2、基于信念的动态服务选择信任模型

基于信念的动态服务选择信任模型

1. 研究方法

讨论信任是一个难题,因为它是非常主观的现象,很难给出全面的定义,以往的研究也未能提供详细的定义,所以之前的项目往往只关注信任的一两个方面。我们的方法是,不先给出定义再发展形式化体系,而是从对信任如何起作用的直观想法入手,分解信任的组成部分,研究这些部分如何聚合以支持信任决策,并围绕这个决策过程发展形式化体系。这种方法的优点是能在形式化体系中涵盖信任的多个方面,并且研究信任的组成部分后,可利用现有文献推导形式化体系。

2. 信任的组成部分

目前,对于信任的确切定义及其基本组成部分尚无共识,但普遍认同信任具有主观性。例如,Gambetta将信任定义为“一个主体评估另一个主体将执行特定行动的主观概率的特定水平”,强调信任是一种估计、观点和评价;《牛津参考词典》将信任定义为“对一个实体的可靠性、真实性或力量的坚定信念”。信任还与个人在特定情境中所承担的角色有关,基于该角色的特定目标和优先级。本质上,信任对不同的人、不同的角色和不同的场景意味着不同的事情,比如:
- 我是否相信某人所说的是真实的?
- 我是否同意一个人或组织的目标,或者他们所代表的东西?
- 我是否相信一个人或组织的目标和/或优先级与我的相匹配?

为了让客户基于信任选择服务提供商,我们将信任定义为在某种环境下对他人的一种假设或期望,这种期望基于更具体的信念,这些信念构成了信任的基础或组成部分。例如,我们信任一个服务,可能是因为相信它有能力完成我们需要的任务(能力),并且能快速完成(及时性)。能力和及时性就是信任的基本信念和心理状态组成部分的例子。

不同客户对特定标准的重视程度不同,有些客户可能关注及时性

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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