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1.
Agent研究现状与发展趋势   总被引:224,自引:1,他引:223       下载免费PDF全文
刘大有  杨鲲  陈建中 《软件学报》2000,11(3):315-321
对有关Agent理论和实践两方面的研究现状、关键技术和发展趋势进行了综述和讨论,试图勾画出目前Agent研究的脉络、重点及其发展趋向.主要内容包括:(1)智能Agent的特性、表示和推理;(2)多Agent系统的联合意图、协商和规划;(3)面向Agent的程序设计.最后,简单讨论了Agent技术目前所面临的挑战.  相似文献
2.
聚类算法研究   总被引:144,自引:1,他引:143       下载免费PDF全文
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.  相似文献
3.
未知环境中移动机器人导航控制研究的若干问题   总被引:72,自引:1,他引:71  
蔡自兴  贺汉根  陈虹 《控制与决策》2002,17(4):385-390,464
未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域,综述了该领域研究的主要内容及其发展动态,分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状,指出存在的不足和有待进一步研究的问题,并提出了一些解决思路。  相似文献
4.
基于粒子群算法求解多目标优化问题   总被引:55,自引:0,他引:55  
粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用.通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性.  相似文献
5.
约束性相联规则发现方法及算法   总被引:46,自引:0,他引:46  
文中研究了在大型事务7库中发现有约束条件的相联规则问题,提出了有效实现约束性相联规则发现的两种方法,过滤数据库算法Filtering和频繁项集生成算法Separate,这两种可以同时并有物方法比已有算法运算效率有显著性提高。  相似文献
6.
预测控制性能研究的新进展   总被引:44,自引:3,他引:41  
随着预测控制在工业过程中的广泛应用,近年来,预测控制理论研究也取得了很大进展。本文系统地综述和评析了在预测控制性能方面理论研究的新进展,主要内容包括控制系统的稳定性,鲁棒性,可行性等性能以及对非线性系统的研究。  相似文献
7.
复杂网络聚类方法   总被引:43,自引:2,他引:41       下载免费PDF全文
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.  相似文献
8.
快速图像处理中阈值选取方法的比较研究   总被引:42,自引:28,他引:14  
图像分割是图像处理中的一个重要问题。阈值法计算简单,具有较高的运行效率,这使得其在实时图像处理系统中得以广泛的应用。本文选取在实时性强的系统中使用较好的几种阈值化方法进行分析,阐述了各种方法的基本思想,以及各自的优缺点和适用范围,并对相应的改进算法进行了综述,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的参考价值和启发作用。  相似文献
9.
三江平原湿地遥感分类模式研究   总被引:40,自引:4,他引:36       下载免费PDF全文
通过分析三江平原湿地植被的光谱、景观季相及其生境等特点,找出了不同湿地的遥感影像特征,确立了一套湿地遥感分类模式。  相似文献
10.
具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习研究   总被引:39,自引:0,他引:39       下载免费PDF全文
王双成  苑森淼 《软件学报》2004,15(7):1042-1048
目前主要基于EM算法和打分-搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习,算法效率较低,而且易于陷入局部最优结构.针对这些问题,建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法.首先随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用完整数据集建立最大似然树作为初始贝叶斯网络结构,然后进行迭代学习.在每一次迭代中,结合贝叶斯网络结构和Gibbs sampling修正未观察到的数据,在新的完整数据集的基础上,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想调整贝叶斯网络结构,直到结构趋于稳定.该方法既解决了标准Gi  相似文献
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