摘要：针对流程工业复杂的连续生产工艺的特点,提出了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题。采用代理技术设计系统的体系结构,用偏最小二乘法和Chelyshev多项式建立领域模型,通过演化计算进行最优问题求解,并用正交实验取得模型学习的样本数。实际应用证明,利用这些方法可以在很少的实验情况下,使所建立的模型能在较大误差范围内指导生产实践。

摘要：半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.

摘要：基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企业安全监控系统的应用中 ,取得了与专家相似的诊断结果 。

摘要：现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。文中讨论基于multi agentsystem (MAS)的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各Agent的内部诊断机制、多Agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行深入研究。在一电力企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出合理的、建设性的决策意见。

摘要：信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。

摘要：起源于分布式人工智能的多Agent系统 (Multi_AgentSystem ,MAS) ,是近年来飞速发展的技术 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试。讨论了基于MAS的分布式智能诊断方法和过程 ,设计了一种Agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各Agent的内部诊断机制、多Agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究。在某企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出合理的、建设性的决策意见。

摘要：现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试 .讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究 .并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义 ,具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略 .在一电力企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,给出合理的、建设性的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果 .克服了以往监控诊断系统的很多不足 ,提高了企业的安全运行效率 .同时 ,与传统的诊断方法相比 ,体现了agent技术的特有优势 .

摘要：任务分解与冲突控制是网络分布式环境下进行产品并行设计的关键.通过收集产品各领域的指标约束与关系约束来构建基于约束网络的产品参数协调模型,采用区间描述设计变量的不确定性信息,并将区间算法与基因算法相结合实现了一致性模型求解框架,使用该方法能够检测潜在冲突,得到与给定产品指标相对应的设计变量可行解空间,进而辅助设计人员决策.同时采用Agent技术对协同设计中多群体多层次的设计任务和设计进程进行管理和控制,建立了以项目和任务为中心的协同设计Agent模型,研究了模型共享、协同设计agent、并发控制机制等关键技术,构建了一个基于多Agent的分布式实时协同设计原型系统.应用实例说明了其有效性.

摘要：图形共享是远程分布式协同设计的一个关键问题,针对机械设计行业分布式协同工作中对图形数据库的要求,提出了基于软构件技术的支持协同设计的图形系统设计方案.系统在图形的管理、检索方面借鉴了软构件的统一规范思想,实现了行业设计方面的图形构件对于协同设计的有效支持,并依据行业特点,对图形库内图形的安全管理、检索等重要问题也进行了研究,给出了关键算法.系统的研究显著提高了资源利用率和设计人员的工作效率.

摘要：在传统智能诊断基础上 ,将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域 ,以求解复杂过程诊断问题 .提出了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务的辨识、分解 ;研究了多Agent的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;实现了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .工程应用表明 ,该系统能快速、准确地进行故障成因分析 ,并给出有效的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果 .