智能Agent与Agent系统

随着计算机网络及基于网络分布计算技术的发展，对于多Agent系统的研究，已逐渐成为人工智能领域一个新的研究热点。本文从多Agent系统研究的需求背景和技术背景，智能Agent的定义、特性，多Agent系统研究的现状以及发展前景等方面进行了阐述，初步向读者说明了多Agent系统的发展概况。     

基于Agent和CBR的电子商务谈判系统模型研究

提出一种融合了多Agent和案例推理（CBR）技术的电子商务谈判系统模型,在多Agent环境下应用CBR技术捕获并重用以前成功的谈判案例,从中提取适应性策略来为交易提供决策支持,这些策略可以根据所处环境的改变动态生成。对相关问题进行了讨论,包括谈判案例的匹配和谈判策略的选择。     

基于CBR的信息系统案例检索多Agent模型研究

将Multi-Agent技术应用于信息系统案例检索中,结合CBR技术与Web Service思想,提出了基于CBR的信息系统案例检索多Agent系统的模型框架和运作流程,设计了基于智能聚类的案例检索算法,通过神经网络的自组织学习优化案例检索的过程,使得该多Agent系统成为具有高度自治性的自我学习与完善的系统,为信息系统案例检索系统的研究与开发提供了一定的借鉴.     

智能Agent与多Agent系统的研究

智能Agent及多Agent系统自20世纪80年代起一直是分布式人工智能研究的热点。对Agent理论，语言，结构以及多Agent系统结构等问题进行了研究，并对Agent与对象（Object) ,过程控制系统，软件“精灵”以及多Agent系统与分布式问题求解的区别进行了分析。     

基于CBR的交通事故处理智能决策支持系统

依据智能化、集成化、协调化和网络化的设计准则,给出了基于CBR的交通事故处理智能决策支持系统的总体框架。并对该系统中的关键技术问题,基于案例推理的综合推理模型、典型案例库系统、人机智能系统分别进行了讨论。     

基于CBR和MADM的多Agent推荐系统

为解决目前基于CBR的推荐系统只考虑属性值全部为精确或全部为非精确数据的情况,提出一种基于MADM的多Agent推荐系统框架。在考虑了属性分类的基础上设计了基于距离的混合数据类型的相似性度量算法及TOPSIS多属性决策方法,设计了该系统各组成部分功能、结构和流程。模拟算例演示了案例推理及多属性决策在本系统的应用过程,结果表明该系统有较好的实用性。     

CFW的CBR与ART-KNN集成智能预测

结合基于案例推理（CBR）方法和ART-KNN网络，提出了一种黄瓜枯萎病（CFW）的集成智能预测方法。与传统的CBR相似案例检索任务不同的是，该方法用受训ART-KNN网络对新案例分类后根据提出的案例相似性测度来计算相似案例集。对ART-KNN网络的分类性能进行测试，确定了网络的最优相似参量ρ，得到最高平均分类正确率达94.4%。对CFW进行预测，确定了案例相异阈值R的最优范围，得到病株率、病叶率的最优平均预测误差率分别达7.4%、9.3%。综合分析结果表明，提出的CBR与ART-KNN集成预测方法可为CFW的防治提供较为可靠的预测数据以及辅助决策信息。     

基于智能Agent系统的集成路由算法

In order to ensure serve quality of Internet, and enhance Internet resource utilizing, we take advantage of NN-Algorithm and common algorithm, absorb NN-Algorithm's merit, such as fast and veracity, and overcome shortcoming high cost. We absorb common algorithm's lower cost and overcome it's shortcoming. We put forward integrated routing algorithms based on intelligent Agent systems. In different condition we trade off NN-Algorithm and common algorithm, so we can enhance serve quality of Internet. Compared with the common network model, this paper also comsiders the weight of network vertexes.So the intelligent routing algorithm is more practical.     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

Internet空问中的信息资源是异构的．人们要想从Internet中发现、收集和维护自己需要的信息则要花费大量的时间和精力。虽然目前Internet上有很多的搜索引擎，如Yahoo、搜狐等，但这些引擎还存在着不少缺陷，如在适应用户兴趣、交互方式等方面均存在着不足。人们迫切需要一种工具以有效地利用Internet信息空间中的各种信息资源。本文是针对当前Internet检索系统中存在的不足，开发设计了一个“基于Agent个性化智能信息检索系统”。该系统的研究内容属目前智能信息检索领域的重要课题。     

