成复合服务的TLA规范的问题,并在此基础上,提出了实现TLA规范正确组合的算法思想。 相似文献
7.
8.
9.
10.
同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。 相似文献