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摘要:Web智能是近年出现的一个崭新的研究方向,它是人工智能和高级信息技术在新的Web和Internet环境下相互融合的产物.首先从总体上讨论了Web智能的概念、研究内容和功能技术框架,然后分别就Web智能的几个核心方面的研究现状进行了综述,主要包括语义Web与ontology,Web Agent和Web挖掘等,并进一步给出了它们的研究重点和发展方向,最后是关于Web智能的研究展望和面临的挑战,指出智慧Web是Web智能研究的目标和中长期发展方向.
摘要:概括地介绍了双足机器人步态控制领域内的主要研究思路.详细阐述了基于双足动力学特征的3种建模方法,包括倒立摆模型、被动步态模型、质量弹簧模型的特点.另外讨论了两种常用的约束条件(稳定判据与能量约束)和3种智能控制方法(神经元理论、模糊逻辑与遗传算法)在双足机器人步态控制中的研究情况.
摘要:联盟是多Agent之间一种重要的合作方法,如何生成面向某个任务的最优联盟是一个复杂的组合优化问题.首次引入蚁群算法来解决这一问题,在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的Agent组成联盟,充分实现了熟人机制;创新地引入'第2种信息素'对蚁群算法进行改进,不再易于陷入局部极小.对比实验结果表明,本算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法.
摘要:收敛速度缓慢已成为遗传算法研究中亟待解决的主要问题之一.为了提高遗传算法的收敛速度,提出了一种基于疫苗自动获取与更新的免疫遗传算法.从各代种群中选出优良个体,然后从这些优良个体中提取免疫疫苗,概率地对后代种群的个体接种疫苗.接种疫苗是利用疫苗确定位上的等位基因替代个体相应位上等位基因的操作.接种疫苗加速了优良模式的繁殖,修复了被交叉、变异破坏的优良模式.种群与疫苗库相互作用、协同进化,极大地提高了算法的收敛速度.基于模式定理分析了算法的计算效率.最后,几个典型函数优化问题的仿真结果表明了算法的可行性和有效性.
摘要:Biba模型中的严格完整性政策能够有效地保证数据的完整性,但是该政策中主体和客体的完整性标记都是静态不变的,这会限制进程的一些原本合理的活动,从而降低应用程序的兼容性.提出严格完整性政策的动态实施方案,并给出该方案在基于Linux的安全操作系统RFSOS中的实现.该方案既可以保证系统的完整性,又能提高系统的兼容性.实验证明,这种方案对系统的整体效率的影响小于1%.
摘要:XML模式设计是XML数据库设计的关键.基于XML文档的基本概念给出了XML部分函数依赖、传递函数依赖、XML范式、XML第1到第3范式以及DTD无损联接分解的相关定义,提出XML模式规范化转换规则,给出无损联接分解的两种规范化算法,对算法的正确性、可终止性和时间复杂性进行了证明分析,并实验证明了规范化后的文档查询和存储效率有明显的提高.这将对未来的XML函数依赖保持、XML多值依赖以及XML模式设计的进一步规范化研究奠定理论基础.
摘要:随着因特网的成长,网络浏览使人们从本地或远程更方便地获取各种信息.网页数量的疯狂增长已经使得用户面对庞大的数据群无所适从,急需导航技术的帮助.一个新的马尔可夫链模型被引入用来跟踪所有团体成员的网页访问活动,并且推荐一些有用站点,引导人们更有效率地浏览网站.还提出一个基于半形式化过程描述的数据搜集算法,来获得有用数据,以推导出最好结果,并在原型系统中分析了服务器上的访问日志,对该算法进行描述.
摘要:在XML数据流的海量持续查询处理领域中,很少有研究涉及到在查询集合发生变化的情况下,如何调整查询执行器以满足当前查询集合的问题.由于XML数据查询的数目是海量的,查询执行器重新构建的代价非常高.针对上述问题,提出了基于转换累计自动机的查询执行器的增量维护方法,来完成查询集合的增量增加和删除,从而避免了执行器重构的昂贵代价.同时,利用XML文档DTD结构约束,提高了查询执行器增量维护的效率,减少了增量维护所导致的空间冗余.实验表明,该方法能够以有限空间为代价,有效完成XML数据流持续查询执行器的动态维护.
