一种基于本体映射处理推荐信任信息的模型

在高动态、开放、异质和分布式网络环境下,在线实体不可避免地需要在交互之前考虑其潜在合作伙伴的可信程度.由于实体通常不具备关于这些潜在合作伙伴的足够知识,因此从所谓第三方收集一些推荐信任信息是必要而且重要的.然而,由于目前没有关于信任的一致理解,推荐信任信息很难被实体理解和使用.信任本体的出现有助于解决这个问题,从而促进互操作性.但在实际上,目前仍没有一个可被所有实体全局共享的信任本体.提出一个采用本体映射来促进推荐信任信息理解的模型,该模型实现了基于不同信任本体的各参与方的有效交互,提高了在线环境中信任管理的灵活性、开放性和可扩展性.     

基于WS-BPEL的服务组合流程建模工具的设计与实现

详细介绍了基于BPEL语言的可视化Web服务组合流程建模工具的体系结构;引入节点和弧的概念实现可视化流程编辑器;采用图形化方法和流程图到WS-BPEL元素的映射技术,实现了Web服务组合流程模型的建立、编辑和配置等功能,简化了抽象流程到可执行流程的转化;提出了基于Web服务QOS约束的服务查询、QOS本体表示和QOS筛选方案,使得符合用户需求的Web服务能够被动态灵活地绑定到业务流程中.     

一种新算法在基因表达谱聚类中的应用

聚类分析是从基因表达数据中提取生物医学信息的主要方法。针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值和对可调参数敏感的问题,提出了一种新型粒子对算法来解决基因聚类问题。算法初始化四个粒子,随机分成两对,将K-均值快速聚类的结果作为每个粒子对中一个粒子的初始位置。在每次迭代中,粒子仅依靠自身速度和粒子对的最佳位置来完成自身更新。每个粒子对产生的精英粒子,组成一个新的粒子对,继续搜索,新粒子对的最优位置即为聚类算法的最优解。实验结果表明算法具有良好的同质性和差异性,且在计算时间和收敛速度方面具有相当的优势。     

交通流异常数据检测研究及实证

针对道路交通系统实时交通流数据普遍存在的异常现象,提出一种基于最小二乘支持向量机的交通异常数据检测方法。运用相空间重构技术,将时间序列数据转换为矢量数据。运用训练数据构建基于最小二乘支持向量机的回归估计模型,通过计算实际值与预测值之间的残差来判别异常数据。以成都市一环路北二段进行实证研究,并与传统检测方法比较分析,结果证实该检测方法的有效性。     

应用遗传算法思想进行知识库自学习的研究

对于知识获取问题,常用的手工方法效率较低,已经不能满足人们的需求,因此提出使用机器学习这种自动知识获取方法来解决该问题.以虚拟旅行代理平台为背景,采用遗传算法和机器学习相结合的理论和方法,将目标知识库的目标荻取问题转化为组合优化问题,并提出了一个目标知识库自学习算法.通过该算法优化出新的旅行目标,实现目标库的更新.实验结果表明,该方法是有效的.     

粗糙集理论与应用研究综述

在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗糙集理论研究的热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题.     

基于增强现实与异型屏实时互动系统的研究*

提出并实现了一种基于增强现实的多人实时互动的平台和系统。首次提出了在展览展示领域融合应用AR技术与多异型屏技术,研究并实现了AR系统多人实时互动相关技术,设计了AR交互系统的渲染平台、交互平台和网络通信平台。提出利用人工免疫算法解决AR系统实时碰撞检测的问题。系统将在世博会进行展示应用,具有良好的技术与经济效益前景。     

虚拟计算环境实验床平台的设计与实现

虚拟计算环境的提出是为了克服互联网资源的"成长性、自治性和多样性"等自然特性与通过全局集中控制达到资源有效共享和综合利用的矛盾.基于虚拟计算环境的体系结构和核心概念,部署了一个真正开放性、分布式的大规模网络环境,在其上设计与实现了一个三层实验床平台系统,包括资源组织、监测、调度、安全等子系统.在平台上进行了网络信息获取实验,验证了该平台设计的科学性与合理性,从实现角度给了虚拟计算环境一个可行的参考.     

基于内部结构MPOMDP模型的策略梯度学习算法

为了提高MPOMDP模型的知识表示能力和推理效率,提出一种基于Agent内部结构的MPOMDP模型。该模型能表示Agent的内部结构及其时间演化,并通过将系统联合概率分布表示成每个Agent内部变量集的局部因式形式,以提高模型的推理效率。将GPI-POMDP算法扩展到基于内部结构的MPOMDP模型中,给出基于内部状态的多Agent策略梯度算法（MIS-GPOMDP）,来求解基于内部结构的MPOMDP。实验结果表明MIS-GPOMDP算法具有较高的推理效率,且算法是收敛的。     

某铀矿井场抽注液控制的数字化技术应用

在地浸采铀生产过程中,控制抽注液平衡和高效识别抽注液异常状态是保障浸出效能和井场的安全重要措施。以内蒙古某铀矿为例,介绍了该铀矿抽注液平衡联动控制与抽注液异常监测方面数字化技术的应用情况,探讨了应用数字化技术前后该铀矿山抽注液管控效能的变化。结果表明,应用数字化技术进行抽注液平衡控制能有效解决抽注液调控过程中人工控制所存在的劳动强度大、调控不及时和精度不足的问题;合理的模型设计能够高效识别抽注液异常状态。建立抽注液数字化管控体系有助于实现精益化管控、提升井场生产效能、降低安全风险。