模糊神经网络在普适服务信任测度中的应用

"本文主要探讨了在普适服务中如何利用模糊神经网络来提升信任测度的准确性与效率。文章作者提出了一个基于Agent封装的模糊神经网络架构，该架构能够主动发现并进行服务交互，同时多Agent之间可以协调合作。此外，他们还介绍了一种新的信任测度方法，该方法通过模糊神经网络克服了传统方法因梯度误差大导致的信任度低的问题，实现了在较小的空间占用下提高信任度的目标。实验结果显示，所提出的模糊神经网络信任测度方法表现出了正确性和有效性，对于电子交易等领域的普适服务具有重要意义。" 在这篇文章中，作者聚焦于普适计算环境下的服务信任问题。普适计算是一种计算概念，强调计算无处不在且无缝融入人们的日常生活。在这个领域，服务通常是以主动伺候式的形式提供，即系统能够预测用户需求并主动提供相应的服务。然而，由于网络环境的开放性和复杂性，如何评估并建立对这些服务的信任成为了关键挑战。 为了解决这一问题，作者提出了一种基于Agent的模糊神经网络结构。在这种结构中，每个Agent都有能力自主地发现周围的服务，并能与其他Agent进行互操作，实现协同工作。这种Agent封装的方式有助于增强系统的自适应性和灵活性，从而更好地应对不断变化的服务环境。 接下来，作者介绍的模糊神经网络信任测度方法，是针对传统信任模型中梯度误差大的问题进行改进。传统的信任模型可能因为误差累积导致信任度估算不准确，而模糊神经网络能够处理不确定性和模糊信息，减少了梯度误差的影响。这种方法在占用较少计算资源的情况下，提升了信任度的计算精度，对于提高普适服务的信任水平有显著效果。 实验结果验证了所提方法的有效性，表明这种方法能够在保证服务信任度的同时，降低计算复杂度。这对于普适计算中的电子交易等应用场景至关重要，因为高信任度的服务可以促进用户对系统的接受度和依赖性，进一步推动服务的普及和应用。 这篇论文贡献了一种新的、基于模糊神经网络的信任测度方法，为普适服务的可信性提供了理论支持和技术手段，对于推动普适计算领域的发展具有积极意义。