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李晓薇

作品数：8 被引量：21H指数：3
供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家社会科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇文化科学

主题

  • 3篇用户
  • 3篇AGENT
  • 2篇用户兴趣
  • 2篇多AGENT...
  • 1篇兴趣度
  • 1篇引擎
  • 1篇引擎模型
  • 1篇用户反馈
  • 1篇智能搜索
  • 1篇智能搜索引擎
  • 1篇智能体
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索引擎
  • 1篇索引
  • 1篇镍钛
  • 1篇镍钛合金
  • 1篇网络
  • 1篇网络安全
  • 1篇面向用户
  • 1篇课程

机构

  • 7篇江苏大学

作者

  • 7篇李晓薇
  • 5篇柯佳
  • 5篇程显毅
  • 2篇韩兰君
  • 1篇刘光磊
  • 1篇司松海
  • 1篇张志敏
  • 1篇司乃潮

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇智能系统学报
  • 1篇教育教学论坛
  • 1篇第十一届中国...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2014
  • 3篇2007
  • 1篇2006
  • 1篇2005
共 8 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
“金课”视角下网络与系统安全课程改革探索被引量：1
2020年
新时代对高校人才培养提出了更高的要求,各地教育部门纷纷出台文件,提出了淘汰“水课”打造“金课”的指导意见。从打造“金课”的角度,对网络与系统安全课程改革的途径和方法进行了探讨。课程改革对学生综合能力的养成与发展起到了积极的促进作用,满足国家和社会对新工科复合型人才的需求。
李晓薇张星
关键词：网络安全课程改革
面向用户的智能搜索引擎模型UOISE的研究被引量：3
2006年
分析了传统搜索引擎所存在的问题,提出了一种面向用户的智能搜索引擎模型(User-Oriented Intelligence Search Engine,UOISE)和动态Q学习算法,UOISE模型由若干个Agent和知识库组成,针对用户个人信息以及用户的上网行为,分析用户的兴趣所在,从而推断出用户的意图,能有效地为用户提供真正需要的、即时的信息,为用户提供多层次个性化的信息服务。动态Q学习算法实现了Agent跟踪用户行为、推断用户兴趣的过程。对比实验表明,UOISE比普通检索工具具有更高的查全率和查准率。
柯佳程显毅李晓薇
关键词：智能搜索引擎多AGENT系统兴趣度
基于多智能体强化学习的机器人足球行为模型的研究
为完成一个团队的共同的目标,多智能体是如何学习的将是本文的研究目的.以机器人足球为背景,基于强化学习建立多智能体学习模型,实验表明,与单智能体学习比较,多智能体学习具有明显的优势,可以求解复杂的合作问题.
李晓薇程显毅柯佳韩兰君
关键词：多智能体机器人足球
文献传递
多元NiTi形状忆记合金和复合稀土CuZnAl形状忆记合金的应用
司松海司乃潮齐克尧李晓薇张志敏刘光磊
该项目属于金属材料领域，列入部、省级等计划。NiTi二形状忆记合金和普通CuZnAl形状忆记合金无论在性能上，还是在应用上都具有很大的潜质，应用范围涉及机械、电子、航空、航天、能源、交通、医疗和日常生活用品等方面，对于中...
关键词：
关键词：镍钛合金
基于用户兴趣反馈的智能合作过滤模型的研究被引量：1
2007年
随着网络信息资源的迅速增加,如何及时准确地获取所需信息是现代网络信息过滤技术需要解决的主要问题。为了给用户提供更准确的信息,提出了一种基于用户反馈的智能合作过滤模型(Agent collaborative filtering model based on users' feedback,ACFM)和用户兴趣模型,该模型通过隐式反馈和显式反馈这两种用户兴趣反馈学习实现合作过滤。实验结果表明,ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的搜索引擎有明显改善。
柯佳程显毅李晓薇
关键词：AGENT用户兴趣
基于用户反馈的智能合作过滤模型的研究被引量：3
2007年
为了提供给用户更准确的信息,提出基于用户反馈的智能合作过滤模型和一种基于用户兴趣的动态Q学习算法,并建立用户兴趣模型.通过隐式反馈和显式反馈这2种反馈方式更新用户模型并实现合作过滤.实验结果表明,在输入相同查询提问情况下ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的查全率和查准率方面比传统的搜索引擎有明显改善.
柯佳程显毅李晓薇
关键词：AGENT用户兴趣Q学习
基于管理Agent协作模型的研究被引量：13
2007年
多Agent协作求解是分布式人工智能要研究的基本问题。该文基于管理agent概念提出一个新的协作模型,该模型利用管理Agent对多Agent系统进行全局协作分配,协作申请分级处理,解决了传统协作模型中存在的模型与应用领域有关和只适用于静态环境的问题。
李晓薇程显毅柯佳韩兰君
关键词：AGENT多AGENT系统管理AGENT
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