[发明专利]一种基于多智能体的分布式模式识别方法

权利要求书

1.一种基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，其步骤包括：

步骤一：将输入模式表示为智能体影响图；

步骤二：根据智能体影响图的演化来提取其中的定性特征，缩小搜索的空间；

步骤三：通过多智能体的协作和动力学模型来完成目标模式的涌现。

2.根据权利要求1所述的基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，所述步骤一中智能体影响图的建立的过程为：

首先通过单个智能体对输入模式进行识别，由于知识的缺乏，单个智能体无法完全识别输入模式；

然后单个智能体再进行相应的繁殖或者重组，从而增加识别输入模式的知识；

最后通过繁殖或者重组所产生的多智能体提取出输入模式的定量特征，从而实现一个具有记忆功能的智能体影响图的建立。

3.根据权利要求2所述的基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，所述智能体影响图为一可变结构，其中的各个智能体之间是可变动、可移动的无线连接方式，智能体影响图采用动态连接方式处理多智能体之间的相互作用，智能体影响图具有增加智能体、删除智能体以及改变智能体之间联系的能力。

4.根据权利要求2所述的基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，所述定量特征的提取过程中采用神经网络集成技术，对所述神经网络集成经过训练后，提取的定量特征均为数值形式知识，为隐式知识，后通过定性特征提取算法将隐式知识抽取出来并通过显式形式表示出来。

5.根据权利要求2所述的基于多智能体的分布式模式识别方法，其特征在于，所述智能体影响图中的建立过程中形成的多智能体之间通过协商、协作、协调、竞争和交互，使得生存能力强的智能体生存下来，生存能力弱的智能体消亡，智能体数量渐减，缩小搜索空间，从而最终实现正确的目标模式的涌现。