一种基于DFS的Agent在线学习模型研究

Agent的学习理论是目前研究的热点问题。本文基于动态模糊集（DFS），抓住Agent心智特性，提出了一种Agent学习模型，构建出该模型下的Agent混合结构并给出了该模型的工作机制，最后借助动态模糊集（DFS）和强化学习技术实现了模型中的策略构造函数，使Agent具有自适应动态环境的能力和在线学习能力。     

基于动态模糊逻辑(DFL)的一种时序推理模型

在我们的研究领域中 ,普遍存在动态模糊事件 .而当今 ,随着计算机科学技术的发展 ,人们又试图用计算机来模拟这些具有“动态模糊性”的事件 .因此 ,以往有关文献提出了动态模糊逻辑、动态模糊集、基于 DFL的一种学习模型及动态模糊主动数据库系统的设计方法和基本概念 ,这些理论的提出 ,虽然为人们解决具有动态模糊性的问题提供了一定的理论依据 ,但从整个动态模糊系统来看 ,这些工作仅仅是一些初步的工作 ,还有许多工作需要进一步研究 .文中给出的基于 DFL的时序推理模型正是这种工作的一个补充 .     

一种动态环境下的多Agent协作模型研究

多Agent系统所处的环境是开放的、动态的。如何在该环境下实现多Agent的协调工作是提高系统性能的关键所在。基于此，本文就动态环境下的多Agent协调和协作机制进行了研究，给出了一种多Agent协作模型。     

一种基于遗传算法的自适应动态模糊系统的设计与实现

在我们研究的领域中，动态模糊对象是普遍存在的．因此由这些动态模糊对象组成的系统即为动态模糊系统，这类系统具有较强的自学能力和自适应能力，能随环境的变化而变化，本文借助动态模糊集和遗传算法对动态模糊系统进行研究，给出了一种动态模糊自适应系统，并进行了实例分析，实验结果表明该系统是有效的．     

动态模糊数据模型研究

动态模糊数据在我们的研究对象中普遍存在 ,基于此 ,文中给出了动态模糊数据模型 .该模型的建立 ,为人们用计算机处理这类数据推动了理论依据 .     

李群机器学习研究综述

文中简述了李群机器学习的相关研究内容,包括李群机器学习的概念、公理假设、代数学习模型、几何学习模型、Dynkin图的几何学习算法、量子群、辛群分类器的设计、轨道生成学习算法等.