一、TOWARDS AN ONTOLOGY-BASED MULTI-AGENT MEDICAL INFORMATION SYSTEM BASED ON THE WEB（论文文献综述）
杨林瑶,陈思远,王晓,张俊,王成红[1]（2019）在《数字孪生与平行系统:发展现状、对比及展望》文中提出随着物联网、大数据、人工智能（Artificial intelligence, AI）等技术的发展,针对促进新一代信息技术与制造业深度融合、实现制造物理世界与信息世界交互与共融的需要,数字孪生和平行系统技术成为智能制造和复杂系统管理与控制领域研究的热点.本文对数字孪生和平行系统技术的基本概念、技术内涵、相关应用等进行了研究与总结,对比了两者之间的异同,并分析了两者的发展趋势,预期能够给复杂系统管理与控制领域的研究人员提供一定的参考和借鉴.
高岐[2]（2019）在《基于语义的家居多智能体协作决策方法的研究与实现》文中指出随着智能家居行业和工业物互联网行业的快速发展,以及各式智能设备的广泛应用,家居的舒适度和人们的生活水平也不断的提高,现代社会已经离不开人工智能。人工智能给人们提供的便利有目共睹,但是也随之出现一系列问题:智能家居中各式各样的传感器产生大量异构传感数据,这造成数据冗余难以管理,智能设备间出现各种问题。其中,首要问题是各智能设备间的数据异构问题,这导致设备间无法共享信息;其次问题是,智能家居中任务操作繁杂,没有统一管理;最突出的问题是,大部分智能设备是独立工作的,很难互相操作,并难以实现协作。针对上述问题,本文将语义Web技术引入到智能家居行业中智能设备协作管理中,并且将其与多智能体技术相结合,实现了基于本体的家居信息和多智能体信息管理方方法和基于语义的家居多智能体协作决策方法。主要工作内容如下:1.针对物联网智能家居系统中存在的异构问题,提出基于本体的家居信息和多智能体信息管理方法。本文依据《物联网智能家居设备描述方法》和《物联网智能家居数据和设备编码》两项标准,使用Web本体语言OWL对物联网智能家居系统中的设备、设备编码及数据编码等进行了统一的语义化描述,然后针对智能家居系统环境分布性和松散耦合的特点,结合多智能体技术,使用TopBraid Composer及protégé构建可扩展的家居多智能体本体,实现基于本体对家居信息和多智能体信息进行管理。2.针对本体构建、本体更新等过程中出现的本体实例一致性问题,提出了HermiT推理机和FaCT++推理机相结合的一致性检测方法。在构建家居多智能体本体和任务知识库时,利用该方式可以检测出本体中出现的本体实例冲突的语义问题。3.针对物联网智能家居系统中任务复杂、操作繁多、缺乏统一管理的问题,设计了统一的家居任务知识库和规则库来为制定决策提供支持。本文使用Web本体语言OWL构建家居任务知识库,对智能家居中任务、设备状态和环境状态进行语义化描述。同时系统地分析了物联网智能家居中的各类控制策略,将其转化为使用RDF Prolog和Lisp语言描述的推理规则,以此建成规则库,然后在任务协作中进行调用。4.针对物联网智能家居环境中各智能体之间协作能力差、难以互操作的问题,引入语义Web技术,并结合多智能体协作机制,设计了基于语义的家居多智能体协作决策的方法,对复杂任务进行规划;同时对系统中任务冲突进行分析,实现对任务冲突的检测,并进行冲突解决。通过各智能设备间的协作,最终实现了对外界环境做出相应决策的功能。5.结合现有的软硬件资源和数据资源,设计了基于语义的家居多智能体的协作决策应用平台,并搭建测试平台对系统功能和决策响应效率进行测试验证。各项测试结果表明,该平台具备传感数据的本体实例生成功能、本体实例映射功能和查询预警功能。同时对基于语义的任务规划决策方法进行了测试验证,测试结果表明:该平台具备家居多智能体协作决策的能力,并且决策响应效率符合相应规范。
刘铭[3]（2018）在《信息演化网络在分布式协同决策中的研究与应用》文中研究指明无中心式多智能体协同决策作为分布式人工智能一个的热门经典研究领域,一直以来都受到了多方关注,但作为一个典型的综合前沿理论交叉方向,依然存在大量未解决的技术问题。在当前研究中,受到多智能体系统动态性和智能体部分可观测特征的约束,智能体无法观（预）测当前系统的全局状态,进而导致了多智能体协同规划无法依赖于静态预设信息和传统经典离线规划方法。针对上述问题,本文的研究将传统多智能体协同研究视角,从宏观的大规模多智能体系统的研究缩小至微观,即聚焦在协同的根本-两个智能体间的协同行为。研究智能体间的关联、交互与协同等特征在时间演化尺度下的特性与效能分析。本文的研究以智能体间协同交互现象为研究的入手点,以智能体间交互信息为主要研究对象。首先,通过构建面向多智能体协同决策的信息演化网络模型,研究智能体信息随时间演进的典型网络化结构表征与演化特征,并给出了相应的数值实验与分析。然后进一步将抽象的信息演化网络模型实例化为多智能体关联信息图模型,并面向信息的部分可观测约束,设计智能体特征关联集成评估模型和特征信息结点搜索算法,实现每个决策周期内智能体关联集成与计算。在此基础上,拓展传统智能体状态模糊模型,通过构建模糊多属性决策方法实现对智能体的状态构建与评估过程。在上述研究的基础上,构建部分可观测条件下的多智能体局部协同交互决策模型。通过引入智能体间的局部交互行为特征拓展现有的无中心式多智能体协同决策模型,并设计相应的优化求解算法。在实验环节,选取三个典型场景分析了智能体间的局部交互行为对智能体协同决策决策的影响,并对本文提出的启发式局部交互算法进行效能对比。上述研究揭示了多智能体协同决策的本质,通过分析在决策时间演进尺度下的智能体间关联变化、交互变化和信息变化,将信息的演化过程与多智能体协同进行了有效的集成,为面向复杂应用的多智能体协同决策和面向更高层语义需求的复杂状态解析提供了有效的理论基础和技术途径。
刘江涛[4]（2012）在《面向多领域用户模型的自适应网络制图服务机制研究》文中研究指明随着我国数据城市建设的全面展开,城市空间基础设施建设日益完备,各行业领域的空间信息亦形成体系,数据越来越丰富,更新周期愈来愈短,以往单一、静态和彼此孤立的空间信息服务形式,传统的数据交换和共享模式,及以“预制”方式设计制作电子地图的做法已无法满足已不能满足日益多样化和个性化的用户需求。迫切需要建立从数据到地图的“快速通道”,打破传统以专家为中心的制图工艺,打造面向最终用户的自适应网络制图模式,通过技术手段封装地图制作流程,实现地图制作的个性化和动态化。自适应网络制图服务的理论和技术仍在探索阶段,自适应网络制图服务作为高度智能的个性化服务,它的实现需要结合多个领域的方法和技术。不同于常规面向个体用户的自适应制图方法,本文以SDI各领域的群体用户为研究对象,研究面向多领域用户模型的自适应网络制图服务机制相关的理论与技术问题,具体包括以下几个方面：（1）介绍了自适应的相关概念；研究了用户建模、网络制图、地理信息服务和空间基础设施等相关研究领域的理论和方法；概要分析了自适应网络制图研究的关键问题。（2）介绍了自适应地图空间的概念和定义,基于SDI信息服务用户受众群的划分,给出了自适应领域地图空间的四元组模型,针对不同用户多尺度、多分辨率和多样化的数据需求,提出了基于粒度格的多维空间数据模型；分析了领域用户和个体用户之间的差异,研究了领域用户的特征,以及用户偏好与制图约束之间的关系；总结了领域用户知识库的构成,讨论了领域用户知识的准则、分类、推理和获取方法；研究了用户模型的构建方法,提出了融合领域需求特征和群体偏好特征的多领域用户建模方法；研究了SDI服务日志与用户偏好之间的关系,基于网络挖掘技术,提出了SDI信息服务用户偏好挖掘方法,着重讨论了尺度偏好、语义偏好和要素偏好的挖掘过程,通过对真实服务日志的分析,验证了挖掘方法的有效性。（3）分析了自适应网络制图服务的体系架构,讨论了架构设计的指导原则,提出来自适应网络制图服务的分类方法,说明了制图服务的基本原理；详细讨论了面向用户的多智能体制图服务框架,提出了自适应数据处理对象的构建方法,把数据处理方法和数据增强结构与制图对象封装,使数据的内容、形式和处理方法可以根据用户模型自适应处理；阐述了多智能体的组成,生命周期和通信机制,分析了多智能体的冲突解决的决策行为,通过综合计算几何、图形、语义等多种约束,选择合适的算子服务执行制图操作。介绍了制图服务链的特征,给出了基于约束的服务组合定义,分析了基于多智能体的服务组合方法。阐述了基于约束的地图综合流程控制模型,探讨了制图服务链优化的基本方法,提出了顾及用户偏好的制图服务链规划方法。（4）基于本文研究成果,设计并实现了自适应网络制图原型系统,介绍了用户信息收集、用户建模、制图服务管理和在线制图等系统核心模块的功能实现,结合深圳市SDI领域用户需求和偏好,构建典型应用实例,分析了网络制图中的自适应策略和流程,讨论了自适应数据处理和自适应地图可视化等相关方法,重点研究了用户偏好,要素关系偏好,领域需求,色彩符号,专题服务和地图样式等方面的自适应策略,对本文所述的模型、方法的可行性和有效性进行了验证。
