基于智能体的音乐传播模型仿真分析
发布时间：2022-01-08 19:19
为了提高音乐传播效率,设计一种基于智能体的音乐传播模型,模型主要由音乐传播环境类、音乐传播智能体类两种智能体类构成。音乐传播智能体类的属性主要分为传播意愿程度、传播机率、再传播机率、传播次数和自身等级;音乐传播环境类的属性即为音乐传播智能体类的参与度。两种智能体类主要通过音乐信息传播交互规则实现音乐传播。研究发现,音乐信息价值越大,音乐传播智能体的数量越多,则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快;音乐信息价值较大,传播群体的传播意愿程度也会出现明显的上升。与同类传播模型相比,基于智能体的音乐传播模型的传播效率较快,使用价值显著。
【文章来源】：现代电子技术. 2019,42(23)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
基于智能体的音乐传播模型中音乐传播智能体类与音乐传播环境类的关系Fig.1Relationbetweenmusicpropagationintelligentagent
.1音乐信息价值对音乐信息传播的影响研究结果表明，用户的不满意率属于音乐传播速度的核心因素，当用户在表达不满意态度时，音乐信息价值能够直观描述出不满意率。所以在音乐信息传播时，为了提高对传播过程的分析效率，对传播意愿程度中的信息价值参数β实行调节，依次分析音乐信息价值对音乐传播的干扰。将音乐信息传播模拟的音乐传播智能体数量设成600个，步长设成30，信息价值参数的取值是{}0.3,0.6,0.9,1.2,1.5，取值较大则意味着音乐信息价值较高。不同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果如图2所示。图2不同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果Fig.2Effectofdifferentmusicinformationvalueonmusicinformationpropagation分析图2可知，音乐信息价值取值的增大对音乐传播智能体的数量存在不同影响。若音乐信息价值的值逐渐增大，音乐传播智能体中接收者的数量也逐渐增大。当音乐信息价值为0.3时，接收者的数量最小；当音乐信息价值为1.5时，接收者的数量高达580个。音乐信息价值越大，音乐传播智能体中接收者的数量越多，则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快。音乐传播智能体传播意愿程度趋势图如图3所示。图3音乐传播智能体传播意愿程度趋势图Fig.3Trendchartofpropagationwillingnessofmusicpropagationintelligentagents分析图3可知，音乐信息价值为0.3与0.6时，音乐传播智能体平均传播意愿程度均低于80%；当音乐信息价值大于0.9时，音乐传播智能体平均传播意愿程度直线增大。由此可知，音乐信息价值对于音乐传播智能体传播意愿程度存在正向的干扰。音乐信息价值较小，则音乐传播智能体的传播意愿程度不高；音乐信息价值较大，音乐?
同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果Fig.2Effectofdifferentmusicinformationvalueonmusicinformationpropagation分析图2可知，音乐信息价值取值的增大对音乐传播智能体的数量存在不同影响。若音乐信息价值的值逐渐增大，音乐传播智能体中接收者的数量也逐渐增大。当音乐信息价值为0.3时，接收者的数量最小；当音乐信息价值为1.5时，接收者的数量高达580个。音乐信息价值越大，音乐传播智能体中接收者的数量越多，则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快。音乐传播智能体传播意愿程度趋势图如图3所示。图3音乐传播智能体传播意愿程度趋势图Fig.3Trendchartofpropagationwillingnessofmusicpropagationintelligentagents分析图3可知，音乐信息价值为0.3与0.6时，音乐传播智能体平均传播意愿程度均低于80%；当音乐信息价值大于0.9时，音乐传播智能体平均传播意愿程度直线增大。由此可知，音乐信息价值对于音乐传播智能体传播意愿程度存在正向的干扰。音乐信息价值较小，则音乐传播智能体的传播意愿程度不高；音乐信息价值较大，音乐传播智能体的传播意愿程度会呈现明显的上升。由此可知，音乐信息价值的提升可促进音乐传播环境中音乐信息的传播。2.2本文模型的使用效果分析为了评估本文模型的使用效果，将本文模型应用于174
【参考文献】：
期刊论文
[1]音乐库中检索特征音调歌曲智能识别仿真[J]. 刘媛. 计算机仿真. 2017(08)
[2]一种多智能体协同信息一致性算法[J]. 陈旿,张鑫,金鑫,李泽宏,洪亮. 航空学报. 2017(12)
[3]基于事件驱动的多智能体强化学习研究[J]. 张文旭,马磊,王晓东. 智能系统学报. 2017(01)
[4]一种基于多智能体的二层路径规划模型研究[J]. 熊慕舟,黎勇. 计算机科学. 2016(06)
[5]基于多智能体的网络社区负面口碑信息传播研究[J]. 蔡淑琴,王伟,周鹏,崔晓兰. 计算机科学. 2016(04)
