基于SVM的企业竞争情报自动分类系统模型

针对企业竞争情报的自动分类问题,介绍了基于支持向量机(SVM)方法的自动分类技术的原理,探讨了该技术在企业竞争情报分类系统中的应用,并结合多Agent思想构建了基于支持向量机的企业竞争情报分类系统模型,重点研究了竞争情报的自动分类方法。     

多智能Agent协作在Web信息检索中的应用

讨论了智能Agent技术的理论以及其基本特性和一些主要功能.对多Agent系统结构进行了分析,提出多智能Agent协作模型,通过Agent之间通讯,开发新的规划和求解方法,通过A-gent协作,不仅改善了单个Agent的基本处理能力,而且可以从Agent系统的交互中进一步理解多智能Agent系统.     

基于多Agent的智能模型策略研究

基于多Agent技术的网络训练系统有助于激发受训者的训练兴趣,提高受训者的学习效率,实现网络训练系统的个性化、智能化、自适应性和实用性。本文从基于多Agent的智能模型的选题策略、方法调整规则、基于错误诊断的强化训练三方面进行了初步研究。     

基于进化算法优化的多Agent系统协作模型

针对差分进化算法在多Agent系统协作时容易过早的收敛到局部极小点,从而导致寻优性能不佳的问题,本文提出了一种基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型,首先对标准差分进化算法的参数进行自适应调整,在选择阶段如果子代的适应度值差于相应的父代个体,调整相应的差分进化控制参数,然后将改进算法应用于多Agent系统的协作中,以提高其协作的性能。算法仿真试验结果表明,本文提出的基于参数自适应调整差分进化算法的多Agent系统协作模型相比较传统算法而言,具有较好的寻优能力和协作性能。     

基于本体的多Agent的自动协商模型研究

为解决电子商务中多Agent自动协商的难题,提出了基于本体的多Agent自动协商模型.首先介绍了该模型及其系统框架的结构,详细分析了多Agent自动协商过程,基于Agent自学习能力各协商状态能自动转换:提出了各类服务的本体描述,在语义层次上对各类服务活动进行描述、查询与自动匹配;为了支持多Agent之间的合作,综合考虑服务多属性,提出了一种多Agent间的柔性协商的方法,Agent通过对各类属性的协商,解决了供需双方间自动匹配问题.最后,从查全率、查准率两个指标验证了模型在判定供应商归属的有效性,通过对多属性的柔性协商验证了选定具体供应商的可行性.     

基于多Agent的组织决策支持系统的研究

多Agent与组织决策支持系统（ODSS）是人工智能和系统工程中的研究热点,通过对组织与多Agent系统的比较,指出组织问题的研究与多Agent系统可以相互借鉴,提出一个基于多Agent协作交互的组织决策支持系统三层体系结构框架模型,对框架中各部分功能进行了简要说明,并利用知识管理科学中的本体新技术存储组织知识,简化了多Agent协作中知识交互的复杂性。     

基于多Agent的协作虚拟咨询平台构建

多Agent的智能性、协作性等特点,使多Agent技术在协作虚拟咨询中应用成为可能。依据多Agent技术,结合协作虚拟咨询特性,架构起一个具有多Agent功能模块的协作咨询平台。希望能营造无缝键接的虚拟咨询环境。     

基于SUMO本体的图书自动分类模型研究

提出基于SUMO本体的图书自动分类模型.该模型首先对收集的各类图书信息进行预处理,形成高维的词向量空间,然后利用我们设计的基于SUMO本体的映射算法将其映射成低维的概念向童空间进行图书自动分类模型的训练.当用户输入图书信息时,模型会对这些信息进行相同处理,并利用训练好的分类模型将其归到相应的类别中.实验表明,该模型能够简化图书自动分类的过程,降低向量维度,提高分类效率,有效保证图书分类的准确率和召回率.     

基于向量空间模型的科技文献自动分类研究

提出一种基于向量空间模型的科技文献自动分类方法.首先构建分类代表文本,计算单文本与分类代表文本之间的相似度;然后利用训练集计算出分类归属度,以判断某一文本分类的可能性,实现科技文献的自动分类.以3个学科的文献为例,验证该方法的可用性.     

基于多Agent的虚拟企业知识管理系统框架研究

将系统的核心概念Agent引入虚拟企业知识管理系统中,提出基于多Agent的虚拟企业知识管理模型,并讨论了模型中各个Agent的功能及相互之间的通信与协作机制。