检索结果-内蒙古大学图书馆

面向活动模式的Agent组织协同规则的重用

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电子科技大学学报 2005年第3期34卷 385-388页

作者：王忠群谢晓东安徽工程科技学院计算机科学和工程系安徽芜湖241000

基于组织目标的分解,提出了用活动模式描述组织内Agent间互操作行为的方法,实现了对Agent间协同规则的支持。在该方法中,提出了活动特化和活动聚合抽象机制,使得在Agent间互操作行为得以重用的同时,重用了组织协同规则。

关键词：组织协同组织规则活动模式规则重用

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无线传感器网络中基于语义路由的事件查询算法

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仪器仪表学报 2008年第6期29卷 1159-1164页

作者：张婷婷周鸣争许金生朱程安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

在无线传感器网络中,为了监测多个事件,监测区域可能需要布置多种不同类别的传感器节点以监测不同的事件属性,通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生。如何快速地查询到相应事件的当前状态是个重要的研究课题... 详细信息

在无线传感器网络中,为了监测多个事件,监测区域可能需要布置多种不同类别的传感器节点以监测不同的事件属性,通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生。如何快速地查询到相应事件的当前状态是个重要的研究课题。本文将分布式事件存储、语义路由以及查询算法相结合,提出了一种基于语义路由的事件查询算法。在该算法中,一个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少、查询能耗小,网络生存周期比较理想、实现简单等特点。

关键词：无线传感器网络语义路由事件存储节点

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基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测

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电子与信息学报 2006年第9期28卷 1727-1730页

作者：周鸣争安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

将核函数方法引入入侵检测研究中,提出了一种基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为。首先分析了核函数Fisher鉴别分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核函数Fisher鉴别算法在异构数据集下的推广... 详细信息

将核函数方法引入入侵检测研究中,提出了一种基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为。首先分析了核函数Fisher鉴别分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核函数Fisher鉴别算法在异构数据集下的推广,提出了基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测模型。并以Sendmail系统调用序列数据集为例,详细讨论了该模型的工作过程。最后将实验仿真结果与其它方法进行了比较,结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法。

关键词：异常入侵检测核函数Fisher鉴别异构数据集系统调用

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基于SVM的多传感器信息融合算法

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仪器仪表学报 2005年第4期26卷 407-410页

作者：周鸣争汪军安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

支持向量机(Support Vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合... 详细信息

支持向量机(Support Vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明,基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。

关键词：信息融合算法 SVM 多传感器信息融合信息融合模型结构风险最小化 Vector 在线测量系统支持向量机学习算法泛化性能测控系统模糊关系纸张水份推广性能测量精度非线性小样本高维数

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基于支持向量机的传感器非线性误差校正

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电子科技大学学报 2006年第2期35卷 242-245页

作者：周鸣争汪军安徽工程科技学院计算机科学与工程系安徽芜湖241000

提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征,而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识,并将原问题转化为一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,具有... 详细信息

提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征,而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识,并将原问题转化为一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,具有较好的泛化能力。通过对电容式湿敏传感器误差校正的应用表明:该算法可取得较好的效果。

关键词：支持向量机传感器非线性误差校正

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一种基于能量约束的传感器网络动态数据融合算法

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仪器仪表学报 2007年第1期28卷 172-175页

作者：周鸣争楚宁周涛强俊安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

本文针对传感器网络具有能量约束、低速率冗余数据、网络拓扑易变的特点,提出了一种基于能量约束的动态数据融合算法。该算法首先利用不确定测度进行传感器的动态聚类分组,然后再对每一组通过能量约束选择关键点,通过各组的关键点构成... 详细信息

本文针对传感器网络具有能量约束、低速率冗余数据、网络拓扑易变的特点,提出了一种基于能量约束的动态数据融合算法。该算法首先利用不确定测度进行传感器的动态聚类分组,然后再对每一组通过能量约束选择关键点,通过各组的关键点构成一个连通的数据融合路径,完成传感器网络的数据融合,减少传输到目的节点的信息。实验结果证实,该算法在保证能量消耗少、网络拓扑结构可变的条件下,具有较好的实效性和鲁棒性。

