普适服务中基于模糊神经网络的信任测度方法

以提供高信任度的主动伺候式普适服务为目标,研究基于模糊神经网络的信任测度问题.首先提出一种基于Agent封装的模糊神经网络结构,它能主动发现服务并进行自发互操作,多Agent之间能相互协调和协同工作;然后提出一种基于模糊神经网络的信任测度方法,它能克服传统方法存在的梯度误差大而导致信任有效性较低的缺陷,在占用较少空间的前提下较大地提高了信任度.实验结果表明,所设计的方法是正确而有效的.

基于模糊综合评价的O2O电子商务信任测度研究

消费者信任对于online to offline(O2O)电子商务的发展起到至关重要的作用,首先从消费者、商家及产品、O2O网站平台及交易环境四个方面,分析了影响O2O电子商务消费者信任的主要因素;然后用层次分析法(AHP)和模糊综合评价分析建立了O2O电子商务消费者信任测度模型,并采集数据对消费者信任模型进行了实证研究。实证分析表明,目前消费者对O2O电子商务的总体信任度水平偏低。该研究模型和量化测度结果可为商家在O2O电子商务发展的不同阶段的科学决策提供信息支持。

基于用户及其行为社会属性的信任测度模型

信任测度是信任机制的核心和基础,现有的信任机制面临着恶意用户操纵信誉的安全威胁。基于用户及其行为社会属性的信任测度模型对传统的信任机制进行了扩充,引入用户及其行为所映射的本质特性即社会属性来描述和分析恶意用户及其行为的特征,在信任测度过程中增加信誉评审过程来修正对信任测度的攻击,从而保证了分布式环境中的信任测度的可信性。模拟实验表明,该信任测度模型能有效地应对恶意用户对信誉的操纵攻击。

虚拟社区知识共享信任测度指标体系研究

社区成员对虚拟社区知识的信任能够提升虚拟社区知识共享水平,而虚拟社区知识共享对信息传递、企业产品营销、客户保持具有重要的意义。针对社区成员对虚拟社区知识信任较低的问题,论文提出了虚拟社区知识共享信任的测度指标体系,对虚拟社区知识共享信任进行测度,以提高虚拟社区知识共享水平。

基于模糊综合评价的移动电子商务顾客信任测度

随着移动互联网产业快速发展,传统电子商务拓展到了移动电子商务领域,移动电子商务消费者信任逐渐成为人们关注的焦点。本文在对影响C2C移动电子商务中顾客信任的各个因素总结的基础上,运用模糊综合评价法对C2C移动电子商务中顾客信任进行定量测度研究。

社交网络群决策环境下基于量子干涉的信任测度

针对已有的信任测度模型中信任源出现的冗余以及之间的干扰未被考虑的缺点,提出一种基于干扰效应的社会网络信任测度的决策模型.该模型在计算决策者之间的信任值时,通过简化信任源类型可避免部分信任源的重复出现,同时增加了信任源之间的干扰项.首先,根据社会关系与背景对信任的决定性,将决策者之间信任关系的来源划分为“决策者之间的亲近关系”和“决策者的客观背景”;其次,提出“亲疏度”和“专业度”的概念作为这两个信任源的测度,在保证信任源完整的前提下,克服信任关系冗余的缺陷;然后,进一步设计考虑干扰效应的信任值量化方法,所求的信任值能够综合体现两个信任源的个体决定程度和整体影响程度;最后,将决策者的信任值转化为权重聚集决策者偏好,以解决实际群决策问题.数值和理论结果表明,所提出考虑干扰效应的信任测度方法能够作为提高信任关系的准确性以及解决社交网络群决策问题的工具,具有广泛的应用前景.

基于模糊包含的粗糙集模型与模糊信任测度

提出基于模糊包含的模糊粗糙集模型,并给出其相关性质.讨论由模糊粗糙集的下、上近似所决定的模糊信任测度、模糊似然测度的性质并将之应用到随机模糊信息系统的属性约简中.

基于模糊综合评价的矿工对矿长信任度测度:模型构建与实际应用

矿工对煤矿矿长的信任对于煤矿的发展起到至关重要的作用,首先从矿长、矿工及组织环境三个方面,分析了影响矿工对煤矿矿长信任的主要因素;然后用层次分析法(AHP)和模糊综合评价分析建立了煤矿矿长信任度测度模型,并采集数据对煤矿矿长信任度模型进行了实证研究。实证分析表明,目前矿工对煤矿矿长的总体信任度水平偏低。

虚拟研发团队成员间信任度的未确知测度评价模型设计

本文通过构建虚拟研发团队成员间信任度的评价指标体系,设计出未确知测度评价模型、信息熵确定指标分类权重并应用置信度识别准则,对虚拟研发团队成员间信任度进行符合客观实际的评价,从而能够更直观、更合理地分析评价虚拟研发团队成员间信任关系程度。

