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      基于多Agent框架的實時自適應判讀方法

      2017-11-30 | rar | 0.96 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對目前已有數(shù)據(jù)判讀方法在有效載荷地面集成測試中不適應測試環(huán)境變化、實時判讀不連續(xù)、錯誤率高的問題，提出一種基于多Agent框架的實時自適應判讀（MARAD）方法。首先，依據(jù)“感知一決策一執(zhí)行”的設計理念，構建四個具有獨立任務又互相協(xié)同工作的智能Agent，以適應測試環(huán)境的改變；其次，采用面向活動建模的方式，以C語言集成產生式系統(tǒng)（ CLIPS）作為推理機，取消判讀規(guī)則對測試序列的依賴，保證判讀過程的連續(xù)性；最后，在判讀規(guī)則中引入容錯機制，在不改變正確性的前提下減少誤判和漏判。測試驗證結果表明，在判讀數(shù)據(jù)相同的條件下，MARAD方法的實時判讀結果與已有的狀態(tài)模型方法的三次事后判讀的均值結果相比，參數(shù)漏判率均為0%，但活動誤判率降低10. 54個百分點；與人工判讀相比，參數(shù)漏判率降低5.97個百分點，活動誤判率降低3.02個百分點，且無需人員參與判讀。所提方法能夠有效提高判讀系統(tǒng)的自適應測試環(huán)境能力、實時判讀的持續(xù)性和正確性。

      基于多Agent框架的實時自適應判讀方法

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