李冠宇[5]（2010）在《基于智能体和本体的语义数据集成研究》文中研究指明随着计算机技术和网络技术的迅速发展,网络上的数据量呈指数级增长。网络信息空间中的信息具有信息量大、异构性强、信息内容动态变化和信息源分布自治等特点。这些特点为信息查询、信息共享等服务的实现造成了困难,因此如何将不同应用系统中异质信息资源的跨时间、空间的透明、无缝整合,以便以集成和统一的方式为用户提供更高层的信息服务,即数据集成,逐渐成为热点研究问题。所谓信息源异构是指信息源可以是传统的结构化很强的关系型数据库系统和面向对象数据库系统,也可以是半结构化的文件,或者是彼此间查询接口各不相同的Web信息源。所谓信息源分布自治,是指信息源在物理上是分布的,并且信息集成系统对信息源的组成和提供的服务没有任何发言权。近年来,信息集成研究的焦点从解决信息语法、信息结构层面的异构逐渐发展到致力于消除信息语义层面的异构。Tim Berners-Lee提出了语义网（Semantic Web）,使机器可以理解网络资源的内容。在语义网中,信息被赋予定义完好的含义,是计算机可以理解的信息,更利于人机之间的交互,借助于本体就可以实现计算机对信息的理解。本体（Ontology）是领域知识的一种表示方法,它提供了一种明确的定义语义的方式。使用本体描述信息,使机器能够真正“理解”数据的含义,并在“理解”的基础上更好地处理和利用这些信息与知识。随着语义Web中信息量的增多,本体的数量也越来越多。由于Web环境的分布性和开放性,信息表示是结构化的,本体是在并发环境下开发的,这就必然会导致在有可重用本体的情况下,人们还会继续重新开发新的本体,导致在同一个领域内会存在多个本体。这些本体的概念分类可能不同,概念间的关系也可能不同,并且相同的概念可能用不同的术语来表示。另外,本体的构造是一个非常费时费力的过程,一个用户为满足自己的不同需要而建立多个不同的本体是不现实的。在许多场合,单个本体不能充分完成目标任务,必须联合多个本体来完成。由于本体的构造一直没有一个统一的规范和标准,势必造成本体的冗余重复,影响本体之间的重用性和互操作性,导致这些本体所表示的知识之间存在互相冲突。异构的本体之间不能进行互操作,这是本体共享的主要障碍。因此需要进行本体之间的集成,实现本体之间的重用,并检测本体之间的冲突。针对大规模异构数据,本文提出了用于异构数据表示、分类、检索和集成管理的统一数据模型（UDM）。对于不同类型的异构数据源,采用CORBA包装技术和UDM模型来进行包装,研发了智能异构数据包装系统（DWS）、查询系统（IQS）、事务处理系统（TPS）、目录服务系统（DSS）、查询优化系统（QOS）和存储系统（SS）。同时本文设计实现了原型系统SORE,该系统包含了基于本体的个性化查询原型系统PQP,实时监视用户浏览过程,实现个性化查询服务等功能。借助Semantic Web中的本体技术,本文提出了基于本体语义的信息集成,提出了基于本体的信息集成框架,研究了信息表示模型、数据模式抽取、局部本体和全局本体的构建及其映射。本文基于本体的语义集成提出基于本体的智能信息集成系统架构,分析讨论了本体及映射的构建问题,其中包括本地本体和全局本体的构建以及本地映射及全局映射的构建,并结合实例数据研究了基于本体的语义查询方法及查询过程。并讨论了基于E-Connection理论的本体集成和本体模块化及基于结构的本体分解方法等。由于网络的分散性、动态性和开放性,给语义网中的本体集成增加了很大的难度。此外,能够进行本体集成的系统也必然是一个复杂而且庞大的系统。Agent技术和多智能体系统（MAS）为上述研究难题提供了机遇。Agent的动态、自主等特性极大地满足了在语义网中进行本体集成的需求,也为实现本体集成的智能化打下了基础。多智能体系统是由多个Agent形成的松散耦合的网络系统,其研究的是一组具有自治智能Agent之间的行为协调,并且各Agent间存在着交互和联系。本文在对本体和Agent技术理论进行了深入的研究和探讨的基础上,研究基于智能体和本体的语义数据集成技术,设计并实现了一种基于多智能体系统（MAS）的本体集成系统。
张永利[6]（2010）在《多灾种综合预测预警与决策支持系统研究》文中提出长期形成的灾害管理体制的不健全和部分职能的缺失,导致灾害管理领域信息化程度偏低,特别是智能化程度不高的现状严重制约了目前防灾减灾工作的效率。随着信息技术的发展及其在灾害管理领域的应用,以及自然灾害综合管理和综合减灾理念的提出,灾害预测和灾害信息管理已经不再属于单一部门或单一灾种的职能或研究范围,需要多部门、多学科的协作,并建立综合的预测模型和统一的灾害信息管理机制。然而,自然灾害的复杂性决定了实现其综合预测十分困难,同时,灾变的多样性和承灾体的广泛性导致实现灾害信息的共享和传递是一项十分艰巨的任务。基于上述问题,本研究引入灾害链理论,通过对自然灾害链物理过程的分解,应用智能体建模技术和事件链机制,构建了基于灾害链的多灾种耦合预测模型,解决了多种异构灾害模型的耦合与综合预测问题;针对灾害信息管理和一致性要求,对工程承灾体信息的特征和管理方式进行分析,应用信息模型理论和方法,提出并建立了具有统一数字化表达方式的工程承灾体信息模型,并基于该信息模型研发了支持多灾种应急动态综合管理的工程设施信息管理平台;利用历史灾害案例和数据挖掘、案例推理等知识复用技术,建立了基于案例的预测推理机制和系统集成方法。在此基础上,研制开发了一个基于灾害链的多灾种综合预测预警与决策支持系统的原型系统MD-PWDSS。MD-PWDSS提供了单灾种预测、基于灾害链的多灾种耦合预测、工程承灾体信息管理、基于案例的工程设施灾害预测推理以及救灾决策支持等功能,能够实现不同粒度的灾害预测和多灾种应急动态综合管理,为自然灾害综合管理提供了一个灾害预测、信息共享和救灾决策的集成环境。此外,基于智能体技术的开放式系统架构,为灾害管理功能的进一步完善和扩展提供了良好的条件。最后,本研究以汕头市地震数据为例对MD-PWDSS的可行性和有效性进行验证。本研究的结果表明:基于自然灾害链的多灾种耦合预测模型及系统能有效解决自然灾害管理过程中灾害的综合预测和应急管理问题,可提高灾害管理的效率和质量,为推进我国自然灾害综合管理的信息化和智能化,探索了新的灾害预测理论、方法、技术和手段,具有重要理论意义和应用价值。
张金江[7]（2009）在《基于多智能体技术的变电站设备信息集成研究》文中指出随着变电站自动化技术的发展,变电站中各种设备大量增多,来自不同应用系统的信息也日益丰富。目前变电站设备的状态监测系统往往是由各个厂家针对特定的设备应用,按照自己的理解实现的。由于缺乏统一的标准,目前变电站设备的状态监测系统存在信息难共享、难利用,不同厂家的装置不能互操作、互替换,装置本身可靠性不高、状态不可观测等突出问题,变电站设备的检修与维护成为电力企业面临的一个最大的挑战之一。本文结合IEC61850/IEC 61970系列标准,研究了多智能体平台结构、协作模式、通信模型等理论技术问题,并将其用于分析变电站一次设备状态监测、二次设备的远程维护、设备信息的一体化集成及模型协调等问题,在此基础上构建并实现了统一设备信息模型、统一通信接口体系的变电站设备状态监测信息集成平台。通过这一平台,可以及时、全面地了解变电站设备的运行状态,同时也可以方便地获取并综合利用来自其它应用系统的信息,对于提高变电站设备的健康状况评估的效率和准确性有重要意义。本文的主要研究工作如下：一、首先提出了本文研究的主要问题,并介绍了相关背景；接着概要分析了IEC61850、IEC 61970等国际标准及研究应用现状,然后分析了多源信息融合、SOA、多智能体理论及其在电力系统中的应用现状,分析了目前研究需要解决的一些问题。二、针对变电站信息集成中目前存在的严重的“信息孤岛”问题,提出了一种适合当前变电站发展特点的、兼容变电站遗留设备系统及IEC 61850标准设备的变电站信息集成方案,设计了基于多智能体技术的嵌入式变电站信息一体化平台,研究了基于多智能体技术与IEC 61850标准的系统平台的体系结构、通信机制、智能维护与配置等一系列关键技术等问题。三、在总结变电站设备状态监测技术发展及研究现状的基础上,提出了一种中心级分层分布式变电站状态监测系统,并提出了基于多智能体联邦的设备状态监测系统架构,研究并设计了中心级设备状态监测系统架构的多智能体构成、协同工作模式等关键技术,这一系统架构具有高度的灵活性和适应性。四、基于多智能体理论,提出了适用于分布式异构系统的基于XMLHTTP的智能体通信模型,并结合Web Services技术实现多智能体通信与协调设计了一种变电站智能设备远程诊断与维护系统,分析了设备状态远程监测及远程维护的关键技术,为变电站数字化、电网智能化形势下二次设备的维护提供了一条新的可行的解决思路。五、提出了IEC 61850与IEC 61970系列标准协调的变电站设备状态监测的信息系统架构,分析了变电站设备信息模型的构建、扩展及模型适配问题,设计并实现了支持统一信息模型、统一通信接口的设备状态监测集成平台。通过这个平台,可以全面地收集变电站设备的各种状态信息,同时可以方便地与其它应用系统共享并综合利用。六、介绍了上述研究成果在华东某500kV变电站的综合应用情况：进行了基于IEC 61850/IEC 61970标准的变电站信息一体化平台试点应用,其中包括了信息一体化平台方案部署、基于IEC 61850标准的设备信息模型的构建与扩展、系统关键接口的实现以及主要应用软件界面设计等。
