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分布式决策支持系统（DDSS）是决策支持系统（DSS）的扩展。分析比较了DDSS和MAS在描述问题领域上的共同点，提出建立基于MAS的DDSS，并给出了MAS的常见体系结构和Agent的结构模型，在此基础上构建了一个基于MAS的DDSS的体系结构，对DDSS应用于网络协同教学，从而更大地发挥人的主体性作出系统分析。 相似文献
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党燕 《荆门职业技术学院学报》2009,24(7):41-44
研究了远程故障诊断技术Agent及其在液压泵中的应用,提出了一种基于多Agent的故障诊断系统的层次化结构。液压泵振动信号通过登陆远程诊断中心网页,实现了远程诊断。 相似文献
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分布式决策支持系统(DDSS)是决策支持系统(DSS)的扩展。分析比较了DDSS和MAS在描述问题领域上的共同点,提出建立基于MAS的DDSS,并给出了MAS的常见体系结构和Agent的结构模型,在此基础上构建了一个基于MAS的DDSS的体系结构,对DDSS应用于网络协同教学,从而更大地发挥人的主体性作出系统分析。 相似文献
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介绍了网络入侵检测技术,阐述了人工免疫和分布式Agent系统原理,提出了一种基于人工免疫原理和分布式Agent技术的网络入侵检测系统模型,并对其核心算法进行了分析。 相似文献
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《中国教育网络》2006,(4):61-61
多Agent是由多个Agent组成的Agent社会。是一种分布式自主系统。和研究其他大系统一样，MAS的研究包括两方面的研究内容：微观角度的对个体Agent的研究，和宏观角度的对群体Agent的研究，个体Agent的研究主要从以下几个方面进行：（1）Agent的概念及分类（Agent categories）；（2）推理能力（Peasoning abilities）这里的推理能力包括Agent对自身的信念、期望、意向的推理以及对其他Agent的知识和行为的推理；（5）自适应和学习能力（adaptation and learning abilitles）；（4）Agent机构（Agent architectures）。 相似文献
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随着软件Agent技术的发展,一种以移动Agent为中介的电子商务技术悄然兴起。移动Agent是将人工智能和网络技术结合起来,为解决复杂、动态、分布式智能应用提出的一种全新的计算方式,它的智能性、动态性和移动性特点为网上考试提供了技术支持。该技术主要强调利用移动Agent技术加强网上考试系统的灵活性和安全性。在分析Web多层结构技术和移动Agent技术的基础上,建立了基于移动Agent的分布式多层结构计算模型,并将此模型应用于远程考试系统中。 相似文献
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罗立宇 《株洲师范高等专科学校学报》2004,9(5):21-22,25
系统级故障诊断在网络中的应用很重要，至少国内外在算法的研究上已进行了大量的工作，提出了很多诊断算法．本文基于实际网络设计并实现一个故障诊断算法，对系统级故障诊断从理论到真正的实际应用，起到了有益的促进作用． 相似文献
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随着网络运行结构的复杂和规模的不断扩大,集中式管理模型已经不能适应网络管理的需要,基于Mobile Agent的分布式网络管理已经成为网络管理中的研究热点,提出了将移动Agent技术引入网管系统中,构建了分布式网络管理框架。结果表明,基于Mobile Agent的网络管理系统与传统的网络管理模型相比具有更大的优越性。 相似文献
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详细介绍了MAS(Multi-Agent system)技术在网络路由选择中的应用.首先给出MAS中Agent路由器的工作原理,进而讨论了网络中多Agent路由选择策略及其算法思想,并简要描述算法的实现. 相似文献
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A fault diagnosis model is proposed based on fuzzy support vector machine (FSVM) combined with fuzzy clustering (FC).Considering the relationship between the sample point and non-self class,FC algorithm is applied to generate fuzzy memberships.In the algorithm,sample weights based on a distribution density function of data point and genetic algorithm (GA) are introduced to enhance the performance of FC.Then a multi-class FSVM with radial basis function kernel is established according to directed acyclic graph algorithm,the penalty factor and kernel parameter of which are optimized by GA.Finally,the model is executed for multi-class fault diagnosis of rolling element bearings.The results show that the presented model achieves high performances both in identifying fault types and fault degrees.The performance comparisons of the presented model with SVM and distance-based FSVM for noisy case demonstrate the capacity of dealing with noise and generalization. 相似文献
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高兴培 《广东广播电视大学学报》2010,19(3):97-99,104
针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于人工神经网络的故障诊断方法。以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了适合于故障诊断的BP神经网络模型,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行网络训练,并针对网络训练中可能出现的过拟合、局部小、隐层节点数确定等问题制定了相应的网络优化策略,以保证训练后的网络具有较好的记忆和归纳能力,并用Vc＋＋6.0语言和SQL Server2000数据库开发了基于BP神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统,结果表明,该系统有良好的故障诊断精度和较强的泛化厶匕力。 相似文献
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将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型. 相似文献
