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多Agent框架下Mini-team的设计实现及应用
1
作者
张明
常致全
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
2001年第4期124-126,共3页
给出了一种基于Multi agent系统的Mini team体系结构 ,它实现了组内多Agent的局部集中式通信控制。文中就其实现技术及性能特点进行了详细的论述 ,还对Mini team控制下多Agent通信策略、推理机制等方面也进行了阐述。并给出了该模型在...
给出了一种基于Multi agent系统的Mini team体系结构 ,它实现了组内多Agent的局部集中式通信控制。文中就其实现技术及性能特点进行了详细的论述 ,还对Mini team控制下多Agent通信策略、推理机制等方面也进行了阐述。并给出了该模型在高速公路车道收费控制系统中的应用实例。
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关键词
Mini-team
agent
通信
多agent框架
设计
高速公路
车道收费控制系统
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职称材料
面向生物医学命名实体识别的多Agent元学习框架
被引量：
6
2
作者
王浩畅
李钰
赵铁军
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1256-1262,共7页
生物医学命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务.文中提出了一种将多Agent系统和元学习方法相结合的多Agent元学习框架,应用于生物医学命名实体识别.基层多个学习Agent分别识别不同类型的生物医学命名实体,并通过相关学习Agent之间...
生物医学命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务.文中提出了一种将多Agent系统和元学习方法相结合的多Agent元学习框架,应用于生物医学命名实体识别.基层多个学习Agent分别识别不同类型的生物医学命名实体,并通过相关学习Agent之间的通信来交换有益信息以调节个体Agent的行为提高其学习性能,元层Agent综合决策基层学习Agent的学习结果以获得最终的识别结果.元层Agent和基层学习Agent通过局部特征选择法选择适合不同实体类别的敏感特征集合提高了总体识别性能尤其是小类别识别的性能.文中提出的方法有效改善了传统的单一学习模型和全局特征选择方法不能兼顾各类别命名实体识别性能的不足.实验结果表明,文中提出的全新方法在生物医学命名实体识别上取得了优越的性能,在JNLPBA2004测试语料上获得了77.5%的F测度值.
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关键词
命名实体识别
多agent
元学习
框架
元层
agent
基层学习
agent
局部特征选择
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职称材料
题名
多Agent框架下Mini-team的设计实现及应用
1
作者
张明
常致全
机构
四川大学计算机学院
出处
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
2001年第4期124-126,共3页
文摘
给出了一种基于Multi agent系统的Mini team体系结构 ,它实现了组内多Agent的局部集中式通信控制。文中就其实现技术及性能特点进行了详细的论述 ,还对Mini team控制下多Agent通信策略、推理机制等方面也进行了阐述。并给出了该模型在高速公路车道收费控制系统中的应用实例。
关键词
Mini-team
agent
通信
多agent框架
设计
高速公路
车道收费控制系统
Keywords
Mini team
agent
communication
分类号
U417.7 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TN914 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
面向生物医学命名实体识别的多Agent元学习框架
被引量：
6
2
作者
王浩畅
李钰
赵铁军
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
哈尔滨工业大学生命科学与工程系
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1256-1262,共7页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2006AA010108
2006AA01Z150)资助~~
文摘
生物医学命名实体识别是生物医学数据挖掘的基本任务.文中提出了一种将多Agent系统和元学习方法相结合的多Agent元学习框架,应用于生物医学命名实体识别.基层多个学习Agent分别识别不同类型的生物医学命名实体,并通过相关学习Agent之间的通信来交换有益信息以调节个体Agent的行为提高其学习性能,元层Agent综合决策基层学习Agent的学习结果以获得最终的识别结果.元层Agent和基层学习Agent通过局部特征选择法选择适合不同实体类别的敏感特征集合提高了总体识别性能尤其是小类别识别的性能.文中提出的方法有效改善了传统的单一学习模型和全局特征选择方法不能兼顾各类别命名实体识别性能的不足.实验结果表明,文中提出的全新方法在生物医学命名实体识别上取得了优越的性能,在JNLPBA2004测试语料上获得了77.5%的F测度值.
关键词
命名实体识别
多agent
元学习
框架
元层
agent
基层学习
agent
局部特征选择
Keywords
named entity recognition
multi-
agent
meta-learning framework
Meta-
agent
baselearning
agent
local feature selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多Agent框架下Mini-team的设计实现及应用
张明
常致全
《四川大学学报（工程科学版）》
EI
CAS
CSCD
2001
0
在线阅读
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职称材料
2
面向生物医学命名实体识别的多Agent元学习框架
王浩畅
李钰
赵铁军
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
6
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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