景楠[8]（2007）在《基于多智能体与GIS的城市人口分布预测研究 ——以北京市区人口迁移为例》文中进行了进一步梳理在世界各地，城市增长导致了各种环境和社会问题，比如大气污染，水域、绿地脆弱，越来越严重的交通拥挤和不良健康状况。为缓解这些问题，城市规划者在制定策略和规划时使用了大量的工具，最常用的传统工具如GIS、CAD软件等。传统工具有共同的弱点，那就是几乎没有预测能力。自然、社会、经济三者在人的驱动下相互作用形成了城市系统。复杂适应系统理论强调“个体之间和它们与环境之间的相互作用是系统演化和进化的主要动力”，对城市实际发展的仿真应以理性人为基本智能体，模拟智能体之间及智能体与环境的交互作用演变过程，也就是按客观世界的构架和相互作用关系来描述客观世界。城市的发展是需要空间过程模型与空间数据模型集成才能更好表达的空间-时间过程。GIS数据模型的核心在于空间性，基本上是静态的，因此GIS工具只能有限的处理过程知识。与GIS相反，过程模型细致表现时间和行为，在处理空间知识方面明显受限。因此，将GIS和基于智能体模型紧密耦合，能够更准确的表达城市发展。面向对象方法在空间数据和空间过程模型中的应用促进了二者的集成。本文选择Java编程，集成多智能体平台Repast与面向对象GIS，具有代码简洁、平台独立等特点。近年来人口迁移研究在人文地理学的范畴中越来越受关注。本项研究模拟城市人口动态，集成多智能体、GIS、元胞自动机，自下而上建模，为城市发展、建设、管理和规划提供决策支持。在仿真中，以Repast和Openmap为工具，真正构建一系列异类的独立智能体，它们通过离散事件在以大气质量、绿地、商业服务、房价、交通、教育、医疗七层元胞自动机作为背景的世界中进行信息交互，模拟客观世界中的城市演化过程。生态足迹分析方法用于各级水平各种规模的可持续发展评价，目前在与多智能体、GIS相关的城市模型中还没有过应用。本文将生态足迹理念和研究方法引入智能体行为规则中，希望用这种尝试探讨可持续发展的相关问题。本项研究构建的城市人口仿真模型，能够针对不同政策因素输入模拟城市的复杂动态变化，以便对实际城市发展进程进行有效的预测，从而为政府的指导性建设计划的决策提供参考。本文以北京为例，对奥运经济中的城市发展关键问题进行了仿真，并且对奥运经济包含的外生因素的作用和效果进行了分析。因为承办2008年奥运会，北京市的城市建设步伐明显加快。通过仿真可以看到2010年城市人口的分布更加有规律性，人口集中在四环到五环之间，城区中除东城区人口保持一定的数量，其他三区人口都有所衰减。城市的发展方向将同时具有中心聚集性和周边环状分布性两个发展方向。政府通过地铁线路的铺设和绿化隔离区的规划建设等控制手段，克服了城市的无序扩张和中心衰退。既降低了市中心的人口密度，提高环境质量，又防止了城市空心化的发生，说明政府的宏观调控手段是有效的。国内外学者多使用CA模型模拟城市土地利用变化，目前已发展到利用多智能体或结合GIS与多智能体构建土地利用模型的阶段。其它城市发展预测模型多通过模拟不同类智能体的相互作用预测城市动态。以人口智能体为中心，结合GIS利用多层城市环境数据，模拟人口迁移预测城市发展的综合研究，这在国内外城市发展预测模型中都未曾尝试过，是本文的创新点。通过城市人口分布预测模型构建，本文验证了多智能体模型与GIS相结合的方法在城市发展建模仿真预测中的有效性。
马力波[9]（2003）在《网络远程机器人控制系统及关键技术研究》文中指出网络远程机器人控制系统是利用现代网络技术、通信技术、多媒体技术以及智能机器人技术构建的人-机合作控制系统。该系统的特点是：不需要专人专机进行远程控制；组建系统快捷；花费成本低；远程控制距离大；能在任意网络节点进行访问；适应远程管理的技术方向；有利于机器人技术的推广与普及.尤其在危险复杂的作业环境中，该系统具有独特的效用，如：该系统特别适用于有毒、污染、易燃、易爆等危险、恶劣环境中代替人类或辅助人类完成复杂的作业任务，极大地改善人们的劳动条件、降低人身伤亡事故，是一种全新的机器人应用模式。 本文针对网络远程机器人控制系统的特点，主要研究了网络远程机器人控制系统的体系结构、人-机接口界面、网络远程机器人信息控制机制、人-机系统的智能任务分工与协作、复杂环境下智能机器人操作手臂的轨迹控制、基于多智能体的机器人自主性变换控制机制、以及化工厂剧毒贮存罐的网络远程机器人控制系统实现。具体取得以下几个方面的研究成果： （1）基于CORBA技术的网络远程机器人集成系统框架通过对客户机/服务器系统结构、任务分层控制系统结构、两层服务器控制系统结构、以及大时延环境下的远程控制系统结构特点的分析和研究，归纳,总结，并提出简单适用的基于CORBA技术的网络远程机器人集成系统框架。（2）基于信息论的人-机接口界面性能评估框架在论述人-机接口界面的一般概念基础上，通过讨论有关多模式接口界面的优点、潜在的使用前景、存在的问题、建模的一般方法（结构模型和行为模型）、以及接口集成等内容，分析了集中式多智能（multi-agents）系统模型，进一步提出了基于信息论的人-机接口界面性能评估框架，即信息一致性度量算法。（3）网络远程机器人控制系统的通信控制机制通过Internet的信息通信时延分析，建立了系统的状态空间模型，为构建预测仿真系统，实现无时延或准实时的控制，消除系统的不稳定因素等问题，提供了理论基础。根据网络的特性，讨论了网络信息控制的三种方式：时间前向观察器通信模式、实时通信模式、和无预测实时通信模式。（4）人-机智能任务分工算法和人-机交互智能值计算 通过定义人-机系统的机器智能、人的智能和人-机交互智能的概念，并对机器智能、人-机合作系统建模、和智能任务图的分析和研究，提出了人-机智能任务分工算法和人-机交互智能值计算。利用ITG逻辑图，推导出人的智能（H）、人-机交互智能（Hinter）、机器智能（M）以及其它变量。从远程机器人系统的监控实例<WP=6>中，验证了提出的检测过程。（5）复杂环境下智能机器人操作手臂的轨迹控制对于复杂环境下智能机器人操作手臂的轨迹控制主要研究了两个问题：其一是解决远程机器人手臂对复杂轨迹的学习和跟踪；其二是解决由于远程机器人手臂的结构化和非结构化的不确定性造成机器人的轨迹控制的不精确性。针对机器人轨迹规划中存在的问题，以及目前用于机器人轨迹规划的自组织神经网络存在的缺陷和困难，并结合自组织竞争网络的特点，提出一个自组织神经元网络时序处理算法（TSPSONN）的理论模型，用来解决具有重复/共享状态易于产生轨迹重构时的模糊性或不确定性问题，从而为网络远程机器人控制系统进行复杂的轨迹控制提供了理论依据和应用基础。根据机器人轨迹控制精度的要求，以及分析神经网络和模糊逻辑各自的优缺点后，提出了神经网络模糊逻辑控制机器人的算法，以克服单一方法控制轨迹时存在的缺陷。（6）人-机智能系统自主性变换控制算法根据决策控制变换策略思想，提出一个人-机智能系统自主性变换的新方法，以解决网络远程机器人控制中的人-机交互问题。控制变换策略由两类条件序列行动构成：一个智能体转移控制决策权给另一智能体的控制行动和改变多智能体之间预定义的协调约束控制机制。为此，在定义控制变换策略概念的基础上，通过分析智能体执行控制变换的过程，建立了控制变换策略的数学模型.通过远程机器人的4种自主性控制变换策略的人-机交互的仿真，验证了控制变换模型的有效性。（7）网络远程机器人控制系统在化工厂剧毒原料贮存罐中的应用实现 针对网络远程机器人控制系统在化工厂原料贮存罐中的应用，提出了系统实现的主要功能，其中包括：剧毒原料贮罐外部的安全巡检，内壁清洗，剧毒垃圾的收集与搬运；同时，表达了系统实现的主要技术指标，提出了技术实施方案，分析了技术风险，阐述了技术创新点等内容。当然，网络远程机器人控制系统的许多相关技术，在这里不可能都一一涉及，许多方面的工作有待以后进一步研究。
