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多Agent系统对抗关系中意图识别问题的研究
  • 项目名称：多Agent系统对抗关系中意图识别问题的研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60503021
  • 申请代码：F020508
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：王崇骏
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：南京大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

意图识别问题是多Agent系统对抗关系中的基本问题之一，本项目旨在对多Agent对抗关系的有关理论和关键技术进行研究，以目前国际上对此的研究为基础，深入研究对手意图的识别及推理的各种理论和技术环节。研究一种对手思维模型的建模方法以及对手意图实施知识的形式化方法，提出并实现一种知识库生成算法和知识库一致性检测及维护方法。根据对手意图实施过程的随机性和实际中的Agent资源有限的状况，提出一种具有广泛理论价值和应用前景的意图识别算法，包括面向部分可观察马尔可夫决策过程进行思维推理和意图推测以及多Agent系统强化学习算法。研制一个多Agent系统对抗关系中基于多Agent技术的分布式、协作式意图识别原型系统，开发一个分布式、协作式网络入侵检测系统的实例。

中文主题词： 意图识别;计划识别算法;部分马尔可夫决策过程;强化学习;多Ag
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 35
  • 12
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
PPBA：基于点的POMDPs算法的预处理方法
社会网络中基于局部信息的边社区挖掘
基于权重的马尔可夫随机游走相似度度量的实体识别方法
一个基于复合攻击路径图的报警关联算法
基于部分可观测马尔可夫决策过程的网络入侵意图识别研究
用于社团分析的差异性度量方法
分布式任务分配中的一种信誉重连策略
联盟规范系统及其规范能力极限
基于定性多用户偏好的Web服务选择
数据挖掘方法在入侵检测中的应用研究
基于图的最大频繁项集生成算法
PC4.5:用于不平衡数据集的C4.5改进算法
基于agent的网络入侵检测技术的研究
基于完全无向图的贝叶斯分类器在入侵检测中的应用
基于强化学习的多Agent系统规划规则抽取方法
L2DLNB：懒惰学习双层朴素贝叶斯分类器
基于多agent的动态层次化分布式入侵检测系统
基于人工智能技术的网络入侵检测的若干方法
基于对手思维模型建模的分布式入侵检测系统
用于不均衡数据集的挖掘方法
基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究
Agent主动目标的形式化模型
面向多进程负载均衡的Hash算法比较与分析
基于权重的Jaccard相似度度量的实体识别方法
TeraPELB：云计算中基于预测的弹性负载均衡算法
基于图的最大频繁项集的生成算法
一种基于攻击序列求解的安全协议验证新算法
一种基于π^t演算的安全协议建模方法
一种流模拟与包模拟结合的新网络模拟技术
基于对手思维建模的分布式入侵检测模型
PC4．5：用于不均衡数据集的C4．5改进算法
无线传感器网络可靠数据传输协议的研究
基于点的POMDP算法的预处理方法
一种多核环境中无锁的多进程负载均衡会话保持方案
会议论文
Self-interested Nodes Modeling in Mobile Ad Hoc Networks
Correlating Multi-Step Attack and Constructing Attack Scenarios Based on Attack Pattern Modeling
A Double Layer Bayesian Classifier
GAB: Graph Augmented Bayes Classifier
A Double Layer Bayesian Classifier Using Conditional Mutual Information.
An Intrusion Detection Model Based on Intention Modeling.
Identifying and Correct mislabeled training instance
Modeling Intelligent Agent with Active Goals
Point-based POMDP Algorithms Using Pre-sampled Belief Set
Using An Improved C4.5 for Imbalanced Dataset of Intrusion
Dynamic Hierarchical Distributed Intrusion Detection System Based On Multi-Agent System
Preprocessing for Point-Based Algorithms of POMDPs
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