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首先提出了一个双边多主题的协商模型，给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架，并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略，然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和学习，实现了软件人协商的自学习过程．与其他的相关研究相比，论文针对不完整信息环境下的协商交互过程，利用神经网络具有的网络自适应、自学习的能力，对协商最终结果集进行预测，提高了协商的效率．在协商交互中采用该框架的个体将得到更为有利的协商结果，因此更加适用于不完整信息环境下的协商．