郝峰锐[10]（2021）在《社交网络中负责隐私协商的智能体行为追责研究》文中研究说明社交网络的快速发展促进了信息分享的广泛发生,为用户带来便利的同时,也产生了严重的隐私泄露问题。除传统的差分隐私、k匿名等隐私保护技术之外,使用新兴人工智能技术,借助于智能体高效实现隐私保护,也成为了信息安全领域的研究热点。其中,基于智能体的隐私协商可以协助社交网络用户在信息分享前建立隐私保护共识,具有一定的隐私泄露预先防护作用。可追责是行为或后果的责任主体可被追究的属性,是透明、可解释人工智能应用一个重要方面。社交网络中隐私协商过程的可追责,对于提升应用平台或系统的透明性、可解释性具有重要的意义。因此,本论文针对隐私协商系统中智能体的行为追责展开研究,主要进行了以下工作:（1）基于Kekulluoglu D等人提出的隐私协商系统,提出了智能体行为追责要求,设计并实现了隐私协商智能体行为追责系统。该行为追责系统在保护社交网络中隐私信息的同时,借助于定性追责和定量追责两种方案实现对隐私协商智能体行为的追责,提高了智能体的可信性,完善了隐私协商系统的隐私保护功能。（2）提出了针对隐私协商智能体的定性追责方案。首先按照隐私协商系统的工作流程,分别提取了发起者智能体和协商者智能体在协商过程中的多个关键要素,并将其设置为智能体行为追责的行为指标。进一步形式化表述了定性追责要求,对智能体各追责行为指标阈值的计算方式进行了阐述。最后提出了定性追责方案,可以判断隐私协商智能体是否存在不当行为,并能够准确锁定不当行为具体发生位置实验结果表明,定性追责方案对不当行为的判定结果与实验前的设置相一致,即该方法是准确有效的。（3）提出了针对隐私协商智能体的定量追责方案。首先形式化表述了定量追责要求。其次针对包含不同数据类型的隐私协商数据集,提出了简单量化、加权马氏距离、改进Minhash共三种定量追责方案,能够对隐私协商智能体不当行为的严重程度进行量化。最后设计了仿真实验,对追责方法进行分析与对比:使用简单量化方法验证定性追责结果的合理性与有效性;根据实验结果对三种定量追责方案的实验结果进行对比与分析,尤其深入分析改进Minhash方法的实验结果。实验结果表明,本文所提出的定量追责方案能够衡量智能体不良行为的严重程度,是可行、有效的。
二、TOWARDS AN ONTOLOGY-BASED MULTI-AGENT MEDICAL INFORMATION SYSTEM BASED ON THE WEB（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、TOWARDS AN ONTOLOGY-BASED MULTI-AGENT MEDICAL INFORMATION SYSTEM BASED ON THE WEB（论文提纲范文）
（2）基于语义的家居多智能体协作决策方法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 语义Web的应用现状 |
| 1.2.2 家居多智能体现状分析 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关技术综述 |
| 2.1 语义Web理论与技术 |
| 2.2 多智能体技术 |
| 2.3 本体推理引擎 |
| 2.4 规则推理语言 |
| 2.4.1 SWRL语言 |
| 2.4.2 Prolog语言 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 家居多智能体本体与任务知识库构建的研究与实现 |
| 3.1 家居多智能体本体的构建 |
| 3.1.1 本体构建方法及工具 |
| 3.1.2 家居多智能体的语义化描述 |
| 3.2 本体实例映射 |
| 3.2.1 RDB数据到RDF数据的转换 |
| 3.2.2 传感数据的本体实例映射 |
| 3.3 基于本体的任务知识库 |
| 3.4 本体一致性检测 |
| 3.4.1 本体一致性检测依据 |
| 3.4.2 本体一致性检测方法 |
| 3.4.3 本体一致性检测实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 决策信息管理的应用研究与实现 |
| 4.1 基于语义的家居多智能体决策信息管理平台架构 |
| 4.2 开发工具 |
| 4.3 规则库的构建 |
| 4.4 基于规则推理的决策系统 |
| 4.5 基于语义的任务规划流程 |
| 4.6 任务的冲突检测与冲突解决 |
| 4.6.1 冲突检测 |
| 4.6.2 冲突解决 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 测试验证与分析 |
| 5.1 测试平台的搭建 |
| 5.1.1 软硬件需求 |
| 5.1.2 家居信息管理结构 |
| 5.1.3 基于B/S模式的交互模型开发 |
| 5.2 本体管理功能测试 |
| 5.2.1 传感数据的本体实例生成测试 |
| 5.2.2 传感数据的本体实例映射测试 |
| 5.2.3 传感数据的查询模块测试 |
| 5.3 任务规划决策方法测试 |
| 5.4 决策响应效率测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 课题总结 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（3）信息演化网络在分布式协同决策中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 经典无中心式多智能体协同决策模型回顾与分析 |
| 1.2.1 网络建模多智能体协同马氏决策过程模型 |
| 1.2.2 无中心式多智能体部分可观测的马氏决策过程模型 |
| 1.2.3 无中心式多智能体马氏决策过程模型 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 多智能体协同信息演化网络模型与演化特征的研究 |
| 2.1 研究问题定义 |
| 2.2 相关研究分析与预备知识 |
| 2.2.1 网络演化方法的研究 |
| 2.2.2 多智能体系统信息演化方法的研究 |
| 2.3 多智能体协同信息演化网络的模型与定义 |
| 2.3.1 多智能体协同网络化模型 |
| 2.3.2 多智能体信息演化网络模型 |
| 2.4 多智能体信息演化网络的演化模型与分析 |
| 2.4.1 无交互状态下的智能体信息图演化算法与分析 |
| 2.4.2 交互状态下的智能体信息图演化算法与分析 |
| 2.4.3 多智能体信息演化网络的广义演化分析 |
| 2.5 数值实验与结果分析 |
| 2.5.1 无交互状态下的智能体信息图演化测试 |
| 2.5.2 交互状态下的智能体信息图演化测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 智能体协同信息集成与关联方法研究 |
| 3.1 研究问题定义 |
| 3.2 相关研究分析与预备知识 |
| 3.2.1 面向协同的语义信息图模型研究 |
| 3.2.2 信息特征提取与智能体关联分析方法研究 |
| 3.3 基于信息演化网络的智能体关联集成评估方法 |
| 3.3.1 智能体特征关联集成评估模型 |
| 3.3.2 基于关联子图的特征信息结点搜索算法 |
| 3.4 部分可观测下的智能体协同关联机制分析 |
| 3.5 面向信息演化网络的关联分析与数值实验 |
| 3.5.1 信息演化网络实际数据集测试与结果分析 |
| 3.5.2 特征信息结点搜索算法测试与结果分析 |
| 3.5.3 智能体协同关联算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 智能体模糊状态模型构建与状态决策方法研究 |
| 4.1 研究问题定义 |
| 4.2 相关研究分析与预备知识 |
| 4.2.1 经典的多属性决策方法研究 |
| 4.2.2 面向模糊的多属性决策方法与软集理论研究 |
| 4.3 基于时间属性的智能体模糊状态模型与集成 |
| 4.3.1 智能体模糊状态的多属性决策方法 |
| 4.3.2 智能体时间模糊状态软集模型 |
| 4.3.3 一般时间条件下模糊状态的信息集成与构建 |
| 4.4 一般时间条件下的智能体模糊状态构建方法与算例分析 |
| 4.4.1 一般时间模糊状态的信息集成与状态决策 |
| 4.4.2 区间时间模糊状态的信息集成与状态决策 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向局部交互的多智能体协同决策方法研究 |
| 5.1 面向局部交互的无中心式多智能体协同决策模型 |
| 5.2 面向局部交互的启发式同决策算法 |
| 5.3 多智能体局部交互与信度空间更新 |
| 5.4 智能体行为策略的启发式求解与分析 |
| 5.5 算法对比实验与结果分析 |
| 5.5.1 同一单元格汇合问题 |
| 5.5.2 协同多目标到达问题 |
| 5.5.3 通信资源竞争交互问题 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）面向多领域用户模型的自适应网络制图服务机制研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节组织 |
| 第2章 自适应制图相关理论基础 |
| 2.1 自适应的基本概念 |
| 2.1.1 自适应的定义 |
| 2.1.2 信息理论与普适制图 |
| 2.1.3 自适应软件系统 |
| 2.2 用户建模方法 |
| 2.2.1 用户建模概述 |
| 2.2.2 智能用户模型方法 |
| 2.2.3 基于本体用户模型 |
| 2.3 网络制图 |
| 2.3.1 网络制图概述 |