[6]带有未知参数和通讯时延的多智能体蜂拥控制[J]. 张青,李萍,杨正全,陈增强. 哈尔滨工程大学学报. 2016(05)
[7]基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性[J]. 黄红伟,黄天民,吴胜,周坤. 控制与决策. 2016(05)
本文编号：3577131
【文章来源】：现代电子技术. 2019,42(23)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
基于智能体的音乐传播模型中音乐传播智能体类与音乐传播环境类的关系Fig.1Relationbetweenmusicpropagationintelligentagent
.1音乐信息价值对音乐信息传播的影响研究结果表明，用户的不满意率属于音乐传播速度的核心因素，当用户在表达不满意态度时，音乐信息价值能够直观描述出不满意率。所以在音乐信息传播时，为了提高对传播过程的分析效率，对传播意愿程度中的信息价值参数β实行调节，依次分析音乐信息价值对音乐传播的干扰。将音乐信息传播模拟的音乐传播智能体数量设成600个，步长设成30，信息价值参数的取值是{}0.3,0.6,0.9,1.2,1.5，取值较大则意味着音乐信息价值较高。不同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果如图2所示。图2不同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果Fig.2Effectofdifferentmusicinformationvalueonmusicinformationpropagation分析图2可知，音乐信息价值取值的增大对音乐传播智能体的数量存在不同影响。若音乐信息价值的值逐渐增大，音乐传播智能体中接收者的数量也逐渐增大。当音乐信息价值为0.3时，接收者的数量最小；当音乐信息价值为1.5时，接收者的数量高达580个。音乐信息价值越大，音乐传播智能体中接收者的数量越多，则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快。音乐传播智能体传播意愿程度趋势图如图3所示。图3音乐传播智能体传播意愿程度趋势图Fig.3Trendchartofpropagationwillingnessofmusicpropagationintelligentagents分析图3可知，音乐信息价值为0.3与0.6时，音乐传播智能体平均传播意愿程度均低于80%；当音乐信息价值大于0.9时，音乐传播智能体平均传播意愿程度直线增大。由此可知，音乐信息价值对于音乐传播智能体传播意愿程度存在正向的干扰。音乐信息价值较小，则音乐传播智能体的传播意愿程度不高；音乐信息价值较大，音乐?
同音乐信息价值对音乐信息传播的影响结果Fig.2Effectofdifferentmusicinformationvalueonmusicinformationpropagation分析图2可知，音乐信息价值取值的增大对音乐传播智能体的数量存在不同影响。若音乐信息价值的值逐渐增大，音乐传播智能体中接收者的数量也逐渐增大。当音乐信息价值为0.3时，接收者的数量最小；当音乐信息价值为1.5时，接收者的数量高达580个。音乐信息价值越大，音乐传播智能体中接收者的数量越多，则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快。音乐传播智能体传播意愿程度趋势图如图3所示。图3音乐传播智能体传播意愿程度趋势图Fig.3Trendchartofpropagationwillingnessofmusicpropagationintelligentagents分析图3可知，音乐信息价值为0.3与0.6时，音乐传播智能体平均传播意愿程度均低于80%；当音乐信息价值大于0.9时，音乐传播智能体平均传播意愿程度直线增大。由此可知，音乐信息价值对于音乐传播智能体传播意愿程度存在正向的干扰。音乐信息价值较小，则音乐传播智能体的传播意愿程度不高；音乐信息价值较大，音乐传播智能体的传播意愿程度会呈现明显的上升。由此可知，音乐信息价值的提升可促进音乐传播环境中音乐信息的传播。2.2本文模型的使用效果分析为了评估本文模型的使用效果，将本文模型应用于174
【参考文献】：
期刊论文
[1]音乐库中检索特征音调歌曲智能识别仿真[J]. 刘媛. 计算机仿真. 2017(08)
[2]一种多智能体协同信息一致性算法[J]. 陈旿,张鑫,金鑫,李泽宏,洪亮. 航空学报. 2017(12)
[3]基于事件驱动的多智能体强化学习研究[J]. 张文旭,马磊,王晓东. 智能系统学报. 2017(01)
[4]一种基于多智能体的二层路径规划模型研究[J]. 熊慕舟,黎勇. 计算机科学. 2016(06)
[5]基于多智能体的网络社区负面口碑信息传播研究[J]. 蔡淑琴,王伟,周鹏,崔晓兰. 计算机科学. 2016(04)
[6]带有未知参数和通讯时延的多智能体蜂拥控制[J]. 张青,李萍,杨正全,陈增强. 哈尔滨工程大学学报. 2016(05)
[7]基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性[J]. 黄红伟,黄天民,吴胜,周坤. 控制与决策. 2016(05)
本文编号：3577131
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