基于协同学的Multi—Agent合作系统研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 17次 | 上传用户:babyjl1219
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探讨了协同学在Multi-Agent系统(MAS)合作中的应用;讨论了MAS的协同合作,给出了基于协同学的Multi-Agent的协同模型,量化了Multi-Agent协同机制的协调效应,为其最优协同机制的选择提供了依据。将序参量、自组织理论引入到MAS合作中,为MAS合作问题提供了一个新的解决思路。
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首先改进了自组织映射学习和分类算法,通过引入自定义变量匹配度、约简率和约简样本量化误差,提出了一种新的基于多层自组织映射和主成分分析入侵检测模型与算法。模型运用主成分分析算法对输入样本进行特征约简,运用分层思想对分类精度低的聚类进行逐层细分,解决了单层自组织映射分类不精确的问题。实验结果表明该模型用于入侵检测的效果良好,能准确区分攻击与否且能进一步指出攻击的具体类型。
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针对现有电子报税系统中在身份认证和数据传输方面存在的安全问题,提出了基于指纹识别和智能卡的电子报税系统的安全解决方案。该方案在电子报税终端引入智能卡技术,保证密钥等机密信息的安全,同时将指纹识别技术作为身份认证的依据,并用指纹信息作为报税数据传输中加密密钥产生的种子,实现了动态密钥和双向认证,提高了电子报税系统中身份认证和信息传输的安全性。
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在分析科学数据网格环境下数据挖掘之特点的基础上,提出了科学数据挖掘网格服务框架。科学数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了科学数据网格环境下的数据挖掘解决方案。与传统的数据挖掘系统相比,科学数据挖掘网格服务具有诸多优点,更适合科学数据网格和科学数据库环境。目前已经实际应用于几个数据库中,不仅具有简单的查询检索功能,而且可以进行数据统计分析及知识发现,进一步提高了科学数据网格服务的水平。
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以往的代理环签名有一个共同的缺陷,即签名生成和验证时需要太多的对运算,而大大影响了效率,给出了一个有效的基于身份的代理环签名。该方案在签名生成时不需要对运算,在签名验证时无论用户有多少,仅需两个对运算,因此比以往的方案更有效。由于其具有代理签名和环签名两者的优点,在代理签名者想代表原始签名者签名,同时需要提供匿名性时是非常有用的。