基于双层信誉和反馈机制的可信信誉计算

针对多Agent系统中传统的信誉机制主要考虑的是事务层的信用计算,而不能很好的解决利用评价对信用计算进行扰乱和攻击的问题,设计了基于“事务信誉”、“评价信誉” 的双层信誉模型和评价信誉反馈（RRF）机制.模型区分了事务信誉和评价信誉两种不同层次的信誉,利用消费方Agent的评价信誉决定对提供方Agent事务信誉的影响权重,并根据评价反馈值和评价值的距离调整以往评价者提供的评价值信誉.最后提出基于RRF机制的WS-QP算法.理论证明及实验结果表明,该模型和机制能够有效地减少恶意评价、随意评价和不公平评价等扰乱和攻击行为的影响.     

分层准则调控的服务协同保障机制

为了提高服务协同的可靠性和简化异常处理设计过程的复杂性,在基于服务协同的虚拟组织中引入分层准则调控的服务协同保障机制,在功能准则层通过各业务间依赖关系生成异常依赖关联,从而在异常处理中通过异常依赖关联指导保障准则层的运作,并结合高效可行的运行机制,保障服务的一致性和可靠性。首先给出准则的定义,然后给出了异常依赖关联的自动生成算法,以及分层准则调控的服务协同保障机制,阐述了异常处理步骤,最后结合详细实例进行了情景分析。     

面向知识网格的本体学习研究

网格计算正在从单纯的面向大型计算的分布式资源共享发展为一种面向服务的架构,以实现透明而可靠的分布式系统集成。网格智能是指如何获取、预处理、表示和集成不同层次的网格服务(如HTML/XML/RDF/OWL文档、服务响应时间和服务质量等)的数据和信息,并最终转换为有用的智能(知识)。因为高层知识将在未来的网格应用起到越来越重要的作用,本体是知识网格实现的关键。文章提出了一种实现从Web文档中本体(半)自动构建的本体学习框架WebOntLearn,并讨论了本体学习中领域概念的抽取、概念之间关系的抽取和分类体系的自动构建等关键技术。     

多属性互适应匹配机制研究与实现

匹配是不完全信息市场中供、需双方之间的撮合过程,复杂多变的市场信息使精确的匹配规格确定越来越困难。利用反馈原理设计了匹配规格优化机制,给出了基于效用的相似度比较方法,对优化过程中固定值方法和动态值方法的性能作了比较,最后利用实验对该机制的有效性进行了验证。     

指针推进移动性管理策略中指针链长度的概率

为了降低移动通信网络中位置跟踪操作的代价,指针推进策略被提出.显然,指针链长度的确定对这一策略的有效应用是至为重要的.已有论文假定移动台在位置区的逗留时间服从指数分布的条件下,对指针链的长度进行研究,但指数分布的特殊性,限制了其研究结果的应用.本文推广了上述结果,研究了移动台在位置区的逗留时间服从一般概率分布的指针推进策略,通过构造向量马氏过程,利用密度演化方法,导出了指针链长度的概率公式,这个公式可用于对各种指针推进策略性能的评价.     

开发知识级问题求解建模

开发知识级问题求解建模正在导致知识工程的重大变革。鉴于知识表示的本体论可以作为开发知识级建模的基础理论，我们提出描述问题求解过程组织的本体论ＲＡ和刻划领域世界结构的本体论ＯＴ，并设计了基于这两个本体论的问题求解建模方法。由于面向知识级建模分析的特点，支持该方法的建模环境ＫＭＥＰＳ有效地克服了面向符号级实现的知识工程的弱点。     

基于双层数据仓库的MIS设计研究

文章提出了在MIS设计中构建双层数据仓库的思想,数据仓库的第一层面向即时OLAP,数据仓库的第二层面向长期趋势的OLAP,并给出一个实例说明这种思想的有效性。     

基于扩充环境演算的虚拟组织建模与分析

针对开放网络环境下,开发安全可靠的虚拟组织系统的分析建模与体系结构设计的复杂性问题,提出一种基于组织管理理论的环境演算设计分析方法,给出其语法和语义,以电子机构模型为例,建立它到所设计环境演算的映射规则,并以一个具体的案例,说明该方法的可用性,该演算文法特点是结合多主体组织管理理论的部门、角色、政策、演员等概念,因而更易于与其它系统高层领域概念分析模型建立关联,有利于系统概念模型到设计模型的平滑过渡.     

RR:问题求解的功能化设计方法

RR(Reduction-Reasoning)方法分归约和推理两个层次实现问题求解的功能化设计.作为归约层基本元素,处理元由推理层基本元素构造为功能单元.因处理元的推理控制策略可由基本的控制元素合成,使RR方法能通过综合弱法实现适合于问题特征的求解方法.处理元及其控制槽则作为二级索引来集中知识获取和推理控制的注意力.     

基于规则的联想网络

本文提出一种用于人工智能专家系统的知识表达方式--基于规则的联想网络(ANBR),ANBR把智能系统获取的知识表达分为内外两种形式.外部形式是基于规则的知识结构,用于知识的获取和知识库管理;内部形式是分块联想网络,用于驱动推理控制.由于把产生式规则的可理解性和模块性与网络的知识索引和联想推理功能结合于同一系统,使ANBR成为专家系统知识表达的有效方式.