关键词：传感器网络数据融合不确定测度能量约束

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痕迹图像的快速模糊增强算法及实现

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仪器仪表学报 2004年第6期25卷 791-792,824页

作者：周鸣争汪军帅兵安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000

针对痕迹图像的增强处理实际需求 ,通过分析 Pal的对比度模糊增强算法的不足 ,给出了一种改进的快速模糊增强算法。该算法由于采用简化的隶属度函数和分段对比度模糊算子 ,较好地弥补了 Pal算法速度慢和丢失原图像中低灰度值信息的缺陷... 详细信息

针对痕迹图像的增强处理实际需求 ,通过分析 Pal的对比度模糊增强算法的不足 ,给出了一种改进的快速模糊增强算法。该算法由于采用简化的隶属度函数和分段对比度模糊算子 ,较好地弥补了 Pal算法速度慢和丢失原图像中低灰度值信息的缺陷。实验结果表明 ,该算法对痕迹图像增强处理有着良好的效果 ,尤其是通过对分段模糊算子中 pij取值范围和变换方法的合理选择 ,可实现对痕迹图像进行局部的对比度增强。

关键词：痕迹图像模糊增强算法隶属度函数快速灰度值对比度增强分段丢失实验结果

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一种新颖的最小属性约简模型

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东南大学学报（自然科学版） 2004年第5期34卷 604-608页

作者：杨明倪魏伟孙志挥安徽工程科技学院计算机科学与工程系芜湖241000 东南大学计算机科学与工程系南京210096

传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类 ,效率低 ,且很多算法还不完备 .为此 ,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念 ,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法 ,从而提出基于分类关联规... 详细信息

传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类 ,效率低 ,且很多算法还不完备 .为此 ,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念 ,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法 ,从而提出基于分类关联规则的属性约简模型和算法 ,该模型将属性约简问题转化为求解一类特殊的分类关联规则集的问题 ,因而使得相应的算法可有效地改进属性约简挖掘效率 ,克服传统算法依赖于主存的限制 ,为属性约简提供了一种新的框架 .理论分析表明该算法是有效且可行的 .

关键词：粗集属性约简分类关联规则

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基于组织和面向团队模式的agent协同模型

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南京大学学报（自然科学版） 2005年第Z1期41卷 137-143页

作者：王忠群王勇吴小兰李钧安徽工程科技学院计算机科学和工程系芜湖241000 安徽工程科技学院计算机科学和工程系芜湖241000 安徽工程科技学院计算机科学和工程系芜湖241000 安徽工程科技学院计算机科学和工程系芜湖241000

着眼于宏观和微观两个层次,提出了一种基于直线-职能的递归组织模型以及团队模式概念.在宏观层次该模型分离了职能和业务部门,便于进行组织结构和业务成员间的协同规则的设计以及组织规则的演化;在微观层次利用团队模式对agent间的互操... 详细信息

着眼于宏观和微观两个层次,提出了一种基于直线-职能的递归组织模型以及团队模式概念.在宏观层次该模型分离了职能和业务部门,便于进行组织结构和业务成员间的协同规则的设计以及组织规则的演化;在微观层次利用团队模式对agent间的互操作进行抽象,实现团队内agent间协同规则的支持,并且借助团队模式的特化和聚合机制支持agent组织协同规则的重用.

关键词：递归组织组织规则职能部门团队模式协同规则重用

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基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

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系统仿真学报 2008年第16期20卷 4442-4445页

作者：王忠群李钧刘涛王勇安徽工程科技学院计算机与科学工程系安徽芜湖241000

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算。基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点。针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法。该算法使... 详细信息

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算。基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点。针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法。该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n)。仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能。

关键词：网格效用最优遗传编程资源调度

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