| 2.3.2 按需网络制图 |
| 2.3.3 实时网络制图 |
| 2.3.4 网络制图方法 |
| 2.3.5 网络制图系统 |
| 2.3.6 数据增强及其必要性 |
| 2.4 空间信息服务 |
| 2.4.1 空间信息服务概述 |
| 2.4.2 从地图服务到制图服务 |
| 2.4.3 地图综合服务 |
| 2.5 空间数据基础设施 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多领域用户模型研究 |
| 3.1 自适应地图及模型 |
| 3.1.1 地图空间的定义 |
| 3.1.2 ADMS的交互 |
| 3.1.3 ADMS的形式化描述 |
| 3.1.4 ADMS的数据模型 |
| 3.2 领域用户的特征分析 |
| 3.2.1 用户的认知对制图的作用 |
| 3.2.2 领域用户的地图认知特点 |
| 3.2.3 领域与制图约束 |
| 3.3 领域用户知识库的构成 |
| 3.3.1 知识库建立的准则 |
| 3.3.2 领域用户知识分类 |
| 3.3.3 领域用户知识推理 |
| 3.3.4 领域用户知识获取 |
| 3.4 领域用户建模 |
| 3.4.1 用户模型特征分类 |
| 3.4.2 领域用户建模 |
| 3.5 SDI中领域用户偏好挖掘方法 |
| 3.5.1 SDI服务分析 |
| 3.5.2 日志预处理 |
| 3.5.3 尺度偏好挖掘 |
| 3.5.4 关联规则挖掘 |
| 3.5.5 要素偏好挖掘 |
| 3.5.6 算法流程 |
| 3.5.7 实验评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 自适应网络制图服务机制研究 |
| 4.1 自适应网络制图服务体系架构 |
| 4.1.1 AWM架构概述 |
| 4.1.2 AWM架构的指导原则 |
| 4.1.3 AWM服务的服务分类 |
| 4.1.4 AWM服务的适用场景 |
| 4.1.5 AWM服务的基本原理 |
| 4.2 面向用户的多智能体制图机制 |
| 4.2.1 多智能体网络制图的研究问题 |
| 4.2.2 多智能体制图服务框架 |
| 4.2.3 自适应处理对象的构建 |
| 4.2.4 多智能体的组成 |
| 4.2.5 智能体的决策行为分析 |
| 4.3 制图服务链的构造 |
| 4.3.1 制图服务链的特征 |
| 4.3.2 制图服务组合方法 |
| 4.4 制图服务链的优化 |
| 4.4.1 制图链优化概述 |
| 4.4.2 制图服务链优化的基本方法 |
| 4.4.3 顾及用户偏好的制图服务链规划 |
| 4.4.4 算子权重的分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 原型系统及制图策略 |
| 5.1 原型系统的设计与实现 |
| 5.1.1 系统分析 |
| 5.1.2 系统设计 |
| 5.1.3 后台功能实现 |
| 5.1.4 前台功能实现 |
| 5.2 自适应制图策略及实例 |
| 5.2.1 自适应制图流程 |
| 5.2.2 自适应数据处理策略及实例 |
| 5.2.3 自适应地图可视化策略及实例 |
| 5.3 网络制图的优化策略 |
| 5.4 制图策略对比及总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本论文的主要工作总结 |
| 6.2 本论文的主要创新点 |
| 6.3 需进一步研究内容 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要科研成果 |
| 一.承担课题 |
| 二.发表论文 |
| 三.获得奖项 |
| 致谢 |
（5）基于智能体和本体的语义数据集成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要的研究内容 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究内容的相互关系 |
| 1.2.3 研究的技术路线 |
| 1.3 论文的章节安排 |
| 2 相关工作及文献综述 |
| 2.1 信息集成方法 |
| 2.1.1 传统方式下信息集成的解决方案 |
| 2.1.2 公共数据模型 |
| 2.1.3 由CORBA支持的异构数据集成系统 |
| 2.1.4 XML技术下的解决方案 |
| 2.2 Agent技术及内容研究 |
| 2.2.1 Agent概述 |
| 2.2.2 基于Agent的查询框架 |
| 2.2.3 基于Agent的信息集成研究现状 |
| 2.3 基于本体的信息集成研究现状 |
| 2.3.1 本体在信息集成中的角色 |
| 2.3.2 本体集成的方法 |
| 2.3.3 本体集成研究现状 |
| 2.4 语义数据集成解析 |
| 2.4.1 数据集成的层次 |
| 2.4.2 语义的解析 |
| 2.4.3 语义强度的分布范围 |
| 2.4.4 语义集成及其主要应用领域 |
| 2.4.5 语义数据集成的研究现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能异构数据集成 |
| 3.1 智能异构数据集成系统框架 |
| 3.1.1 改进的公共数据模型与智能异构数据集成原型系统架构 |
| 3.1.2 系统功能模型 |
| 3.1.3 客户端的功能模块 |
| 3.1.4 集成服务器端的功能模块 |
| 3.1.5 数据源端功能模块 |
| 3.2 系统功能模型的优化设计 |
| 3.2.1 查询重写 |
| 3.2.2 查询处理 |
| 3.2.3 查询优化 |
| 3.2.4 代价的评估 |
| 3.2.5 智能缓存机制 |
| 3.3 性能分析 |
| 3.3.1 性能目标 |
| 3.3.2 影响性能的因素 |
| 3.3.3 查询性能分析 |
| 3.3.4 CORBA应用的性能优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于本体的语义数据集成理论与方法研究 |
| 4.1 基于本体的信息集成方法 |
| 4.1.1 基于本体的信息集成框架 |
| 4.1.2 数据模式抽取 |
| 4.1.3 局部本体及其映射 |
| 4.1.4 全局本体及其映射 |
| 4.2 本体目录服务 |
| 4.2.1 目录服务概述 |
| 4.2.2 目录服务的分布式应用设计 |
| 4.2.3 目录结构设计 |
| 4.2.4 本体目录服务结构设计 |
| 4.3 基于E-Connections理论的本体集成研究 |
| 4.3.1 描述逻辑和E-Connection理论 |
| 4.3.2 基于E-Connections理论的本体集成系统 |
| 4.3.3 原型系统实现和验证 |
| 4.4 本体模块化及基于结构的本体分解方法研究 |
| 4.4.1 本体模块化机制 |
| 4.4.2 基于结构的本体分解方法 |
| 4.4.3 原型系统实现和验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于多智能体系统的本体集成系统设计 |
| 5.1 多智能体系统 |
| 5.1.1 多智能体系统的主要研究内容 |
| 5.1.2 多智能体系统的体系结构 |
| 5.2 基于多智能体的本体集成系统模型 |
| 5.2.1 基于多智能体的本体集成系统的设计思想 |
| 5.2.2 基于多智能体的本体集成系统的体系结构 |
| 5.2.3 系统中各智能体的功能定义 |
| 5.2.4 基于多智能体系统的本体集成系统的工作流程 |
| 5.2.5 本体集成系统中Agent之间的协作机制 |
| 5.2.6 基于多智能体系统的本体集成系统的扩展性设计 |
| 5.2.7 基于多智能体系统的本体集成系统的优点 |
| 5.3 基于多智能体系统的本体集成系统的本体映射与集成的实现 |
| 5.3.1 基于多智能体系统的本体映射 |
| 5.3.2 智能体之间的通信 |
| 5.4 基于多智能体系统的本体集成系统的实现 |
| 5.4.1 原始数据的语义化标注 |
| 5.4.2 基于映射的实例转换 |
| 5.4.3 本体推理功能实现 |
| 5.4.4 数据查询实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要工作 |
| 6.2 论文的主要创新 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 本体ⅡProcO在Protege中的类图 |
| 发表的论文成果及科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）多灾种综合预测预警与决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 目的与意义 |