摘要:目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA.
摘要:聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、"差距趋零现象"而成为难点.在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法k-PCLDHD;为了提高算法的效率,进一步定义了参考距离等概念,并采用"双参考数据点"对数据集中的数据对象进行预处理,以减少扫描数据集的开销,提出k-PCLDHD的优化算法k-LDCHD.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决高维空间聚类问题,算法是有效可行的.
摘要:函数依赖在关系数据库和XML文档中都是一种重要的语义表达.通过分析函数依赖的表现形式在XML文档和关系数据库中的不同之处,提出了基于DTD中的路径表达式的XML函数依赖的概念.它不仅能表达元素的属性和元素的值之间的函数依赖,而且也能表达元素之间的函数依赖.给出了关于XML函数依赖的一组完备的推理规则集,这对解决XML函数依赖的蕴含问题具有重要的意义.
摘要:在Grid与P2P混合计算环境(Grid&P2P)中,Grid节点提供有QoS保证的服务,而P2P节点的计算资源属于自主贡献资源,不提供QoS保证,用户不为自己的行为承担任何责任,因此节点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立.参考社会学的人际关系信任模型,通过在Grid & P2P中建立信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合处理来解决该问题.分析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型可以简单有效地解决Grid&P2P中的信任问题.
摘要:为了改进无结构对等网络中搜索效率低下的问题,提出了一种基于兴趣域的高效搜索方案.和常用的随机搜索方案不同,在所提方案中,文档属性由元数据通过RDF语句描述,拥有相同元数据的节点同属一个兴趣域,搜索请求首先在兴趣域中传播,大大提高了搜索效率.随着搜索过程的进行,节点对兴趣域内其他节点了解越多其搜索效率也越高.通过元数据选择窗口和元数据复制机制,可以进一步提高搜索效率.模拟实验结果证实了所提方案在无结构对等网络中的准确和高效.
摘要:许多Internet新业务产生的网络流量都属于组播类型.高速路由器中组播交换队列设计是解决组播数据在复杂网络中有效传输的关键问题之一.理想情况下,为保证服务的公平性及有效性,不应该在排队和调度时对组播和单播人为地进行区分.在二者共存的情况下,如何进行公平地排队、交换是亟待解决的问题.基于共享存储交换结构,提出了一种有效的组播交换队列设计方案,同时提供了相应的与组播比例和平均扇出相关的缓存管理机制和队列调度算法.仿真结果表明,与在Cisco高端路由器中广泛应用的ESLIP设计方案相比,在输入负载大于80%的重负载环境中,该系统能够获得更低的平均时延和更小的系统丢包率.
摘要:简单地描述了自组网的特点,分析了不相交簇、重叠簇和混合簇,对相关工作进行了比较.为了保持拓扑稳定,提出了一个基于时间因素的δ-度定义.在此基础上,提出了一个基于δ-度约束的混合簇的成簇策略(δ-DHCA).混合簇的成簇问题可以归结为找一个最大独立集问题,而找一个最大独立集问题是一个著名的NP-难问题.提出了一个近似解法,给出了算法的正确性证明.解析性能评价和仿真结果均表明,该方法的性能优于最高节点度成簇算法HD和最低标识符成簇算法LCC.
摘要:在下一代因特网中,越来越多的应用将会需要网络提供一定的服务质量以及进行多播传输.因为区分服务体系结构提供了一种可扩展的QoS解决方案,而多播传输则提供了一种节约网络资源的有效方法,二者的集成成为必然趋势.但是,由于区分服务体系结构与多播树结构上的差异,二者的集成存在着一些问题.详细分析了区分服务网络中进行IP多播传输可能出现的问题,并且对近年来提出的各种解决方案进行了分类比较和深入剖析,同时指出了在这一领域中未来的研究方向.