云南省教育厅科学研究基金(08Y0023)
- 作品数：7 被引量：29H指数：3
- 相关作者：岳昆刘惟一韩格周丽萍王晓玲更多>>
- 相关机构：云南大学华东师范大学更多>>
- 发文基金：云南省应用基础研究基金云南省教育厅科学研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于不确定性因素叠加的Web服务质量度量方法被引量：14
- 2009年
- 以克服现有服务质量度量方法的主观性、反映服务调用中存在的不确定性和各影响因素之间存在的内在关系为出发点,定义了原子服务调用率、成功率和效率3个因素,通过对原子服务调用的历史信息进行统计计算得到各因素的量值,提出一种基于不确定性因素叠加的原子服务质量度量方法,以及基于各原子服务质量平均值的高粒度Web服务的质量度量标准,并给出服务优先级的判断方法.性能分析验证了所提出方法的高效性、可扩展性和可行性.
- 岳昆刘惟一王晓玲李劲
- 关键词：WEB服务服务质量
- 一种基于博弈论的交通系统最优调度策略学习方法被引量：3
- 2010年
- 交通网中,最大化车流量和最小化平均等待时间是每一个路口调度的目标.交通调度中,各路口与其它路口发生博弈关系.博弈过程中,相邻路口之间为使其自身利益最大化而存在一种策略间相互协调的约束.针对复杂的交通调度控制问题,基于多智能体多阶段博弈论对交通系统进行建模.考虑动态博弈交通环境的实际特征,进一步基于博弈的增强学习算法,提出一种以惩机制为约束条件的交通系统博弈策略的学习方法,最终使参与交通博弈的多个路口达到Nash均衡,从而得到交通系统的最优配时调度策略组合.实验验证了所提出方法的可行性和有效性.
- 韩格岳昆刘惟一
- 关键词：博弈论NASH均衡
- EQPN:数据中不确定性知识的定性表示及推理
- 2010年
- 数据中蕴含的不确定性知识可以描述属性变量间的相互依赖、以及依赖关系的不确定性.贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示、加速了不确定性知识的推理.我们研究从数据中学习定性概率网、以及高效的定性概率网推理技术,并开发了相应的系统EQPN.通过展示EQPN系统的主要操作及相应界面,阐述其基本思想和主要功能,旨在为数据中不确定性知识的定性表示及推理提供一种可用的知识框架.
- 岳昆刘惟一周丽萍
- 关键词：不确定性知识定性概率网
- GameTraffic:基于交通调度历史数据挖掘的路口最优调度及道路改造预测
- 2010年
- 最大化车流量和最小化平均等待时间是交通路口调度的目标.交通调度中各路口与其它路口间存在博弈关系,相邻路口间为使其自身利益最大化而存在策略间的相互协调.我们基于博弈论对交通系统进行建模,基于博弈均衡的增强学习算法对交通调度历史数据进行挖掘分析,学习得到交通路口的最优调度策略,并进行道路改造预测.展示了交通路口最优调度及道路改造预测系统GameTraffic,旨在为智能交通管理及决策提供一种科学的依据.
- 岳昆韩格刘惟一周丽萍
- 关键词：博弈论
- 时序环境中概率因果关系的定性表示及融合被引量：2
- 2009年
- 时序数据库各时间片的数据中蕴含着概率因果关系,多时间片概率因果关系的融合可为时态环境中因果关系的综合分析、全局考虑、决策支持及趋势预测等提供科学的依据,该文研究多时间片内同一变量集上概率因果关系的定性表示及融合.首先将各时间片的贝叶斯网(BN)抽象为定性概率网(QPN),以定性的方式高效、简洁地表示各时间片数据中蕴含的概率因果关系.然后,基于BN的推理方法及时序环境中的马尔可夫假设,构造多时间片QPN的一致表示,从而解决各时间片QPN的结构融合问题.基于证据叠加和QPN中定性影响加权的基本思想,给出基于区间值的QPN定性影响量化及相应的定性影响叠加方法,从而解决各时间片QPN的参数融合问题.实验结果表明所提出方法的可行性.
- 岳昆高明海韩格刘惟一
- 关键词：定性概率网区间值
- 一种基于贝叶斯网的交通拥堵预测方法被引量：5
- 2010年
- 在公共交通道路的管理决策及驾车者行车的择路过程中,经常需要对道路的拥堵情况进行判断与预测,以便对下一步的决策提供指导.提出一种对划分区域内下一时段的交通拥堵情况做出预测的方法.该方法可有效识别出规定区域内多个可能发生拥堵的子区域并应用于实际道路交通的管理决策支持及行车路线规划中;该方法用贝叶斯网推理算法对下一时段每一子区域的拥堵情况做出预期,用DBSCAN算法对相邻近的多个拥堵子区域进行合并.实验结果表明该方法是有效的.
- 陆宇岳昆刘惟一
- 关键词：贝叶斯网DBSCAN
- 不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述被引量：6
- 2009年
- 贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.
- 岳昆刘惟一
- 关键词：不确定性知识贝叶斯网