| 1.4 国内外相关研究综述 |
| 1.4.1 自然灾害管理及信息系统 |
| 1.4.2 复杂系统建模技术 |
| 1.4.3 数据库技术与地理信息系统 |
| 1.4.4 知识重用技术与决策支持系统 |
| 1.4.5 综述小结 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.6 关键技术 |
| 1.7 研究方法 |
| 1.8 论文构成与章节安排 |
| 第2章 基于自然灾害链的多灾种应急动态综合管理 |
| 2.1 本章引论 |
| 2.2 自然灾害应急管理的现状 |
| 2.2.1 自然灾害及其特点 |
| 2.2.2 我国的自然灾害应急管理 |
| 2.3 自然灾害的链式特征 |
| 2.3.1 自然灾害链 |
| 2.3.2 我国常见自然灾害链 |
| 2.4 多灾种应急动态综合管理内容及过程 |
| 2.4.1 预测预警 |
| 2.4.2 应急准备 |
| 2.4.3 综合评估 |
| 2.4.4 应急响应 |
| 2.4.5 短期恢复 |
| 2.5 多灾种应急动态综合管理实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于灾害链的多灾种耦合预测模型研究 |
| 3.1 本章引论 |
| 3.2 多灾种耦合预测模型的描述 |
| 3.2.1 灾害链的过程分解 |
| 3.2.2 灾害链耦合模型 |
| 3.2.3 模型的系统状态方程描述 |
| 3.3 模型的驱动机制 |
| 3.4 基于多智能体的模型实现 |
| 3.4.1 模型的体系架构 |
| 3.4.2 模型中主要智能体设计 |
| 3.4.3 基于事件触发的多智能体自组织方式 |
| 3.5 地震灾害链耦合预测模型实例 |
| 3.5.1 实例的组织 |
| 3.5.2 灾变智能体 |
| 3.5.3 承灾体智能体 |
| 3.5.4 耦合预测的实现过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于工程承灾体信息模型的工程设施灾害信息管理机制研究 |
| 4.1 本章引论 |
| 4.2 工程承灾体的分类 |
| 4.2.1 承灾体对象的分类方法 |
| 4.2.2 工程承灾体对象的分类 |
| 4.3 工程承灾体信息的特点 |
| 4.4 工程承灾体信息模型 |
| 4.4.1 工程承灾体对象状态模型 |
| 4.4.2 工程承灾体对象属性模型 |
| 4.4.3 工程承灾体对象行为模型 |
| 4.5 工程设施灾害信息管理平台 |
| 4.5.1 工程设施灾害信息管理平台的总体架构 |
| 4.5.2 基于Geodatabase 的数据结构 |
| 4.5.3 工程承灾体的属性管理 |
| 4.5.4 基于智能体的工程承灾体行为设计 |
| 4.5.5 系统功能设计 |
| 4.6 信息模型实例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 工程设施灾害行为预测推理及救灾决策支持机制研究 |
| 5.1 本章引论 |
| 5.2 工程设施灾害案例库 |
| 5.2.1 工程设施灾害案例的特征 |
| 5.2.2 工程设施灾害案例的本体模型 |
| 5.2.3 工程设施灾害案例库的组织 |
| 5.2.4 工程设施灾害案例存储模式 |
| 5.2.5 桥梁案例库实例 |
| 5.3 基于案例的工程设施灾害破坏预测推理机制 |
| 5.3.1 工程设施灾害案例的提取 |
| 5.3.2 工程设施灾害案例的处理 |
| 5.3.3 工程设施灾害行为预测推理模型的建立 |
| 5.3.4 工程设施灾害行为预测模型的封装 |
| 5.3.5 应用实例 |
| 5.4 基于智能体的救灾决策支持机制 |
| 5.4.1 常用救灾决策路径分析算法 |
| 5.4.2 基于智能体系统集成机制 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 多灾种综合预测预警与决策支持系统设计 |
| 6.1 本章引论 |
| 6.2 需求分析 |
| 6.3 功能设计 |
| 6.3.1 灾害预测模块 |
| 6.3.2 灾害耦合预测模块 |
| 6.3.3 灾害评估模块 |
| 6.3.4 灾害预测建模支持模块 |
| 6.3.5 救灾决策支持模块 |
| 6.3.6 群决策引擎 |
| 6.3.7 系统管理模块 |
| 6.3.8 显示及信息查询模块 |
| 6.4 整体架构设计 |
| 6.4.1 网络模式的选择 |
| 6.4.2 逻辑结构设计 |
| 6.4.3 物理结构设计 |
| 6.5 数据库设计 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 系统应用实例 |
| 7.1 本章引论 |
| 7.2 工程设施灾害信息管理 |
| 7.3 基于案例的道路地震破坏预测建模 |
| 7.4 基于地震灾害链的耦合预测 |
| 7.5 救灾决策支持应用实例 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论和展望 |
| 8.1 研究成果与创新 |
| 8.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 个人简历 |
| 发表的学术论文 |
| 研究成果 |
（7）基于多智能体技术的变电站设备信息集成研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目次 |
| 插图清单 |
| 附表清单 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及相关背景 |
| 1.1.1 面临的主要问题 |
| 1.1.2 解决以上问题的主要技术背景 |
| 1.2 变电站信息集成相关的国际标准 |
| 1.2.1 IEC 61850标准及其研究应用现状 |
| 1.2.2 IEC 61970系列标准及其研究应用现状 |
| 1.2.3 IEC 61850与IEC 61970的发展 |
| 1.3 信息集成理论及在电力系统中的应用研究现状 |
| 1.3.1 信息融合理论 |
| 1.3.2 面向服务的架构(SOA) |
| 1.3.3 多智能体系统(MAS) |
| 1.4 本文的主要工作和论文组织 |
| 1.4.1 本文的研究工作 |
| 1.4.2 参加的相关工程项目 |
| 1.4.3 本文的组织结构 |
| 参考文献 |
| 第2章 基于多智能体的变电站信息一体化平台研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统的变电站信息集成模式及主要问题 |
| 2.3 基于变电站信息一体化平台的信息集成方案 |
| 2.3.1 变电站信息集成总体方案的提出 |
| 2.3.2 基于安全分区的一体化平台的IEC 61850标准实现策略 |
| 2.4 基于多智能体的变电站信息一体化平台设计 |
| 2.4.1 多智能体系统理论的通用模型 |
| 2.4.2 基于嵌入式系统的智能体硬件体系结构 |
| 2.4.3 变电站信息一体化平台的软件体系结构 |
| 2.4.4 基于多智能体的变电站站信息一体化平台交互模型 |
| 2.4.5 基于发布/订阅机制的目录促进器实现 |
| 2.4.6 基于多智能体的工程配置与维护软件 |
| 2.5 小结 |
| 参考文献 |
| 第3章 基于多智能体的变电站一次设备状态监测系统研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 在线监测技术的发展 |
| 3.2.1 孤立监测单元模式 |
| 3.2.2 独立站控系统模式 |
| 3.2.3 状态监测中心模式 |
| 3.3 分层分布式的变电站设备在线监测系统 |
| 3.3.1 分层分布式的变电站设备在线监测架构 |
| 3.3.2 变电站级状态监测系统的结构 |
| 3.3.3 中心级状态监测系统的结构 |
| 3.3.4 系统采用多智能体协作的目的 |
| 3.4 基于多智能体的中心级状态监测集成平台设计 |
| 3.4.1 多智体协作模式分析 |
| 3.4.2 智能体联邦的协作模型 |
| 3.4.3 智能体联邦中的通信机制 |
| 3.4.4 中心级状态监测系统的智能体构成与分布 |
| 3.5 小结 |
| 参考文献 |
| 第4章 基于多智能体与Web Services的二次设备远程维护系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分布式异构智能体的通信模型 |
| 4.2.1 智能体平台的构成 |
| 4.2.2 分布式异构智能体的通信模型 |
| 4.3 基于MAS与Web Services协同的系统总体架构 |
