一种提高神经网络集成差异性的学习方法

集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bagging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的差异性;另外,当生成一个分类器后,采用了测试方法确保分类器集成的正确率;最后针对十个标准数据集进行了实验研究,结果表明集成算法DBNNE在小规模数据集上优于Bagging及AdaBoost集成方法,而在较大数据集上也不逊色于这两种集成方法.     

模糊多类SVM模型

利用SVM处理多类分类问题,是当前的研究热点之一.本文提出了一种模糊多类支持向量机模型,即FMSVM.该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此得到不同的惩罚值.从而在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.理论分析与数值实验都表明,该算法具有良好的鲁棒性.     

入侵检测系统中检测技术的研究

该文从基于专家系统的技术、基于统计分析的技术和基于生物模拟的技术3个方面对入侵检测技术的研究进行了介绍,并对它们各自的特点、优势和不足进行了分析,最后,给出了当前的研究热点。     

农业生产咨询专家系统

作者在访美期间,研制了适合于层次知识结构的一般性的基于知识系统GENKS,并由此生成了一个农业生产咨询专家系统GENKS—Ⅰ该系统在处理美国东南部农业生产知识的实践中有一定实用价值。本文介绍GENKRS—Ⅰ的设计思想,知识表示,知识库的生成和更新等。     

基于MAS的协作学习机制研究

基于多Agent技术构建了一个网上协作学习系统模型MACL,给出了系统的结构框架,就其中的学生模型的构建、协作学习小组的创建以及协作学习和评价机制进行了探讨,结合KQML通信机制设计了Agent的交互模型,并进一步研究了协作小组的创建策略和算法.     

存在"顿悟"的多Agent系统合作求解算法研究

在多Agent系统的研究中,多Agent合作求解一直都是研究的热点和难点.合同网(CNET)协议是通过任务共享实现有效合作的高级协议,然而现实世界的情况非常复杂,当合同网中所有Agent均无能力完成任务时,多Agent系统将陷入任务无法完成的僵局.将任务设定为问题,即产生任务等价于产生问题,完成任务等价于解决问题.写作目的是讨论与研究僵局情况的问题解决算法;并且将这种在当时环境下无法解决的、需要通过补充更多的信息和经验才可以解决的问题称为"顿悟"问题.给出了解决"顿悟"问题的3种思路及算法,并提出了对"顿悟"问题进行重构的概念和模型,对多Agent系统中"顿悟"问题的研究进行了初步的探索.     

一种求解约束优化问题的演化规划算法

提出了一种新的求解约束优化问题的演化算法--基于混合策略求解约束优化问题的演化规划算法（CMSEP）.借鉴了Mezura-Montes的算法中直接比较的约束处理方法,为求解位于边界附近的全局最优解采用多样性保护机制,允许一定比例最好不可行解进入下一代种群,混合策略变异机制用于指导算法快速搜索过程.标准测试函数的实验结果验证了算法的通用性和有效性.     

无须附加空间的数据立方体联机聚集

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressively estimate)算法以及它与简单聚集算法相结合的混合聚集算法HPE(hybrid progressively estimate);还提出了一种能够同时处理多个范围查询的联机聚集算法MPE(multiple progressively estimate).与以往联机聚集算法不同,这些算法不需要任何附加空间,而是利用QC-Tree自身保存的聚集数据和语义关系来估算聚集结果.由于QC-Tree是一种极为高效的数据立方体存储结构,因此能够以较理想的性能实现数据立方体上的联机聚集.对算法的分析和实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能.     

基于信任和K臂赌博机问题选择多问题协商对象

Agent之间的多问题协商(multi-issue negotiation)是一个复杂的动态交互过程.解决协商之前的对象选择问题在电子商务中有着重要的应用价值.为了提高多问题协商的准确性和购物Agent的效用,主要解决协商前的销售Agent的选择问题.为了充分利用协商历史,实现探索(exploration)和利用(exploitation)的折衷,把销售Agent的选择问题转变成K臂赌博机问题(K-armed bandit problem)来求解.提出了信任和声誉的度量模型,结合K臂赌博机问题的求解技术,采用学习机制,提出了几个确定奖励分布的改进算法.最后,以模拟协商过程为基础,将改进算法、信任和声誉有机地结合起来,提高了选择销售Agent的准确性和实用性.几个实验都说明了该工作在应用中的有效性.