基于Mobile Agent技术的分布式查询系统

Mobile Agent技术是一种新型Agent技术,具有移动性、智能性和异步计算等特点.文中针对Mobile Agent技术进行了系统的概述和探讨,提出了把Mobile Agent技术应用于分布式查询系统中的思想,并给出了基于Mobile Agent技术的分布式查询系统模型和体系结构,最后描述了Agent间的通讯方法.     

基于Mobile Agent技术的分布式查询系统

Mobile Agent技术是一种新型Agent技术，具有移动性、智能性和异步计算等特点。文中针对Mobile Agent技术进行了系统的概述和探讨，提出了把Mobile Agent技术应用于分布式查询系统中的思想，并给出了基于Mobile Agent技术的分布式查询系统模型和体系结构，最后描述了Agent间的通讯方法。     

基于支持向量机的多传感器信息融合算法

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明,基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。     

一个基于Java的Mobile Agent安全体系结构模型

与早期分布式计算的范例比较Mobile Agent变得日益流行,但是阻碍其广泛应用的主要原因是与移动代码相伴而来的安全问题.这就要求Mobile agent系统提供一种机制,来完成对服务器资源的访问控制以及保证通信的安全性,并对Mobile Agent自身的进行保护.文章提出了一个基于Java的安全体系结构模型,该模型通过创建资源代理来实现安全策略,为基于Java的Mobile Agent系统提供了一个统一的安全服务接口.     

局域网中利用Mobile Agent技术实现信息的检索

本文提出了一个应用于局域网中的基于Mobile Agent技术的信息检索 系统的模型,并给出了实现该系统的关键技术。整个模型是建立在已有网络协议的基础上并且有用了概念分层结构。关键技术涉及Agent的基本结构、Agent的管理和通信、Agent的回调生成算法和安全问题。     

基于TBM模型的多Agent决策融合方法

多Agent系统存在的动态特性使证据推理中的可传递置信模型（TBM）能够有效地处理动态环境的证据推理。在分析和研究可传递置信模型算法的基础上,提出一种基于证据推理TBM模型的多Agent决策融合方法,构建多Agent决策融合系统的框架模型,分析该系统的信息更新、合成算法及决策制定算法。利用SimuroSot作为仿真平台,将该方法应用于判断对手的队形和策略,得到了较满意的结果。     

基于半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法

提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法.通过构造高斯混合模型核SVM分类器提供未标示样本信息,使得SVM算法在学习标示样本信息的同时,能够兼顾整个训练样本集合的聚类假设.实验部分将该算法同传统SVM算法、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行分类性能比较,结果证明该算法在拥有较少标示样本训练的情况下分类性能也有所提高且具有较高的鲁棒性.     

基于支持向量机的多传感器信息融合算法

支持向量机（Support Vector Machine，S、M）是一种基于结构风险最小化原理，具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中，被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系，提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明，基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。     

基于移动代理和本体的实时证券监管系统的设计

针对目前实时证券监管系统数据传输量大导致实时性差的不足,本文提出了一种基于Mobile agent和Ontology的实时证券监管系统模型,在该模型中引入了Mobile Agent、Ontology及数据挖掘技术,使得系统在实时性、冗错性及智能性方面得到了提高。     

二叉树多类SVM在网络入侵检测中的应用

本文在考察现有多类分类支持向量机(SVM)算法后,提出了一种基于二叉树结构的多分类器融合思想,融合过程充分考虑了类别之间的区分度,从而建立一颗相对优化的二叉树SVM的多类分类算法,并把改进后的多类SVM应用于入侵检测中以提高系统性能。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明了本方法的有效性。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。     

基于支持向量机的遥感图像厚云去除算法

厚云的存在大大降低了遥感图像的利用率,利用支持向量机超强捕获边缘点的能力和图像融合方法,提出了一种基于支持向量机遥感图像厚云去除算法。首先构造支持向量值轮廓波变换并对图像进行分解,然后进行云层检测和图像融合,最后进行支持向量值轮廓波逆变换,得到重构图像。仿真实验表明,对于有厚云覆盖但无云区重叠的遥感图像,该算法能取得满意的去云效果,不仅保留了图像边缘信息,而且有效地解决了云层残留问题。     

一种井下人员无线定位算法研究

针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.     

基于对手案例学习的多议题协商决策模型

为了解决多Agent系统(MAS)协商双方在信息对称情况下的自动协商问题,提出了一种用基于支持向量机算法的间接学习对手协商态度的协商方法,提出了不完全信息条件下基于案例和对策论的Agent多议题Pareto最优协商模型,通过支持向量机的方法来学习协商轨迹,得到协商对手在每个协商项的态度,然后利用学习得到的对手协商态度,构造了一个协商的决策模型,此模型能同时基于对手的态度和自身的偏好来做出协商决策。最后通过实验验证了该方法的先进性。     

基于支持向量机的传感器管理技术研究

传感器的优化管理是影响多传感器目标分配问题的重要环节。在分析传感器管理基本要求的基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)的新型目标判定方法。利用SVM算法能够对经验风险和置信范围进行有效控制的优点,以进行多传感器系统的融合预测与可靠性检测,最终实现了在实测数据和可靠的目标预测信息下,对传感器资源的有效管理。仿真实例证明了该传感器管理方法的合理性和有效性。     

基于改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法

针对室内复杂环境下无线信号不稳定、传统支持向量机定位算法计算复杂度高等难题,为了提高室内的定位精度,提出一种改进支持向量机的Wi-Fi室内定位算法。采用核主成分分析对特征进行降维处理,提取有用信息、降低计算量,采用支持向量机构建定位特征与物理位置的非线性映射模型,并采用粒子群算法对模型参数进行优化,进行了仿真实验。结果表明,该算法提高了室内定位精度和效率。     

改进支持向量机的网络流量预测

支持向量机具有良好的非线性建模能力,其参数对网络流量预测结果有直接影响,为了解决支持向量机的参数确定的难问题,根据杂草算法的优势,提出了改进支持向量机的网络流量预测模型.首先收集大量网络数量原始数据,将支持向量机参数作为杂草种子,然后模拟杂草的生存、繁殖过程搜索最优参数寻优,建立网络流量预测模型,最后采用具体网络流量数据测试模型的可行性.结果表明,该模型不仅得到了高精度的网络流量预测结果,而且可以应用网络流量管理中.     

基于信息融合的火电厂飞灰含碳量的软测量建模实验室

提出了利用信息融合与软测量技术对火电厂飞灰含碳量测量进行建模的新算法．首先给出了自适应加 权融合和最小二乘支持向量机（LSSVM）算法,其次对三个非线性测试函数分别运用BP 神经网络、LSSVM 和基于 自适应加权融合的LSSVM 算法进行建模并比较了精度,最后给出了基于自适应加权融合的LSSVM 在火电厂飞灰 含碳量建模中应用的结果．     

基于支持向量机的信息系统性能评估

根据信息系统评价原则,提出了信息系统性能评价的指标体系,并对各指标进行了定量描述,后利用支持向量机（SVM）的分类算法,建立了基于SVM的性能评估模型,实现了信息系统评估的自动化。通过测试,证明了该方法的有效性和可行性。