基于MAS的动态生产调度与控制及系统开发

提出基于MAS的面向敏捷制造的生产过程动态调度与控制的层次结构．1）以任务分解与分配层为中心，建立各层之间的协调工作及协同决策机制；2）引入协商式招／投标方法实现任务的分解与分配；3）采用能力匹配与动态调度相结合的方法实现任务分配与调度控制的有效集成；4）面向生产任务需求动态确定Agent粒度、组建MAS模型；5）适应制造系统状态变化的需要，进行任务的动态重构．讨论基于MAS的采用分级递阶和并行处理相结合的自治组织结构和运作模式，以及利用与组织结构相对应的层次黑板结构实现各Agent之间信息与数据共享．在支持生产过程动态调度与控制基础设施建设的基础上，结合奏川机床集团有限公司车间生产实际，研究开发了基于MAS的车间动态调度系统．     

基于HTK的日语连续语音识别系统的建立与研究

本文简单介绍了几种减少噪音带来的待识别信号特征与模型特征不匹配的方法,针对噪音环境下语音特征的变化特点,重点分析了归一化方法,并对动态范围调整方法做了重点的介绍。通过分析孤立词识别中存在的问题,提出了在连续语音特征曲线中基于动态范围调整的新方法。     

基于动态范围调整语音特征调整算法分析

本文简单介绍了几种减少噪音带来的待识别信号特征与模型特征不匹配的方法,针对噪音环境下语音特征的变化特点,重点分析了归一化方法,并对动态范围调整方法做了重点的介绍。通过分析孤立词识别中存在的问题,提出了在连续语音特征曲线中基于动态范围调整的新方法。     

基于能力的动态任务委派机制

任务委派是工作流管理系统中的重要机制之一,文中引入多主体能力表示和基于能力的动态任务委派机制对工作流管理系统进行了改进.基于CDL,Larks等主体能力表示语言,提出了一种从语法和语义以及能力继承关系一体化的主体能力描述ACDLS语言,并重点研究了其匹配的策略、算法和阶段.试验表明,基于能力的动态任务委派机制能够为工作流管理系统在动态变化的企业计算环境下提供灵活高效的任务委派.     

基于能力的动态任务委派机制

任务委派是工作流管理系统中的重要机制之一，文中引入多主体能力表示和基于能力的动态任务委派机制对工作流管理系统进行了改进。基于CDL，Larks等主体能力表示语言，提出了一种从语法和语义以及能力继承关系一体化的主体能力描述ACDLS语言，并重点研究了其匹配的策略、算法和阶段。试验表明，基于能力的动态任务委派机制能够为工作流管理系统在动态变化的企业计算环境下提供灵活高效的任务委派。     

基于MAS的供应链物流信息系统的研究

在日益变化的市场环境中，企业必须调整其物流流程与业务管理，使之适应的物流一体化的动态调整要求。MAS技术(Multi—Agent System)能够很好地完成动态调整的任务，因此本文将MAS技术运用至供应链物流信息系统，提出了基于MAS的供应链物流信息系统的三层结构，重点分析了动态协作联盟算法并给出了仿真验证。     

基于能力及任务需求的多Agent任务分配方法

针对动态环境中的任务和Agent的动态变化问题,提出一种基于能力及任务需求的层次任务分配方法.利用全局分配方法为Agent分配合适的任务,当环境发生变换时,通过局部调整来解决任务和Agent之间的不适应问题,每个Agent能够根据局部信息选择理想的任务执行,提高了分配算法的鲁棒性.仿真实验表明该方法是可行及有效的,能够解决动态环境中的任务分配问题.     

一种灵活的软件在线演化机制

随着因特网成为主流软件的运行环境,计算模式逐步进入开放、动态以及用户需求频繁变化的环境,导致软件系统需动态地调整软件的组织结构或者功能行为来满足外界变化的需求。基于设计模式中的命令模式,利用方法调用与方法执行分离的原则和采用集中调度控制所有方法执行的方式,设计出一种灵活的软件在线演化机制。通过实例验证,本机制能在运行时刻灵活方便地变更软件的功能行为和流程逻辑。     

多Agent层次任务分配方法

提出了一种层次任务分配方法,用于解决动态环境中的任务分配问题.利用全局分配方法为Agent分配合适的任务,当环境发生变换时,通过局部调整来解决任务和Agent之间的匹配问题,使得每个Agent能够根据局部信息选择理想的任务来执行,提高了分配算法的鲁棒性和多Agent整体效用.仿真实验结果表明,该方法是可行且有效的,能够解决动态环境中的任务分配问题.     

基于多主体的项目开发虚拟组织

从ontology的建立、任务的语义描述到主体结构、程序结构、心智模型的构造,建立了一个基于多主体技术的分布式虚拟协作系统,提出一种以Fuzzy ART网络为心智模型的反应主体结构,从而赋予主体在动态环境下的自适应性、竞争性、自组织性和集聚能力。所提方法在一个多主体平台上加以实现,运行结果证明了这一结构的合理性,也显示了ART网络在动态环境中的自组织和无监督学习能力。     

基于分级结构的服务语义关系发现

为了以一种快速有效的方式从巨大的W cb服务库中检索出满足用户请求的服务,探索服务语义关系发现的方法来增强服务搜索引擎的搜索能力是必不可少的。提出了一个基于分级结构的服务语义关系发现的方法,分级结构能够自然地表示不同粒度服务间的语义关系,根据服务相关度,不断调整分级结构,将功能上相关的服务     

