智能体的一种个性模型

模拟人类的思想正变得越来越重要,智能体就是模拟人类行为的重要工具.个性是智能体的一个重要属性,可信的角色不仅要具有行为、情绪,而且也要具有丰富的个性.建立智能体的个性化模型一直是心理学家和计算机学家的一个热门话题.综述了个性建模的研究现状,提出了一种新的个性建模途径,其目标是建立面向教育游戏的个性模型,并有效地集成行为、情绪、动机和个性.     

虚拟角色骨骼模型建立方法研究

针对传统虚拟角色建模方法需要大量人力和时间的缺点,提出了一种虚拟角色骨骼模型自动生成方法.该方法通过对角色模型分块,再对各个块进行边界抽取,找到关节点,然后根据块的层次关系自动生成骨骼模型.最后探讨了应用骨骼平滑和边界缝合算法解决角色模型运动不自然的问题.     

一种基于角色代理的服务网格虚拟组织访问控制模型

给出一种基于角色代理技术的虚拟组织访问控制模型，与同类研究成果相比，在不降低自治域的安全管理效率的情况下，能够实现虚拟组织的细粒度授权和确保自治域的安全策略不被破坏．该模型的一个原型系统已经实现，并通过一个基于网格的低成本电子政务平台中的实例进行了验证．     

基于情绪感染的虚拟个体情绪模型

研究情绪感染对于群体情境中个体情绪变化、行为选择与决策的研究有着十分重要的意义.为了使虚拟个体在群体环境中行为更真实可信,提出以社会心理学基本理论为研究基础,采用群体环境中个体情绪模型的构建方法.依据情绪感染机制的研究成果,从群体环境中人员个性、个体关注度、群体规模三方面反映群体环境中个体情绪的变化过程,提出了个体情绪强度、情绪感染程度及情绪衰减的计算方法.通过仿真分析,表明所提出的模型是合理的,在适用范围上相比较于其它模型更加广泛.     

基于云模型的人—虚拟角色思想交互模型

基于情感、动机的非语言交互是影响人—虚拟角色交互效果的重要因素,提出了基于云模型的人—虚拟角色非语言交互模型。以尊敬的交互为例,设计了基于云模型的三级尊敬分级模型,提出了基于云模型的交互按钮设计方法。提出了尊敬按钮云滴归属算法,使虚拟角色理解尊敬的过程符合人类认知的不确定性;提出了基于二维鞠躬尊敬云的鞠躬控制算法,随机产生鞠躬最大角和低位保持时间,刻画鞠躬表达尊敬的不确定性。算法分析和交互合成效果表明,所提方法能够刻画交互双方对非语言信息理解的模糊性和随机性。     

一种基于角色和任务的访问控制模型

在基于角色的访问控制模型的基础上引入了任务（task）和任务实例（task instance）的概念,建立了基于角色和任务的访问控制模型（R＆TBAC）,给出了形式化定义,并且对该模型进行了安全性分析,结果表明R＆TBAC模型支持两个著名的安全原则：职责分离原则和最小特权原则,并具有很好的动态适应性。     

一种动态角色模型及其实现机制

很多角色模型的设计和使用存在着一些限制,例如:角色对象的创建及其与源对象的绑定需要通过编码显式完成;角色对象与源对象之间的单向链接使得消息不能在它们之间互相转发等.这些限制使得角色模型的使用较为繁琐,在程序设计中往往会将系统的业务逻辑和对角色对象的控制逻辑混杂在一起.被称为DR的动态角色模型除了相关工作的基本功能外还提供了角色对象的自动创建及其与源对象之间的双向链接,使得角色对象的使用变得透明.所有这些功能的实现都基于一种简洁、统一的前置对象机制,它不但能较好地处理复杂角色体系,还能与现有的面向对象系统兼容.     

一种基于角色访问控制的新模型

本文在充分研究基于角色访问控制模型的基础上，提出了一种基于角色的访问控制新模型（WRBAC）－－基于业务工作流和角色的访问控制，并给出了这种模型的非形式化描述和形式化描述，最后介绍了基于这种模型的实例系统。     

一种基于角色的访问控制扩展模型及其实现

提出了一种新的基于角色的访问控制模型，该模型对典型RBAC模型进行了扩展，在典型RBAC模型只对与访问主体安全相关的概念进行抽象的基础上，增加了对与访问对象和访问事务安全相关的概念的抽象，增强了RBAC模型的功能．该模型具有简单、灵活、表达力强、可用性强和与现实世界更接近等特点．在给出模型的形式化定义之后，还对该模型的实现方法进行了分析和研究，设计了模型实现的框架结构和角色分配的监控器机制，制定了访问策略．     

一种动态角色委托代理授权模型

1 引言近年来,随着计算机信息系统安全问题愈来愈重要,对数据存取控制策略的研究已成为当前信息系统领域研究的热点问题之一。目前,存取控制主要有三种:自主存取控制(DAC,Discretionary Access Control),强制存取控制(MAC,Mandatory Access Control)和基于角色的存取控制(RBAC,Role-Based Access Control)。在DAC方法中,同一用户对不同的数据对象有不同的存取权限;不同的用户对同一存取对象有不同的存取权限;用户可将自己拥有的存取权限不受任何限制地授予其他用户。因此DAC十分灵活,但安全性不强.授权管理复杂(用户,权限,存取对象)。在MAC中,每一个存取对象被标以相应的密级,每一个用户也被授予某一个级别的访问许可证。只有持有许可证的用户才可以存取相应密级的对象,用户许可证和对象密级均由系统管理员管理,要求用户-权限关系具有良好的层次结构,是一种比较严格的存取控制方法,灵活性差。     