基于智能Agent的机会发现系统架构设计

在机会发现一般工作框架的基础上,结合智能Agent技术,提出一种基于智能Agent的机会发现系统架构,分析该架构中各智能Agent的职能和信息处理过程。该架构将智能Agent技术结合到机会发现过程中,可为机会发现提供灵活的实践及应用平台。     

控讨基于教学过程的ITS系统模型

计算机智能导师系统（ＩＴＳ）,是智能化教学的一个分支。围绕教师在常规教学过程中所起的作用,分析研究了教师在教学的各个阶段中所承担的角色和完成的工作,并根据教学过程的动态特性,提出了一个基于教学过程的ＩＴＳ模型。还针对ＩＴＳ模型中的学科知识库、学生模型和教学策略推理机的实现方法给出了描述。     

面向智能Agent的元搜索系统的设计与实现

近年来,智能Agent技术的研究成为热点,有许多智能Agent都包括一个元搜索系统来间接使用互联网上的搜索引擎搜索需要的信息。该文设计和实现了一种面向智能Agent的智能元搜索系统。讨论了该系统的系统结构和工作原理及实现方法,并经实验验证,该系统具有高可靠性、适应性强、易扩充、智能化程度高等特点。     

一种基于案例的合同纠纷咨询系统

介绍一种基于案例的合同纠纷咨询系统。针对法律领域推理的特点,将基于案例的推方法引入到系统中,其与基于规则的推理方法相结合。     

CBR技术在临床辅助诊断中的应用研究

CBR是一种利用以前类似的案例(Case)来理解并解决当前问题的技术。文章介绍了CBR的技术特点,并对它在临床辅助诊断中的应用进行了研究,主要针对病例库的组织结构、相似病例的检索算法和症状权重的调整等三方面进行了探讨,并给出了相应的解决方案。     

基于VRML的智能主体设计的研究

该文在分析VRML语言特点的基础上,研究了易于VRML实现的智能主体体系结构。这种易于性是主体结构以原型对象的形式封装,结构逻辑单元以脚本节点组织,主体在满足外部接口要求的基础上,具有了很高的设计独立性,从而也带来了功能扩展的灵活性。然后研究了智能主体体系结构在分布式环境下的拓展和实现方案。最后通过一个实例说明了设计方法的可行性。     

基于智能代理的网络监测系统

提出了一个基于智能代理的网络监测系统,智能代理采用模糊逻辑方法对连接数据库中的为数据进行初步处理,把不能处理的连接信息交给管理员,根据管理员的反馈,修改访问控制策略库和模糊非法饲库,并把非法连接记录下来。     

基于规则和事例混合推理的设计型专家系统模型研究

该文根据设计活动的特点，在综述设计事例表示，组织与检索模型基础上详细讨论了基于规则混合推理专家系统结构模型，以及在收音机起落架起落机设计系统ＬＥＤＥＳ上具体应用。     

实例推理和规则推理在实例修改中的应用

在CBR系统中实例修改是一个关键环节,该文通过分析几种实例修改的方法,提出了将实例推理和规则推理进行整合后引入到实例修改过程中,建立修改规则库来完成实例修改,并就如何建立修改规则库进行了说明,为建立智能化的实例修改提供一种思路。     

基于本体的分布式实例推理技术研究

为了克服单一实例库知识的局限性,实现分布式环境下多数据源的知识重用和共享,提出了一个分布式实例推理系统框架.系统通过本体服务器建立和维护实例库之间的本体知识,其中基本本体为知识的表示提供了全局约束和基础,实例推理服务器可以在基本本体框架下定义领域本体来灵活表达各自的领域知识,而本体目录则为知识的检索提供了向导.本体的引入解决了不同实例库之间知识的互理解和互操作性,能够有效地实现多实例库的协同推理.系统采用Web Service技术构建,是一个开放的系统框架,具有很强的可扩展性.     

基于商空间模型的CBR系统

传统的CBR系统采用平面结构，系统在运行过程中不断学习，范例库将变得越来越大，当范例数超过某一预设的上界时，就会出现“沼泽问题”。为了解决这个问题，该文提出了基于商空间模型的CBR系统，采用分层递阶的立体结构，在运行阶段将惰性学习算法与积极学习算法相结合。实验表明利用本方法构造的CBR系统实现E-mail分类预测时，系统的性能和有效性都得到了很大的提高。