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隐私保护下基于辩论的多Agent合作分类方法研究

摘要第9-11页
Abstract第11-12页
第1章 绪论第13-35页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
    1.2 国内外研究现状第16-31页
        1.2.1 数据分布环境中隐私保护的分类技术研究现状第17-23页
        1.2.2 计算辩论与分类问题求解第23-25页
        1.2.3 Prism系列模块化分类规则归纳学习算法第25-31页
    1.3 本文主要工作第31-35页
        1.3.1 研究思路第31-32页
        1.3.2 主要研究工作与创新点第32-33页
        1.3.3 论文的组织结构第33-35页
第2章 面向合作分类的多Agent辩论模型A-MACC第35-66页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 从抽象辩论框架到A-MACC辩论模型第36-43页
    2.3 A-MACC辩论模型中的双方论据博弈第43-49页
        2.3.1 论据及其结对强度第43-45页
        2.3.2 论据之间的结对偏好关系以及击败关系第45-47页
        2.3.3 结对论据博弈第47-49页
    2.4 A-MACC辩论模型中的多方论据博弈对话第49-63页
        2.4.1 辩论言语行为第49-52页
        2.4.2 多Agent辩论规则第52-56页
        2.4.3 对话博弈协议第56-63页
    2.5 A-MACC辩论模型的重要性质第63-65页
    2.6 本章小结第65-66页
第3章 基于A-MACC模型的合作分类方法Arguing-Prism第66-89页
    3.1 引言第66-67页
    3.2 基本概念与理论第67-73页
    3.3 Prism归纳学习环境中的分类论据实例化第73-77页
        3.3.1 实例化分类论据及其结对强度第73-75页
        3.3.2 PBC论据之间的关系与结对博弈过程第75-77页
    3.4 基于Prism的分类论据动态构建算法第77-85页
        3.4.1 主张论据的构建第80-81页
        3.4.2 反驳论据的构建第81-83页
        3.4.3 削弱论据的构建第83-85页
    3.5 多方论据博弈对话中的Agent通信机制第85-88页
        3.5.1 多Agent论据博弈对话的控制流程第85-87页
        3.5.2 裁判Agent管理对话博弈过程的实现算法第87-88页
    3.6 本章小结第88-89页
第4章 多Agent合作分类方法Arguing-Prism的实验分析第89-107页
    4.1 引言第89-90页
    4.2 Arguing-Prism中Agent论据构建的策略第90-93页
    4.3 实验准备第93-97页
        4.3.1 实验数据第95页
        4.3.2 分类性能评估指标第95-97页
    4.4 论据构建策略对分类性能的影响第97-99页
        4.4.1 分类准确率第97-98页
        4.4.2 平均可解释性度量第98-99页
    4.5 不一致数据环境中的容错性分析第99-101页
        4.5.1 分类准确率变化趋势第99-100页
        4.5.2 F度量的变化趋势第100-101页
    4.6 分类性能的评估第101-105页
        4.6.1 分类准确率第102-103页
        4.6.2 敏感性与特异性第103-104页
        4.6.3 F度量第104-105页
    4.7 本章小结第105-107页
第5章 领域本体引导的多Agent合作分类方法第107-125页
    5.1 引言第107-108页
    5.2 算法基础第108-113页
        5.2.1 语义属性值树的定义及其性质第109-110页
        5.2.2 层次型数据的结构特征第110-111页
        5.2.3 领域本体与语义属性值树第111-113页
    5.3 面向分类论据构建的领域本体引导学习方法第113-119页
        5.3.1 一种基于SAT的属性值概化算法第113-116页
        5.3.2 SATE-Prism算法第116-117页
        5.3.3 基于SATE-Prism的分类论据动态构建过程分析第117-119页
    5.4 实验评估第119-122页
        5.4.1 实验设计第119-120页
        5.4.2 实验结果第120-122页
    5.5 相关工作第122-123页
    5.6 本章小结第123-125页
第6章 总结与展望第125-128页
    6.1 本文主要研究成果第125-126页
    6.2 未来工作展望第126-128页
致谢第128-130页
参考文献第130-140页
作者在学期间取得的学术成果第140-142页
附录 A 论文中的符号约定与缩略语表第142-143页

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