10、使用本体论在多智能体系统中形式化服务规范

使用本体论在多智能体系统中形式化服务规范

1. 引言

多智能体系统(MAS)的一个关键问题是它们能够跨应用程序自主地进行交互和信息交换。为了确保代理的互操作性,设计者必须依赖于一种通信协议,该协议允许软件代理交换有意义的信息。本文提出使用本体论作为这种通信协议。本体论捕捉了代理提供的操作和服务的语义,允许MAS中的互操作性和信息交换。本体论是一种形式化、机器可处理的表示,允许捕捉一个领域的语义,并通过逻辑推理得出有意义的信息。我们使用了一种形式化的知识表示语言(OWL),它转换为描述逻辑(一阶逻辑的一个子集),从而消除了歧义,并为基于机器的推理提供了坚实的基础。这种方法的主要贡献是使需求明确,将规范集中在一个文档中(本体本身),同时提供了一种形式化、无歧义的表示,可以被自动化推理机处理。

2. 本体论

为了确保自主代理之间的互操作性,需要一种协议来交换支持这一过程所需的信息。我们认为,本体——在文献中通常被定义为一个概念化的规范——是将提供这一需求的表示形式。本体足够表达性,能够捕捉MAS中存在的本质属性,就其类和关系而言。另一方面,本体提供了执行自动化推理和模型检查所需的必要形式。根据蒂姆·伯纳斯-李的观点,本体将允许机器智能地处理和整合Web资源,实现快速准确的网络搜索,并促进大量异构网络可访问代理之间的通信。

我们采用了由Maedche提出的本体结构O。根据作者所述,本体可以通过一个由核心组成的5元组来描述,即概念、关系、层次结构、一个将概念非分类地关联起来的函数以及一组公理。这些元素定义如下:

  • 概念 :表示领域中的实体或类。
  • 关系 </
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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