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给定数据库,在不考虑支持度和可信度情况下,事先能否预知最终会挖掘出多少条关联规则,这是个值得研究的问题。为此文中提出预期关联规则的概念,使上述问题转化成为如何计算预期关联规则集基数的问题。分别给出布尔型和数量型两种情况下的计算公式。对于数量型数据集,讨论当转换为布尔型数据后各个项集元素呈现的互斥性质。利用此性质导出一个膨胀矩阵和膨胀算法。该方法相对简洁地解决数量型数据集预期关联规则集基数的计算问题。计算和测试结果都表明,预期关联规则总量随着互斥元素的增加呈现下降趋势。这些结果对于深刻理解关联规则挖掘的实质,进而研发更加高效的挖掘算法十分有益。 相似文献
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自2001年Jennings研究协商以来,已经成为MAS研究的热点。介绍了协商的定义、研究内容、应用领域;分析了协商的复杂性;总结了通用的单议题协商和多议题协商协议的对策论模型;综述了Agent多议题协商的策略与学习算法;并分别介绍了两种典型的多议题协商:拍卖和并发协商,给出组合拍卖、多属性拍卖和并发协商的基本模型及其研究进展;最后探讨了协商存在问题和将来可能的发展方向,指出作为交互、竞争与合作的基础,协商需要继续深入的探讨,也必将成为多Agent系统研究的主流。 相似文献
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联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难.实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系.针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据.借鉴图割... 相似文献
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信任预测常用于推荐系统及交易平台,大多数学者研究基于某一个网络的信任预测,目前由于大多数网络缺乏标签,所以通过某一网络预测另一个网络的社会关系很有必要.利用BP神经网络结合非对称tri-training构建模型的方法存在2个问题:1)BP神经网络反向传播调整误差需要时间长;2)该模型只有2个分类器产生伪标签,这需要设置专家阈值.针对该模型存在的结构和速度问题,提出了改进的基于tri-training和极限学习机的跨领域信任预测模型,结合tri-training模型和非对称tri-training模型进行类似迁移学习的方法对网络进行预测,采用速度更快的极限学习机分类器,根据“少数服从多数”的投票机制,利用tri-training模型产生伪标签.实验测试特殊特征加入的影响,且在6个数据集上与其他已有算法进行对比,实验表明模型在召回率和稳定性方面优于其他算法. 相似文献
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针对铰链式的夹具夹紧机构在应用过程中存在:1)重量较大的工件加工(如发动机的缸体)在产品的加工过程中,工件在落下定位的过程中会和夹具压板发生干涉,导致加工工件无法正常进入夹具;2)形状不规则零件,往往由于空间的局限性,工件进出夹具时需要压板让开装卸工件的空间,才能实现工件的装卸。以上两点,限制了铰链式夹紧机构的应用。基于铰链式夹紧机构存在的问题,根据通用油缸活塞运动的原理设计了油缸式夹紧机构,夹紧压板在运动过程中走水平直线运动,很好地解决了工件在上下料的过程中与夹紧压板发生干涉或工件夹紧过程中夹紧压板与工件凸台或加强筋发生干涉的问题,实现了工件在上述特殊情况下的工件夹紧。 相似文献
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联盟结构生成是分布式人工智能的重要研究内容,一般仅依据智能体效用生成任意数量的联盟,这导致最优联盟结构生成的计算复杂度NP难.实际上,信任是合作的基础,信任关系对最终效用有直接的影响,应该综合考虑信任和效用关系.针对以上问题,该文扩展效用约束为信任和效用约束,用信任和效用二元组表示,以此作为联盟结构生成的依据.借鉴图割的s-t-cut算法,研究了基于信任和效用关系的联盟结构生成,在保证智能体个体理性和联盟稳定(无块)的前提下,使用信任和效用关系对网络进行切割,从而形成联盟.由此,该文提出了两种多项式时间的精确算法:信任关系约束下的MT-s-t-cut算法和信任效用关系约束下的MTU-s-t-cut算法,这两种算法均能够在多项式时间内得到最优联盟结构.仿真实验验证了信任关系影响所形成的联盟结构,社会整体效用随智能体数量的增加而增加,并且算法的运行时间远小于动态规划法(DP)和ODP-IP算法. 相似文献
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城市交通路径规划需要考虑规划的快速性和车辆的安全性,而目前大多数强化学习算法不能兼顾两者.针对这个问题,首先提出采用基于模型的算法和与模型无关的算法相结合的Dyna框架,以提高规划的速度;然后使用经典的Sarsa算法作为选路策略,以提高算法的安全性;最后将两者结合提出了改进的基于Sarsa的Dyna-Sa算法.实验结果... 相似文献
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联盟形成的收益值是模糊和不确定的,难于计算,而联盟收益值在成员变化的情况下的计算就更为复杂。Lerman等人实现了动态联盟Agent进出联盟的管理方法,Chalkiadakis则研究了不确定情况下联盟的再励学习,但没有涉及联盟成员变化情况下的收益值动态性。论文定义了带折扣率的估计核,给出一种再励学习算法来计算联盟成员变化后的收益值,深化了Chalkiadakis的工作。实验结果验证了该方法的可行性和正确性。 相似文献