模糊神经网络在普适服务信任测度中的应用

"普适服务中基于模糊神经网络的信任测度方法" 本文主要探讨了在普适计算环境下的主动服务中，如何通过模糊神经网络来建立一个高效的信任测度机制。普适计算是一种使得信息技术无处不在的技术，它强调在任何时间、任何地点，为用户提供无缝的、智能化的服务。主动服务则是在这种环境中，系统能够主动识别用户需求并适时提供服务。 针对信任测度的问题，传统的评估方法可能存在梯度误差大，导致信任度准确性不高的局限性。因此，作者提出了一个基于Agent封装的模糊神经网络结构。在这个结构中，Agent作为服务的载体，能够主动发现周围的服务并进行自发的互操作。多个Agent之间能够进行协调和协同工作，以提升整体服务的质量和可靠性。 模糊神经网络结合了模糊逻辑的处理不确定性和神经网络的学习与自适应能力，为信任测度提供了新的视角。作者提出的模糊神经网络信任测度方法，旨在减少梯度误差，提高信任度的计算效率。这种方法在占用较少的计算资源的同时，能够更准确地评估服务的信任度，从而为用户提供更加可信的主动服务。 实验结果显示，所设计的基于模糊神经网络的信任测度方法表现出了较高的正确性和有效性，这对于保障电子交易等依赖于信任的场景至关重要。通过这种信任测度，用户可以更加放心地接受和使用来自普适环境中的服务，提高了用户体验和系统的整体信誉。 关键词涉及到的领域包括普适计算、主动服务、模糊神经网络、信任测度以及电子交易，这表明该研究对于理解和服务于未来智能互联世界具有重要的理论和实际意义。通过深入研究和应用这种信任测度方法，可以促进普适服务的安全性和可靠性，进一步推动普适计算技术的发展。