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作者

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2 篇 英文

检索条件"主题词=distributed data processing and mining"

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Density-Based Clustering in Cloud-Oriented Collaborative Multi-Agent Systems

Density-Based Clustering in Cloud-Oriented Collaborative Mul...

引用

8th International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems (HAIS)

作者： Fiosina, Jelena Fiosins, Maksims Tech Univ Clausthal Inst Informat D-38678 Clausthal Zellerfeld Germany

ISBN: (纸本)9783642408465

The development of new reliable data processing and mining methods based on the synergy between cloud computing and the multi-agent paradigm is of great importance for contemporary and future software systems. Cloud computing provides huge volumes of data and computational resources, whereas the agents make the system components more autonomous, cooperative, and intelligent. This creates the need and gives a very good basis for the development of data analysis, processing, and mining methods to enhance the new agent-based cloud computing (ABCC) architecture. Ad-hoc networks of virtual agents are created in the ABCC architecture to support the dynamic functionality of provided services, and data processing methods are very important at the input data processing and network parameter estimation stage. In this study, we present a decentralized kernel-density-based clustering algorithm that fits with the general architecture of ABCC systems. We conduct several experiments to demonstrate the capabilities of the new approach and analyse its efficiency.

关键词： Cloud computing architecture distributed data processing and mining multiagent systems decentralized clustering kernel density estimation

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Decentralised Regression Model for Intelligent Forecasting in Multi-agent Traffic Networks

Decentralised Regression Model for Intelligent Forecasting i...

引用

9th International Symposium on distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI 2012)

作者： Fiosina, Jelena Ciausthal Univ Technol Inst Informat D-38678 Clausthal Zellerfeld Germany

ISBN: (纸本)9783642287640

The distributed nature of complex stochastic systems, such as traffic networks, can be suitably represented by multi-agent architecture. Centralised data processing and mining methods experience difficulties when data sources are geographically distributed and transmission is expensive or not feasible. It is also known from practice that most drivers rely primarily on their own experience (historical data). We consider the problem of decentralised travel time estimation. The vehicles in the system are modelled as autonomous agents consisting of an intellectual module for data processing and mining. Each agent uses a local linear regression model for prediction. Agents can adjust their model parameters with others on demand, using the proposed resampling-based consensus algorithm. We illustrate our approach with case studies, considering decentralised travel time prediction in the southern part of the city of Hanover (Germany).

关键词： Regression parameter estimation distributed data processing and mining multi-agent systems

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