4、大规模协作中人与软件服务的融合及动态信任建模

大规模协作中人与软件服务的融合及动态信任建模

1. 即席协作示例

在一些场景中,存在着缺乏控制与协调手段的即席交互。我们可以创建任务来控制交互,并与请求者共享状态信息。具体而言,需要在人类提供服务(HPS)与流程之间创建任务,以确定 HPS 是否会处理请求。任务状态包括进行中、已拒绝或已完成。此外,还能根据任务状态的变化自动触发操作,例如在状态改变时发送通知。

与 HPS 的交互可能是长时间的对话,包含大量消息,这些消息可能采用不同格式(如 SOAP/XML、即时通讯或电子邮件)、通知、任务、人员和文档。HPS 中间件实现了基于 XML 的文件系统,通过 XQuery 提供对 XML 存储库的访问以及查询和过滤功能。为了管理复杂的交互,用户可以指定交互规则,以创建松散结构(用户自定义)的流程,这些流程可在各种交互(如通过服务进行的交互)中应用和重用。

下面是一个简单的任务状态表格:
| 任务状态 | 描述 |
| — | — |
| 进行中 | 任务正在执行 |
| 已拒绝 | 任务被拒绝执行 |
| 已完成 | 任务执行完毕 |

2. 以流程为中心的协作示例

以应急场景为例,系统会接收来自监控服务(具有摄像头的监控系统)的视频片段。检测服务处理图像数据,检测事件并相应地生成事件信息。策略服务接收一系列事件,并对某些事件的性质进行分类(例如,将事件分类为可疑活动)。对于策略服务无法分类的事件,则需要人工干预。紧急专家服务(即 HPS)会对紧急事件进行分类,这是流程中的一项额外活动。

该流程需要人类评估情况,通过动态发现附近能够审查情况并为流程提供所需输入的 HPS(用

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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