神经网络集成

神经网络集成通过训练多个神经网络并将成结论进行合成，可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究，还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此，它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术，已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状，并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论。  

WWW上的信息挖掘技术及实现

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用的逐渐普及，ＷＷＷ已经发展成为一个巨大的的分布式信息空间，为用户提供了一个极用价值的信息源。但因Ｉｎｔｅｒｎｅｔ所固的开放性，动态性与异构性，又使得用户很难准确快捷地从ＷＷＷ上获取所需信息。文中将数据挖掘的思想引信了ＷＷＷ信息处理领域来解决网上信息有效获取的问题，讨论了在ＷＷＷ上进行信息挖掘所采用的算法和策略，最后简要介绍了一个采用向量空间模型和改进Ｒｏｂｏｔ技术的网络信息  

Web安全中的信任管理研究与进展

信任管理是当前Web安全研究的热点.介绍了信任管理思想的出现,给出了信任管理的概念和模型,并概述了几个典型的信任管理系统和信任度评估模型.讨论了当前研究存在的问题以及今后的研究方向.  

强化学习研究综述

强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向.  

基于分布均匀度的自适应蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡.该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略.以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题.  

Mogent系统的通信机制

移动agent技术是新型软件构件框架的基础技术之一,而通信机制是其重要的组成部分.该文 结合移动agent系统Mogent(mobile agent)平台的研制,在分析了agent的移动特性对通信机 制的影响后,提出并实现了一种用于Mogent平台的一套系统的解决方案.该方案主要包括移动 agent命名机制、移动agent寻址机制以及通信失效解决方法等,具有易于使用、效率高、可 靠性好等优点.  

MVC模式研究的综述

随着面向对象技术的发展，MVC的含义和用途变得更加广泛，不仅可以用于组件的构造，也可用于类似于电子商务应用等大型面向对象系统的软件设计。从MVC模式起源开始，讨论了MVC模式的结构、设计方法、实现技术、优缺点及其应用，最后介绍了由JSP，Servlet和JaveBeans实现的MVC2结构。  

语义图像检索研究进展

语义图像检索已成为解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的“语义鸿沟”问题的关键。从图像语义描述方式、图像语义抽取方法和语义检索系统设计3个方面对语义图像检索的研究状况进行了分析和研究；讨论了面向对象的图像内容模型和图像语义表示问题；对利用系统知识的提取、根据用户交互的提取和利用外部信息源的语义生成等具有代表性的语义处理方法进行了阐述；介绍了系统设计中用户界面和语义处理的不同方式，最后从对象识别、语义抽取规则、用户检索模型和图像检索性能评价标准4个方面剖析了实现图像语义处理所面临的困难，并提出了一些初步解决思路。  

基于角色的CSCW系统访问控制模型

针对现有的方法不能很好地满足CSCW系统对访问控制提出的新的需求,该文提出了一个基于角色的CSCW系统访问控制模型RBCSAC(role-based collaborative systems access control).该模型形式化地描述了数据、操作、权限、角色和用户等要素及其相互间的关系,提供访问控制信息的记录方法,通过分配和取消角色来完成对用户权限的授予和取消,并且提供了角色分配规则和操作合法性检查规则.该模型针对CSCW系统的多用户、交互、协作、实时、动态等特性,能较好地满足CSCW系统对访问控制的需求.  

蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法

针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用模拟退火算法、遗传算法具有更好的收敛速度.