| 4.3.1 智能体平台的MTP选取 |
| 4.3.2 基于XMLHTTP的智能体平台通信模型 |
| 4.3.3 基于MAS与Web Services协同的系统结构 |
| 4.4 系统设计及关键技术实现 |
| 4.4.1 变电站智能设备远程维护系统的Agent协作 |
| 4.4.2 变电站Web Server |
| 4.4.3 中心Web Services应用服务器 |
| 4.4.4 基于Web浏览器的用户界面 |
| 4.4.5 系统工作流程 |
| 4.5 小结 |
| 参考文献 |
| 第5章 IEC 61850/61970标准的信息模型协调研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 变电站设备状态监测技术面临的主要问题 |
| 5.2.1 变电站中不同厂商的状态监测装置不具有互操作性和可替换性 |
| 5.2.2 在线监测装置本身的可靠性不高 |
| 5.2.3 状态监测信息难共享,难利用 |
| 5.3 变电站设备信息构成及全景状态监测 |
| 5.3.1 变电站设备信息构成 |
| 5.3.2 变电站设备信息的时间与空间属性 |
| 5.3.3 基于IEC 61850/61970标准的全景变电站设备状态监测 |
| 5.4 基于IEC 61850变电站设备信息模型构建及扩展 |
| 5.4.1 IEC 61850标准的设备信息模型 |
| 5.4.2 基于IEC 61850的设备信息模型构建及扩展 |
| 5.5 IEC 61970的设备信息模型的扩展及其与IEC 61850模型的协调 |
| 5.5.1 IEC 61970的设备信息模型的扩展及与IEC 61850模型的协调 |
| 5.5.2 设备信息统一编码规则 |
| 5.5.3 IEC 61850与61970的信息模型适配 |
| 5.5.4 统一信息模型的变电站设备状态监测平台接口 |
| 5.6 小结 |
| 参考文献 |
| 第6章 变电站设备状态监测系统与信息集成技术应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变电站一体化化平台部署方案 |
| 6.2.1 基于变电站信息一体化平台的设备状态监测模式 |
| 6.2.2 基于分层分布式的变电站状态监测系统方案 |
| 6.2.3 变电站信息一体化平台的硬件配置 |
| 6.2.4 应用软件的总体结构 |
| 6.3 变电站设备信息模型的构建 |
| 6.3.1 基于IEC 61850的变电站设备信息模型构建流程 |
| 6.3.2 IEC 61850的变电站设备信息模型 |
| 6.3.3 基于IEC 61850的变电站设备信息模型扩展 |
| 6.4 系统关键接口实现 |
| 6.4.1 IEC 61850的模型信息接口实现 |
| 6.4.2 Web Services的维护接口实现 |
| 6.5 变电站设备状态监测与检修系统界面展现 |
| 6.5.1 变电站设备状态监测与检修维护一体化界面 |
| 6.5.2 二次设备的状态的监控与配置维护界面 |
| 6.6 小结 |
| 参考文献 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下一步的工作展望 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
（8）基于多智能体与GIS的城市人口分布预测研究 ——以北京市区人口迁移为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题依据与研究意义 |
| 第二节 城市发展与建模 |
| 一、城市的空间分布 |
| 二、城市的时间分布 |
| 第三节 多智能体与城市发展建模 |
| 第四节 GIS与城市相关模型 |
| 第五节 本文主要研究内容 |
| 第二章 人口迁移的因素选择 |
| 第一节 居民住宅区位选择因子分析 |
| 第二节 环境因素的选择 |
| 第三节 生态环境 |
| 一、绿地带 |
| 二、空气质量 |
| 第四节 社会环境 |
| 一、交通 |
| 二、房价 |
| 三、商业服务 |
| 四、教育与医疗卫生 |
| 第五节 GIS、CA与城市环境 |
| 一、CA与城市模型 |
| 二、GIS与城市环境 |
| 第三章 研究方法与技术路线 |
| 第一节 两种模型策略 |
| 一、"自上而下"的模型策略 |
| 二、"自下而上"的模型策略 |
| 第二节 城市与复杂系统 |
| 一、城市是复杂适应系统 |
| 二、人口智能体 |
| 三、人口迁移与城市环境 |
| 第三节 空间-时间过程 |
| 第四节 城市多智能体建模分析 |
| 一、热虫模型 |
| 二、迁移模型 |
| 三、游牧模型 |
| 四、城市多智能体建模过程 |
| 第五节 GIS与城市建模 |
| 一、GIS与多智能体建模 |
| 二、城市用地变化模型 |
| 三、GIS与人口模型 |
| 第六节 多智能体与GIS的集成 |
| 一、多智能体仿真平台Repast |
| 二、实现集成的三种关系 |
| 三、集成方法 |
| 四、多智能体、GIS和CA的紧密耦合 |
| 第四章 城市人口分布预测模型的实现 |
| 第一节 城市人口分布预测模型特点 |
| 第二节 城市环境CA实现 |
| 第三节 综合吸引指数的计算方法 |
| 第四节 社会智能体行为规则 |
| 第五节 生态足迹 |
| 一、生态足迹概念与计算方法 |
| 二、生态足迹的引入 |
| 第五章 仿真预测 |
| 第一节 人工仿真实验 |
| 一、目的 |
| 二、验证方法 |
| 第二节 研究区域——以北京为例 |
| 第三节 本文模型的验证 |
| 第四节 不考虑奥运因素的模型 |
| 第五节 考虑奥运因素的模型 |
| 一、城八区与市中心区 |
| 二、交通建设和绿色奥运的影响 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 本文创新点 |
| 第三节 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 已发表论文 |
| 致谢 |
（9）网络远程机器人控制系统及关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究网络远程机器人控制系统的意义 |
| 1.2 网络远程机器人控制系统的国内外发展状况 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 国内外发展状况与趋势 |
| 1.2.3 目前在Internet远程机器人控制系统方面的一些成功实例 |
| 1.2.4 我国863机器人主题支持危险作业机器人研究的现状 |
| 1.3 网络远程机器人系统存在的问题以及解决方案 |
| 1.3.1 网络远程控制系统存在的问题以及解决途径 |
| 1.3.2 危险作业机器人存在的问题以及解决途径 |
| 1.4 本文研究的目的和主要内容 |
| 1.4.1 论文研究目的 |
| 1.4.2 论文研究的主要内容 |
| 1.4.3 论文课题来源 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 网络远程机器人控制系统的体系结构 |
| 2.1 客户机/服务器系统的体系结构 |
| 2.1.1 系统各功能模块结构 |
| 2.1.2 系统各功能模块的协调运行过程 |
| 2.2 任务分层控制系统的体系结构 |
| 2.2.1 局部自主子系统 |
| 2.2.2 传感器子系统 |
| 2.2.3 仿真规划子系统 |
| 2.2.4 网络通信子系统 |
| 2.3 两层服务器控制系统的体系结构 |
| 2.3.1 系统结构 |
| 2.3.2 机器人环境的总体布局 |
| 2.3.3 用户接口界面 |
| 2.3.4 机器人服务器 |
| 2.3.5 Internet服务器 |
| 2.4 大时延环境下的远程控制系统的体系结构 |
| 2.4.1 系统体系结构特点 |
| 2.4.2 图形仿真环境 |
| 2.4.3 远程控制效果评估 |
| 2.4.4 实时规划 |
| 2.4.5 双手仿真机器人语言 |
| 2.5 基于CORBA技术的网络远程机器人集成系统 |
| 2.5.1 客户机站点 |
| 2.5.2 机器人站点 |
| 2.5.3 网络分布对象计算 |
| 2.5.4 Web远程机器人集成系统实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 网络远程机器人控制系统的人-机接口界面研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 人-机系统、人-机交互以及人-机接口界面 |
| 3.1.2 人-机接口界面定义 |
| 3.1.3 人-机界面的研究内容 |