动态模糊(DF)测度理论

基于动态模糊集，提出动态模糊测度理论．

几种模糊测度之间的关系

本文讨论了人工智能中常用的五种模糊测度之间的关系。通过典型例证，指出了它们之间的异同，建立了它们之间正确的关系。

关于完备格上的概率、Fuzzy测度与证据理论

在有补分配完备格上,建立概率、Fuzzy测度与证据理论.讨论了它们的基本特性,给出了三者之间的相互关系.格上的概率与Fuzzy测度类似于通常σ-环上的概率与Fuzzy测度,因为原有的证据理论是在有限集上建立的,为了能在无限格上讨论,现在的定义略有某些差别.

分布式计算环境下的动态可信度评估模型

随着计算机网络的发展,分布式计算技术得到了广泛的应用,这使得网络节点间的信任问题变得日益突出.参考社会学的人际关系信任模型,基于Dempster-Shafer证据理论和Shapley熵,文中设计出了分布式计算环境下的动态可信度评估模型,这一可信度评估模型清晰地反映了可信度的动态性、连续性和不确定性等特性.该模型通过历史交互信息获得直接可信度,并根据每个节点的信用记录和其直接可信度函数的信息量对其直接可信度进行修正,然后综合考虑修正后的各个节点的直接可信度信息,利用Dempster规则合成计算出综合可信度.最后利用仿真实验分析了新模型对可信度的评估效果,并对未来的工作做了展望.

优势-等价关系下随机目标信息系统的属性约简

以证据理论中的信任测度和似然测度为基本工具,研究了优势关系下随机信息系统的属性约简问题,引入优势-等价关系下不协调随机目标信息系统的概念,并讨论了其上的分布约简,最后给出实例验证了约简方法的有效性。

一种新的随机模糊属性的最小知识约简

针对信息系统随机模糊属性的约简问题,提出一种新的关于随机模糊属性的知识约简方法。该方法在传统信息系统知识约简基础上,提出了随机模糊信息系统及相关概念,引入了模糊信任测度和似然测度,然后给出并证明了随机模糊信息系统上的知识约简理论。在这些理论的基础上,提出基于模糊信任测度和似然测度的约简方法并分析该算法的时间复杂性。理论分析和例证分析表明,该方法能快速并有效地实现知识约简。

随机覆盖目标信息系统的属性约简

引入随机覆盖目标信息系统的概念,以证据理论中的信任测度和似然测度为基本工具,研究了协调随机覆盖目标信息系统的属性约简和不协调随机覆盖目标信息系统的正域约简问题,最后给出实例验证了约简方法的有效性。

基于证据理论的安全策略有效性评估模型

论文引入了证据理论,来解决评估中不确定性或不知道的信息.在研究与分析过程中,将安全策略分成安全管理、抵御威胁、漏洞修复3大指标,并将指标及其子指标构建成安全策略评估指标树,通过分层评估,逐步向上层对积累的证据进行合成,使得错误假设的可信度逐渐逼近于0%,而正确假设的可信度逐渐逼近于100%.最后通过实例分析验证了评估的合理性.

基于随机集的复杂境况下多目标测量

在多传感器多目标融合系统中,多传感器所提供的信息常常不同类,难以融合,建立多传感器多目标的随机集观测模型可以解决统一融合问题.基于随机集理论,根据虚警及漏测的情况,给出了目标的信任测度及其全局密度.从单传感器单目标推广到多传感器多目标,建立了实用的多目标随机集测量模型,并根据实例证明了该模型的实用性和有效性.

随机模糊信息系统的知识约简

利用模糊逻辑中的R-型蕴涵算子定义随机模糊信息系统对象集上的模糊等价关系,进而实现对随机模糊信息系统知识的近似表示。讨论随机模糊下近似、上近似集的模糊概率与模糊信任测度、模糊似然测度之间的关系。给出基于模糊信任测度和模糊似然测度的随机模糊信息系统知识约简的方法。

模糊认知图在导弹部队作战方案评估中的应用研究

在导弹部队作战方案的传统评估方法中,专家知识与智能计算是相互独立的,无法形成行之有效的评估模型。针对这一问题,在多层次的评估模型中引入模糊认知图理论,采用模糊化函数将专家知识存储在概念节点及节点间的关系中,通过模糊测度关联函数提供动态推理机制,利用概念状态信任测度刻画知识的不确定性、描述系统的真实性,运用简单的数值计算实现作战方案评估中的智能推理和决策。该模型设计简单、易于扩展、适用性好,有效地实现了专家知识与智能计算的充分融合。