基于Agent的智能元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于Multi-agent的分布式搜索引擎系统.系统采用元搜索引擎结构,利用Agent技术和基于个性化模式的信息过滤技术,使系统具有一定的智能性.通过个性化检索和分类浏览相结合的检索方式可提高搜索结果的可浏览性.结合数据库的分类和虚拟语言模型方法实现了资源选择的优化.提出基于文本/位置分析和群决策的合并算法,对搜索结果的标题和文档片断信息进行相关度分析,将文本分析与规范化的搜索结果位置信息相结合,计算文档的相关分值,最后采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序.试验结果表明,提出的元搜索系统具有较好的搜索效果.     

基于UML活动图的测试研究进展

UML活动图不再是状态图的特例,它作为一种独立的模型广泛用于软件的行为建模.基于UML活动图的测试受到业界的普遍欢迎.然而从UML活动图自动生成完整的测试场景\用例成为一个难点.本文对基于UML活动图的测试进行了比较分析,总结了几种从UML活动图生成测试场景\用例的方法及其使用的算法,即反蚂蚁Agent方法、灰盒方法、自适应细菌Agent方法和系统的形式化方法.对这些方法进行了分析与比较,指出一些不足之处.最后对UML活动图测试的发展趋势做了一些展望.     

电子商务中面向任务社区的前摄信息交换

以Agent为中介的电子商务研究忽略了社区等社会目素对Agent购买行为的影响.本文提出了"面向任务社区"的概念及相应的"面向任务社区的CBB模型",将社会影响因素引入到Agent购买行为中.本文还给出了基于前摄信息交换的信息交换机制,以适应面向任务的社区的需要.     

一种基于粗集理论的遗传分类算法

本文提出了一种基于粗集理论的遗传分类算法,该算法可以无需任何辅助信息,只根据数据自身提供的信息对数据进行简化,提取有用的特征,并求得相应的规则.同时,还提出了一种基于属性重要度的分辨矩阵简化方法,该方法可提高对条件属性的约简效率.     

一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法

目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域.本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集.在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论.算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用.     

基于全信息相关度的动态多分类器融合

AdaB00st采用级联方法生成各基分类器,较好地体现了分类器之间的差异性和互补性.其存在的问题是,在迭代的后期,训练分类器越来越集中在某一小区域的样本上,生成的基分类器体现不同区域的分类特征.根据基分类器的全局分类性能得到固定的投票权重,不能体现基分类器在不同区域上的局部性能差别.因此,本文基于Ada-Boost融合方法,利用待测样本与各分类器的全信息相关度描述基分类器的局部分类性能,提出基于全信息相关度的动态多分类器融合方法,根据各分类器对待测样本的局部分类性能动态确定分类器组合和权重.仿真实验结果表明,该算法提高了融合分类性能.     

多Agent CRM系统模型及其协同通信研究

客户关系管理(CRM)是企业赢得竞争优势的重要手段.本文研究了多Agent的CRM系统模型系统内和系统外Agent间的通信与交互问题,对现在客户关系管理产品服务过程自动化以及系统各功能模块协同能力进行了改进,为改善现有客户关系管理产品提供了一种新的手段.     

一种提高分类精度的支持向量机NDR-SVM

提出基于近邻域比率的支持向量机NDR-SVM.该算法对每个训练样本构造一个近邻域,在此邻域中计算与中心同类的样本占邻域中总样本的比率;根据比率与剔除闲值的大小关系决定邻域中心的取舍,并将所保留的样本带入SVM分类.通过修剪训练集,该算法减弱了噪声对SVM泛化能力的影响.实验结果表明,与已有算法相比,NDR-SVM具有更高的分类精度,大大提高了训练速度.     

Agent技术在Web服务中的应用探讨

Web服务是一组采用面向服务的体系架构的基于标准的Web协议的软件构件,而Agent是一种在某个环境中自主行动以实现其设计目标的智能化软件实体.Web服务与多Agent系统(MAS,Multi-Agent System)在架构、范例和技术方法等方面具有很大的相似性.Web服务的可信性是未来计算机软件发展关键的问题,实现Web服务在分布式环境下的协同式测试具有一定的挑战性.本文在探讨Web服务与Agent技术的共性的基础上,分析并总结了Agent技术在Web服务中的应用.针对Web服务测试的开放性、协同性、动态性和不确定性等特点,结合Agent系统的自主性、反应性、适应性和社会性,本文提出了一种基于MAS的Web服务测试框架(MAST,Multi-Agent-based Service Testing),并对其关键技术进行了探讨.     

网格环境下基于移动Agent的教育资源发现研究

本文使用教育元数据描述规范LOM(Learning Object Management)描述教育资源,并结合移动Agent技术,提出了一种网格环境下基于移动Agent的教育资源发现模型,阐述了教育资源发现过程,并对相关问题进行了讨论.