基于角色的Agent组织结构演化机制①

Agent组织结构的演化是组织演化问题中的一个重要方面。针对Agent组织结构演化问题,以角色为核心描述了组织结构的整体构建,形式化表达了组织结构的内部特性。并以此为基础,提出了基于角色的Agent组织结构演化机制,即分别从角色目标集合扩大、角色目标集合缩减以及角色关系变更三种变化形式对组织结构演化过程进行了分析,为形成适应性和动态性的组织结构提供了借鉴。     

A framework for exploring organizational structure in dynamic social networks

Recent research has provided promising results relating to discovering communities within a social network. We find that further representing the organizational structure of a social network is an interesting issue that helps gain better understandings of the social network. In this paper, we define a data structure, named Community Tree, to depict the organizational structure and provide a framework for exploring the organizational structure in a social network. In this framework, an algorithm, which combines a modified PageRank and Random Walk on graph, is developed to derive the community tree from the social network. In the real world, a social network is constantly evolving. In order to explore the organizational structure in a dynamic social network, we develop a tree learning algorithm, which employs tree edit distance as the scoring function, to derive an evolving community tree that enables a smooth transition between two community trees. We also propose an approach to threading communities in community trees to obtain an evolution graph of the organizational structure, by which we can reach new insights from the dynamic social network. The experiments conducted on synthetic and real dataset demonstrate the feasibility and applicability of the framework. Based on the theoretical outcomes, we further apply the proposed framework to explore the evolution of organizational structure with the 2001 Enron dataset, and obtain several interesting findings that match the context of Enron.     

基于角色的动态三维组织结构模型

本文讨论常用组织结构模型,提出一种基于动态特征的三维组织结构模型。该模型适用于以项目为运作中心的管理模式,在业务过程协作领域具有很好的适应性,而常用的矩阵式结构也可以作为该模型的一个特例。     

A methodology for shape matching of non-rigid structures based on integrated graphical information

Shape matching is a long-studied problem and lies at the core of many applications in statistical shape analysis, virtual reality and human–computer interaction. This paper presents an automatic dense correspondence method to match the mesh vertices of two 3D shapes under near-isometric and non-rigid deformations. The goal is achieved by combining three types of graphic structure information. The method includes three major steps: first, we describe the vertices based on three types of graphical information, Euclidean structure information, Riemannian structure information, and conformal structure information; second, the match between two shapes is formulated as an optimization problem and a novel objective function is proposed; third, we resolve the optimal solution by using the projected descent optimization procedure to solve the objective function. The method is tested on various shape pairs with different poses, surface details, and topological noises. We demonstrate the performance of our approach through an extensive quantitative and qualitative evaluation on several challenging 3D shape matching datasets where we achieve superior performance to existing methods.     

一类模糊神经网络结构的混沌优化设计

基于混沌变量，提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中，使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中，根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法对去模糊化部分的权参数进行实时修正。仿真实验表明，基于混沌优化的模糊神经网络结构精简，控制精度高。     

基于近似匹配模型的XML元数据检索

将无序标签树匹配分解为树结构匹配和标签语义匹配,采用树结构匹配和语义匹配相结 合的方法,对传统树匹配算法进行了改进,提出了近似匹配概念,并针对元数据XML描述的结构化特 征,设计了一种基于三层近似匹配模型的元数据检索方法。这种检索方法可根据用户的不同需求有 效地调节元数据的查准率和查全率。最后构造了基于近似匹配模型的元数据查询系统原型,实验证 明近似匹配模型在元数据检索应用中具有可行性和高效性。     

基于工作流日志的组织结构挖掘研究*

为了从工作流日志中挖掘组织结构设置和执行者之间的交互信息,分析了工作流日志中的活动执行者的信息,并引入多种距离公制用以刻画日志中活动执行者间的各种关系度的强弱,提出了组织结构的三种挖掘方法,即默认挖掘、基于活动相似度的挖掘和基于过程实例相似度的挖掘。通过以上方法对工作流日志进行组织结构挖掘得到组织网络,组织网络能够客观地反映出参与工作流程的组织实体并正确表示出组织结构。通过一个挖掘实例对挖掘过程进行了验证和说明。     

基于改进基准点定位的指纹匹配算法

针对指纹匹配过程中基准点定位不准确与耗时长的缺陷,提出一种基于改进基准点定位的指纹匹配算法。该算法借助指纹图像的中心点构造局部细节结构,并在该结构上利用全等三角形原则求取基准点,将所有细节特征转化到极坐标中,利用可变界限盒的方法进行匹配。实验结果表明,该算法所确定的基准点比较准确,且耗时缩短,可提高识别率与执行效率。     

基于卷积神经网络与篇章结构的足球新闻自动生成方法

当前的足球比赛新闻通常是由专家或记者手工撰写的,足球比赛新闻的手工写作既费时又低效。随着在线直播平台与社交媒体的流行,体育网络直播脚本大幅增加,但网络直播脚本通常只记载一场比赛的流水,具有冗长且重点模糊的特性,不适宜于赛后直接阅读。为了解决以上问题,在比赛之后,可以基于直播脚本撰写和发布足球比赛新闻。因此,该文提出一种从网络直播脚本直接生成足球比赛新闻的方法。该方法基于卷积神经网络和足球新闻篇章结构,从足球比赛过程中的多个时间段提取出已发生的重要事件,进而抽取相关句子来生成足球新闻,同时,该方法还会针对比赛评价生成一个简短总结。实验结果表明,使用该方法从网络直播脚本生成足球新闻是可行的。