| 3.1.4 人-机接口界面的起源 |
| 3.1.5 人-机接口界面的发展 |
| 3.2 多模式人-机接口 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 多模式接口模型 |
| 3.2.3 多模式接口的体系结构 |
| 3.2.4 多模式接口集成 |
| 3.3 基于智能Agent的人-机接口系统结构 |
| 3.3.1 集中式多智能体Agent系统模型 |
| 3.3.2 硬件结构 |
| 3.3.3 软件结构 |
| 3.3.4 多智能体模块之间的通信协调机制 |
| 3.3.5 智能用户接口Agent的学习与构建 |
| 3.4 基于信息论的人-机接口界面性能研究 |
| 3.4.1 人-机接口界面性能分析 |
| 3.4.2 基于信息论的人-机接口性能评估框架 |
| 3.4.3 评估接口性能框架的有效说明 |
| 3.4.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 网络远程机器人控制系统的通信机制研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 建立系统状态空间模型 |
| 4.2.1 Internet通信时延分析 |
| 4.2.2 系统状态空间模型 |
| 4.3 通信系统体系结构 |
| 4.4 不同通信模式的控制机制 |
| 4.5 解决通信传输延迟的措施 |
| 4.5.1 解决视频信息和控制命令传输时延的措施 |
| 4.5.2 在网络环境中加快信息处理速度的措施 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 人-机系统的智能任务分工与协作研究 |
| 5.1 人-机系统功能任务分配的理论研究 |
| 5.1.1 功能任务分配的互补原理 |
| 5.1.2 人与智能机器的功能任务匹配问题 |
| 5.1.3 人-机系统平衡概念 |
| 5.1.4 分析自动化的影响 |
| 5.1.5 联合系统建模 |
| 5.1.6 讨论 |
| 5.2 人-机系统的智能任务分工与接口智能值计算 |
| 5.2.1 机器智能 |
| 5.2.2 人-机合作系统建模 |
| 5.2.3 H、Hinter、M的测量过程 |
| 5.2.4 实现举例 |
| 5.2.5 讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 复杂环境下智能机器人操作手臂的轨迹控制 |
| 6.1 神经网络的发展 |
| 6.2 自组织网络与竞争学习网络 |
| 6.3 基于神经网络时序处理的机器人轨迹控制 |
| 6.3.1 概述 |
| 6.3.2 轨迹重构时模糊性产生的原因以及解决途径 |
| 6.3.3 TSPSONN模型 |
| 6.3.4 存储轨迹的调用过程 |
| 6.3.5 自动调用轨迹控制机器人举例 |
| 6.3.6 讨论 |
| 6.4 模糊神经网络控制系统在机器人手臂规划中的应用 |
| 6.4.1 引言 |
| 6.4.2 机器人手臂模型描述 |
| 6.4.3 模糊控制系统描述 |
| 6.4.4 神经-模糊控制系统描述 |
| 6.4.5 机器人手臂的神经-模糊控制系统的设计 |
| 6.4.6 神经-模糊控制系统稳定性证明 |
| 6.4.7 系统分析 |
| 6.4.8 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于多智能体的远程机器人自主性变换控制机制研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 自主性变换控制策略原理 |
| 7.2.1 控制变换策略概念 |
| 7.2.2 智能体执行控制变换的过程 |
| 7.2.3 变换策略的数学模型 |
| 7.2.4 变换策略之间的主要关系 |
| 7.3 自主性变换策略模型应用于远程智能机器人控制 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 化工厂剧毒原料贮存罐的网络远程机器人控制系统实现 |
| 8.1 问题描述 |
| 8.2 系统实现的主要功能 |
| 8.3 系统实现的主要技术指标 |
| 8.4 技术实现 |
| 8.4.1 系统实现的控制方案 |
| 8.4.2 系统实现中需要的设备 |
| 8.4.3 建立网络远程机器人控制系统平台 |
| 8.4.4 机器人的任务规划 |
| 8.4.5 实现人-机协作与协调 |
| 8.4.6 网络远程机器人系统控制实现 |
| 8.5 技术风险与防范措施 |
| 8.6 本章小节 |
| 9 结论 |
| 9.1 论文研究总结 |
| 9.2 进一步研究工作 |
| 致 谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录和参加的科研项目 |
（10）社交网络中负责隐私协商的智能体行为追责研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 社交网络中隐私保护研究现状 |
| §1.2.2 追责研究现状 |
| §1.3 论文研究内容 |
| §1.4 论文组织架构 |
| 第二章 相关知识介绍 |
| §2.1 社交网络简介 |
| §2.1.1 社交网络概念 |
| §2.1.2 社交网络中的隐私问题 |
| §2.2 隐私保护简介 |
| §2.2.1 隐私保护属性 |
| §2.2.2 隐私协商系统 |
| §2.3 相似度度量方法简介 |
| §2.3.1 欧氏距离方法 |
| §2.3.2 马氏距离方法 |
| §2.3.3 Minhash方法 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 智能体行为追责模型及定性追责方案 |
| §3.1 追责系统模型及指标 |
| §3.1.1 隐私协商智能体行为追责系统 |
| §3.1.2 追责要求 |
| §3.1.3 行为指标 |
| §3.2 定性追责方案 |
| §3.2.1 定性追责要求 |
| §3.2.2 针对发起者智能体的定性追责 |
| §3.2.3 针对协商者智能体的定性追责 |
| §3.2.4 算法实现 |
| §3.3 实验与分析 |
| §3.3.1 不当行为设置 |
| §3.3.2 定性追责结果及分析 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 智能体行为的定量追责方案 |
| §4.1 定量追责方案 |
| §4.1.1 定量追责要求 |
| §4.1.2 简单量化方法 |
| §4.1.3 加权马氏距离 |
| §4.1.4改进Minhash方法 |
| §4.2 实验与分析 |
| §4.2.1 权重设置说明 |
| §4.2.2 验证定性追责结果 |
| §4.2.3 定量追责方案实验结果综合对比分析 |
| §4.2.4改进Minhash方法与原方法实验结果对比分析 |
| §4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 论文工作总结 |
| §5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
四、TOWARDS AN ONTOLOGY-BASED MULTI-AGENT MEDICAL INFORMATION SYSTEM BASED ON THE WEB（论文参考文献）
- [1]数字孪生与平行系统:发展现状、对比及展望[J]. 杨林瑶,陈思远,王晓,张俊,王成红. 自动化学报, 2019(11)
- [2]基于语义的家居多智能体协作决策方法的研究与实现[D]. 高岐. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [3]信息演化网络在分布式协同决策中的研究与应用[D]. 刘铭. 电子科技大学, 2018(10)
- [4]面向多领域用户模型的自适应网络制图服务机制研究[D]. 刘江涛. 武汉大学, 2012(09)
- [5]基于智能体和本体的语义数据集成研究[D]. 李冠宇. 大连理工大学, 2010(05)
- [6]多灾种综合预测预警与决策支持系统研究[D]. 张永利. 清华大学, 2010(05)
- [7]基于多智能体技术的变电站设备信息集成研究[D]. 张金江. 浙江大学, 2009(04)
- [8]基于多智能体与GIS的城市人口分布预测研究 ——以北京市区人口迁移为例[D]. 景楠. 中国科学院研究生院（广州地球化学研究所）, 2007(04)
- [9]网络远程机器人控制系统及关键技术研究[D]. 马力波. 重庆大学, 2003(03)
- [10]社交网络中负责隐私协商的智能体行为追责研究[D]. 郝峰锐. 桂林电子科技大学, 2021(02)