情绪建模与情感虚拟人研究

以人工心理和基本的情绪理论为基础，在三维情绪空间中将个性和OCC模型相结合，建立了一个情绪模型。并将此模型作为情感核心，采用VB和Viavoice、科大讯飞以及TalkingShow应用软件尝试实现了一个情感虚拟人。这个情感虚拟人不仅具有学习、记忆能力，而且具有情感交互能力。     

一种基于多种机制的智能体情感建模方法

在行为仿真中为智能体建立情感能力,能够使之表现更为逼真。在心理学理论的基础上,提出了一种新的基于多种机制的情感模型,并建立了情感智能体,实现智能体的情感能力。仿真实验的结果,验证了此模型的合理性和有效性,且表明具有情感的智能体,更能反映动物行为的本体和真实性。     

虚拟人情绪行为动画模型

近年来 ,虚拟人行为动画已经成为计算机动画一个新的分枝 ,已往的研究多集中在虚拟人局部的情绪表达动画方面 ,如脸部动画 ,而对于给定的虚拟场景 ,则尚未考虑情绪产生的原因 .情绪是虚拟人和虚拟环境交互作用的结果 ,然而在计算机动画领域 ,虚拟人的情绪至今尚未得到清楚的描述 .为此 ,依据心理学的理论 ,提出了虚拟人情绪行为的动画模型 ,即 ,首先提出了情绪集合和情绪表达集合的概念 ,并建立了从情绪状态到情绪表达之间的映射 ;其次 ,着重分析了情绪产生的原因 ,并引入了情绪源的概念 ,如果一种情绪刺激的强度大于情绪的抵抗强度 ,那么这种情绪就会产生 ;此外 ,情绪状态可以采用有限状态机来描述 ,据此提出了情绪的变化流程 ;最后 ,在微机上通过调用 Microsoft Direct3D API,实现了虚拟人的情绪行为动画     

Emotion on FPGA: Model driven approach

Implementation of intelligent and bio-inspired algorithms in industrial and real applications is arduous, time consuming and costly; in addition, many aspects of system from high level behavior of algorithm to energy consumption of targeted system must be considered simultaneously in the design process. Advancement of hardware platforms such as DSPs, FPGAs and ASICs in recent years has made it increasingly possible to implement computationally complex intelligent systems; on the other hand, however, the design and testing costs of these systems are high. Reusability and extendibility features of the developed models can decrease the total cost and time-to-market of an intelligent system. In this work, model driven development approach is utilized for implementation of emotional learning as a bio-inspired algorithm for embedded purposes. Recent studies show that emotion is a mechanism for fast decision making in human and other animals, and can be assumed as an expert system. Mathematical models have been developed for describing emotion in mammals from cognitive studies. Here brain emotional based learning intelligent controller (BELBIC), which is based on mammalian middle brain, is designed and implemented on FPGA and the obtained embedded emotional controller (E-BELBIC) is utilized for controlling real laboratorial overhead traveling crane in model-free and embedded manner. Short time-to-market, easy testing and error handling, separating concerns, improving reusability and extendibility of obtained models in similar applications are some benefits of the model driven development methodology.     

基于Markov决策过程的交互虚拟人情感计算模型

情感在生物体的交流和适应性方面起到了关键作用。同样,交互虚拟人也需要有恰如其分的表达情感的能力。由于具有情感交互能力的虚拟人在虚拟现实、电子教育、娱乐等领域均有着广阔的应用前景,当前,在虚拟人中加入情感成分的研究受到了越来越多的重视。本文提出了一个人工心理的情感计算模型,模型用马尔可夫过程来描述情感的变化过程,并且使用马尔可夫决策过程建立了情感、个性与环境之间的联系,并且我们把该模型应用到了一个交互虚拟人系统中。研究结果表明,模型能够构建具有不同性格特征的虚拟人,使之产生较为自然的情感反应。     

基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配情感模型

机器人情感建模是研究情感机器人的热点问题。文中以情感心理学知识为基础,模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激作用下情感动态变化的过程,研究个性和外界刺激对情感转移过程的影响。采用基于状态空间的情感空间模型来描述机器人的情感状态,并用HMM过程来模拟情感状态的转移过程。但HMM过程只能求得当前情感状态的概率,为得到具体的情感状态,文中提出一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率,然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。通过调节模型参数来模拟不同个性和外界刺激,该模型能有效模拟情感状态变化过程。实验结果验证模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。     

多智能体环境下的情绪决策模型?

建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型,它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现,情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上,由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间,建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型。将文中模型应用到两智能体网格决策实验中,结果表明情绪层的引入可加快收敛速度,同时能有效防止陷入局部最优,更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡。     

基于特征的面向对象虚拟GIS数据模型分析及其数据库实现*

从设计虚拟GIS数据模型应考虑的问题出发,提出一种全新的基于特征的面向对象虚拟GIS数据模型构建思路,并详细分析了其对象的结构;最后介绍基于该数据模型的数据库构建过程和步骤,为后续原型系统的开发提供数据支持。