山东大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (5): 72-76.
程显毅1,2,朱倩2,管致紧1
CHENG Xian-Yi1,2 ZHU Qian2, GUAN Zhi-jin1
摘要:
针对模式表示研究存在的语义缺失问题,基于agent技术和人的记忆原理,提出一个新的模式表示模型agent影响图(agent influence map,AIM)。AIM反映了模式的整体特征,提供一个有效的软计算工具来支持基于先验知识的自适应行为。AIM通过特征的多阶段整合呈现记忆模式的层次性;把模式信息存储在整个网络中,通过协作涌现出高层次特征体现记忆的语义特性。
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