检索结果-内蒙古大学图书馆

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .

关键词：蚁群算法优化非线性规划

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IP安全协议模型的分析与改进

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计算机工程与科学 2003年第2期25卷 44-47,51页

作者：周立峰欧阳毅张绍莲金志权南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093

本文首先对IPSec协议体系进行了复杂性和安全性分析,在此基础上讨论了若干改进措施,这些改进不仅简化了某些繁琐概念,也更有效地增强了该协议的安全性能。

关键词： TCP/IP协议 IPSec协议网络安全协议计算机网络传输模式隧道模式

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Cbase数据库查询重写模块的设计与实现

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小型微型计算机系统 2003年第7期24卷 1235-1238页

作者：韩波毛宇光张仕徐洁磐南京航空航天大学计算机科学研究所江苏南京210016 南京大学软件新技术国家重点实验室

本文详细讨论了重写模块的设计思想与实现技术 ,并讨论了利用执行引擎特点引入的一组基于等价谓词的简单语句重写规则 .测试结果表明。

关键词：查询优化查询重写等价谓词查询图

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一种改进的决策规则生成算法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2003年第A1期21卷 83-86页

作者：姜远陈兆乾周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

将神经网络集成与C4.5Rule方法相结合,提出了一种改进的决策规则生成算法.该算法以神经网络集成作为C4.5Rule学习的前端,利用其产生用于C4.5Rule学习的数据集,在此基础上进行决策规则的生成.在UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该算... 详细信息

将神经网络集成与C4.5Rule方法相结合,提出了一种改进的决策规则生成算法.该算法以神经网络集成作为C4.5Rule学习的前端,利用其产生用于C4.5Rule学习的数据集,在此基础上进行决策规则的生成.在UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该算法可以产生泛化能力较强的决策规则.

关键词：机器学习神经网络神经网络集成决策规则

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仿真机器人足球赛中多Agent合作模型

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广西师范大学学报（自然科学版） 2003年第A1期21卷 37-40页

作者：李静陈兆乾陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

在多Agent系统中,合作机制是成功的关键.如何能够达到令人满意的多Agent合作是目前MAS研究的关键.本文结合仿真组机器人世界杯足球赛领域,在团队行为规划和Teamwork理论基础上提出一种新的合作框架.本模型不完全依赖通讯.

关键词： Multi-AgentSystems 合作 RoboCup Teamwork

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多Agent信念修正研究综述

多Agent信念修正研究综述

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第七届中国人工智能联合学术会议

作者：孙召春高阳贾松茂陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(江苏南京)

首先介绍经典信念修正理论,特别是AGM框架,以及信念修正的主要研究方法.在此基础上重点介绍了多Agent信念修正的主要研究内容和方法,目前国际的进展及仍然存在的问题.最后提出了我们的解决方法和研究思路.

关键词：信念修正多主体系统人工智能决策模型

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CMM过程支持系统中对过程改变多策略支持的研究

CMM过程支持系统中对过程改变多策略支持的研究

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2003'全国软件与应用学术会议

作者：胡昊林向宇杨玫吕建南京大学计算机软件研究所(江苏南京) 南京大学软件新技术国家重点实验室(江苏南京) 南京大学计算机软件研究所(江苏南京)

实践证明,企业在实施CMM时,过程改进这样的宏观目标是通过从微观上成功地完成项目来实现的.因此,自动实施CMM的过程支持系统应该具有灵活的支持过程动态改变的能力,以利于适应多变的项目环境,而过程改变的情况比较复杂,单一策略的采用... 详细信息

实践证明,企业在实施CMM时,过程改进这样的宏观目标是通过从微观上成功地完成项目来实现的.因此,自动实施CMM的过程支持系统应该具有灵活的支持过程动态改变的能力,以利于适应多变的项目环境,而过程改变的情况比较复杂,单一策略的采用既增加了模型的复杂性,又不利于系统充分利用已有的底层支持技术.鉴于此,本文介绍了一种多策略过程动态改变支持机制.该机制可用于基于CMM的过程支持系统工程中,有效提高基于CMM的过程管理系统在过程改变支撑方面的灵活性和实用性.

关键词：过程支持系统能力成熟度模型过程模型过程改进过程改变软件工程

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一种两阶段的神经网络属性选择方法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2003年第A01期21卷 41-45页

作者：王继成黄源武港山张福炎南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093

神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一种两阶段的神经网络属性选择方法,以综合Filter和Wrapper两类... 详细信息

神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题.由于神经网络反复训练的时间复杂度,Wrap-per方法是不适用的,而单纯使用Filter方法也难以获得很好的分类精度.文中提出了一种两阶段的神经网络属性选择方法,以综合Filter和Wrapper两类方法的优势.该方法首先采用基于不一致率的遗传算法GFSIC来删除属性集合中的无关属性,然后采用基于敏感性度量的属性选择算法SBFCV来删除冗余和无用的属性.研究和实验结果表明,该方法可以有效地删除原始数据中的无关和冗余属性,增强神经网络的泛化能力.

关键词：属性选择神经网络过滤器方法包装器方法遗传算法

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