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基于粒子群算法的可靠性优化 总被引：2，自引：0，他引：2
系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题,不存在精确的求解方法。人们构造了大量的启发式算法,如遗传算法(GA),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)等。针对各种算法所存在的早熟收敛,易陷入局部极值点的缺点,提出了将粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于求解可靠性问题。给出了基于粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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Forward and backward models for fault diagnosis based on parallel genetic algorithms 总被引：2，自引：0，他引：2
In this paper, a mathematical model consisting of forward and backward models is built on parallel genetic algorithms （PGAs） for fault diagnosis in a transmission power system. A new method to reduce the scale of fault sections is developed in the forward model and the message passing interface （MPI） approach is chosen to parallel the genetic algorithms by global single-population master-slave method （GPGAs）. The proposed approach is applied to a sample system consisting of 28 sections, 84 protective relays and 40 circuit breakers. Simulation results show that the new model based on GPGAs can achieve very fast computation in online applications of large-scale power systems. 相似文献
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The evolvable multiprocessor （EvoMP）, as a novel multiprocessor system-on-chip （MPSoC） machine with evolvable task decomposition and scheduling, claims a major feature of low-cost and efficient fault tolerance. Non-centralized control and adaptive distribution of the program among the available processors are two major capabilities of this platform, which remarkably help to achieve an efficient fault tolerance scheme. This letter presents the operational as well as architectural details of this fault tolerance scheme. In this method, when a processor becomes faulty, it will be eliminated of contribution in program execution in remaining run-time. This method also utilizes dynamic rescheduling capability of the system to achieve the maximum possible efficiency after processor reduction. The results confirm the efficiency and remarkable advantages of the proposed approach over common redundancy based techniques in similar systems. 相似文献
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The evolvable multiprocessor (EvoMP), as a novel multiprocessor system-on-chip (MPSoC) machine with evolvable task decomposition and scheduling, claims a major feature of low-cost and efficient fault tolerance. Non-centralized control and adaptive distribution of the program among the available processors are two major capabilities of this platform, which remarkably help to achieve an efficient fault tolerance scheme. This letter presents the operational as well as architectural details of this fault tolerance scheme. In this method, when a processor becomes faulty, it will be eliminated of contribution in program execution in remaining run-time. This method also utilizes dynamic rescheduling capability of the system to achieve the maximum possible efficiency after processor reduction. The results confirm the efficiency and remarkable advantages of the proposed approach over common redundancy based techniques in similar systems. 相似文献
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为了提高南京某所某型雷达伺服系统故障诊断准确率,考虑到传统故障诊断算法的局限性,提出一种基于 Stacking 集成算法的雷达伺服系统故障诊断方法。针对某所某型雷达伺服系统的历史监测数据,首先采用孤立森林算法识别异常样本|然后基于原始数据构造出新的特征,使用卡方检验进行特征选择,并使用SMOTE 算法解决样本不平衡问题|最后,通过建立一种新颖、准确的基于 XGBoost、随机森林和 BP 神经网络的Stacking 集成模型进行故障诊断。实验结果表明,该方法在测试集上的诊断准确率达到了 96.2%,比传统方法诊断准确率提高了 1.8%,证明该方法能够很好地完成雷达伺服系统故障诊断任务。 相似文献