应激反应模型及其在应对规划中的应用研究

发布时间：2017-03-23 08:11

  本文关键词：应激反应模型及其在应对规划中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能规划是人工智能领域中,专门在计算机上研究通过预期动作的执行效果,选择合适的动作序列,实现预定目标的过程。智能规划器对其所处环境进行描述,分析候选动作集合及当前的资源限制,制定出可实现预期目标的动作序列,即生成一个有效规划。数学模型和优化技术是解决智能规划问题的工具。智能规划技术已用于多种应用领域。其早期应用可追溯到20世纪70年代,1971年Nilsson等人将智能规划系统STRIPS用于机器人Shakey的动作规划。目前,在供电故障恢复、管道输送、钢厂调度等领域,智能规划技术正发挥着积极的支持作用。此外,集成规划系统,如用于协同搜救及无人驾驶载运的O-Plan;用于运筹规划和生产线调度规划的SIPE-2;用于探测器任务规划以及航天器指令生成规划的ASPEN等在实际应用中也取得了成功。但上述智能规划的研究集中在经典规划的框架下。经典规划一般是在有限确定的状态集下进行动作推理,生成可行的动作序列以实现明确描述的目标。但在网络技术发达的当今社会,规划系统间将不可避免地发生相互作用。基于安全性的考虑,在帮助、协助以及敌对攻击这三大类交互作用中,尤其需要考察敌对攻击作用,既敌意规划。敌意规划是由敌对方执行的,规划目标为对我方不利的规划。对敌意规划进行应对的规划,称为应对规划。敌意规划的识别和应对已超出了经典规划的受限形式。本文构建应激反应的数学模型、讨论应激反应的防御体系,并将其用于应对规划系统——RPDM(Reply Plan with Defense Mechanism)的设计中。应激反应是机体受到应激原刺激时,所引发的一系列非特异的全身适应综合征。应激反应以下丘脑-垂体-肾上腺皮质轴(HPA,Hypothalamic Pituitary Adrenal)和自主交感神经系统(SNS,Sympathetic Nervous System)兴奋为主要特点。人体应激反应是人在恶劣环境中维持生命至关重要的自适应机制,应激反应也因此成为研究具有防御性能规划系统的天然模版。应激反应防御的高效性体现在应激激素参与的调控过程。本文利用圆管层流模型描述应激激素的传播形态,计算应激激素的传播速度。通过流体传质原理分析应激激素的传质过程,推导应激激素的传质方程和调控方程。应激激素的调控方程刻画了应激反应的有效防御时间。机体内、外的任何刺激只要达到应激原的强度均可触发应激反应。下丘脑综合评判机体内、外刺激的强度,决定启动应激反应的时机。通过分析下丘脑的功能,本文从机器学习分类问题的角度模拟下丘脑的信息处理模式。应激反应是机体自适应防御反应,基于应激反应机制构建的规划器,理论上不需要外界环境的全面描述和完备的推理知识。这在很大程度上可摆脱人工控制,有助于将其部署在动态开放的环境中。本文基于应激反应防御体系设计的应对规划系统RPDM包括:敌意规划识别器、防御时程计时器和执行系统。敌意规划识别器判断非己方规划系统执行的规划是否为敌意规划,本文通过分类问题讨论RPDM敌意规划识别器。RPDM防御时程计时器设定了执行系统运行时间的上限。RPDM执行系统在有限时间内启用某个或某些效应器以应对敌意规划动作或者完整的敌意规划的攻击。RPDM效应器封装功能独立的应对规划动作,包括更替动作、清除动作及阻断动作,这三种功能的应对规划动作被分别封装在更替效应器、清除效应器及阻断效应器中。本文所进行的基础性研究具有广泛的应用前景,在自主探测机器人、网络安全以及信息安全的理论研究等方面都极有可能得到重要应用。
【关键词】：智能规划 应激反应 传质原理 敌意规划 机器学习 应对规划系统
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18
【目录】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 智能规划10-11
• 1.1.2 敌意规划11
• 1.1.3 内分泌系统在人工智能研究中的应用11-13
• 1.2 本文工作13-15
• 1.2.1 研究内容13-14
• 1.2.2 组织结构14-15
• 第二章 应激反应概论15-19
• 2.1 应激反应的防御性体现15-16
• 2.2 应激反应标志物——应激激素16-17
• 2.3 应激反应过程17
• 2.4 本章小结17-19
• 第三章 细胞应激反应19-27
• 3.1 应激蛋白——热休克蛋白19-20
• 3.2 小分子应激蛋白——泛素20-26
• 3.2.1 蛋白质泛素化与细胞应激反应20-21
• 3.2.2 蛋白质泛素化特征分析21-26
• 3.3 本章小结26-27
• 第四章 应激反应启动机制研究27-31
• 4.1 支持向量机27-28
• 4.2 下丘脑信息处理模型28-30
• 4.3 本章小结30-31
• 第五章 圆管层流模型和流体传质原理31-38
• 5.1 圆管层流模型31-34
• 5.1.1 运动流体31-32
• 5.1.2 控制容积法32
• 5.1.3 圆管层流的流速32-34
• 5.2 流体传质原理34-36
• 5.2.1 分子扩散传质34-35
• 5.2.2 对流传质35-36
• 5.3 本章小节36-38
• 第六章 应激反应调控机制研究38-45
• 6.1 应激激素的生理作用38-40
• 6.2 应激激素的调控作用40-43
• 6.2.1 应激激素的传播速度41
• 6.2.2 应激激素的传质方程41-43
• 6.2.3 应激激素的调控方程43
• 6.3 本章小结43-45
• 第七章 基于应激反应机制的应对规划系统45-53
• 7.1 经典规划问题45-46
• 7.1.1 经典规划动作45
• 7.1.2 经典规划解45-46
• 7.2 应对规划问题46
• 7.3 RPDM应对规划系统46-52
• 7.3.1 应对规划动作47-48
• 7.3.2 应对规划解48
• 7.3.3 RPDM的基本组成48-51
• 7.3.4 RPDM的一个应用51-52
• 7.4 本章小结52-53
• 第八章 总结与展望53-55
• 8.1 总结53-54
• 8.2 展望54-55
• 参考文献55-61
• 致谢61-62
• 附录62-63
• 在学期间公开发表论文及著作情况63

【引证文献】

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 谷文祥;尹吉丽;;基于多Agent的对手规划的识别与应对[A];全国网络与信息安全技术研讨会'2005论文集（下册）[C];2005年

  本文关键词：应激反应模型及其在应对规划中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：263282