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在agent理论中，信任计算是一个有意义的研究方向．然而目前agent信任研究都是以平均交互成功率来计算，较少考虑信任动态变化，因而准确预测和行为异常检测的能力不能令人满意．针对上述问题，以概率论为工具，按时间分段交互历史给出agent交互信任计算模型CMAIT；结合信任的变化率，给出信任计算的置信度和异常检测机制．实验以网上电子商务为背景，实验结果显示该计算模型的预测误差为TRAVOS的0．5倍，计算量也较少；既可用于对手历史行为的异常检测，防止被欺骗，又可用于对手未来行为的预测．改进了Jennings