检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027 [2]中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031
出 处:《生物数学学报》2002年第4期499-504,共6页Journal of Biomathematics
基 金:安徽省自然基金项目(00043302)
摘 要:对复杂环境对象进行决策时,多agent合作可以融合各agent的知识经验,提高决策结果的可靠性.针对环境对象的辨识空间中多假设同时成立的决策问题,本文提出了一种基于证据理论的多agent合作决策算法,详细描述与分析了多agent合作决策的原理.为提高系统决策的可靠性,降低了合成计算的复杂度,在多agent合作决策系统中引入正确的训练案例进行学习.本文提出的算法应用于蔬菜的病害判别,实验结果验证了本文提出的多agent合作决策算法的有效性.While Multiple agents cooperative decision-making for complex environment object, each agent's priori-knowledge is combined, so that the reliability of results is enhanced. This paper presented a multi-agent cooperative decision-making algorithm based on Dempster-Shafer theory for the objects whose frames of discernment exist multiple correct hypotheses synchronously. The theory of multi-agent cooperative decision-making is analyzed and described in detail. In order to enhance the decision-making reliability and decrease combinative computing complexity, the correct training patterns are introduced for the multi-agent system. This algorithm is applied to vegetable diseases recognition. The results demonstrate the multi-agent cooperative decision-making algorithm effective.
关 键 词:多假设成立 多AGENT系统 合作决策 信任函数 复杂环境 病害
分 类 号:S117[农业科学—农业基础科学]
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