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软件人协商中的自学习
被引量：
1
1
作者
卢庆龄
张威
+2 位作者
曾广平
尹怡欣
涂序彦
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期592-596,共5页
首先提出了一个双边多主题的协商模型，给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架，并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略，然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和...
首先提出了一个双边多主题的协商模型，给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架，并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略，然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和学习，实现了软件人协商的自学习过程．与其他的相关研究相比，论文针对不完整信息环境下的协商交互过程，利用神经网络具有的网络自适应、自学习的能力，对协商最终结果集进行预测，提高了协商的效率．在协商交互中采用该框架的个体将得到更为有利的协商结果，因此更加适用于不完整信息环境下的协商．
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关键词
软件人
协商
自学习
神经网络
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题名
软件人协商中的自学习
被引量：
1
1
作者
卢庆龄
张威
曾广平
尹怡欣
涂序彦
机构
北京
科技大学信息
工程
学院
北京装甲兵工程学院技术保障系
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期592-596,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目（60375038.60374032）.
文摘
首先提出了一个双边多主题的协商模型，给出了协商模型定义、协商要素及一个软件人双边协商框架，并详细讨论了协商主题、协商协议、效用函数、协商资源及协商策略，然后利用BP神经网络学习算法对协商策略中关键的最终结果集进行预测和学习，实现了软件人协商的自学习过程．与其他的相关研究相比，论文针对不完整信息环境下的协商交互过程，利用神经网络具有的网络自适应、自学习的能力，对协商最终结果集进行预测，提高了协商的效率．在协商交互中采用该框架的个体将得到更为有利的协商结果，因此更加适用于不完整信息环境下的协商．
关键词
软件人
协商
自学习
神经网络
Keywords
softman
negotiation
self-learning
neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
软件人协商中的自学习
卢庆龄
张威
曾广平
尹怡欣
涂序彦
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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