基于非常规模态逻辑的主体意图

构造一种基于非常规模态逻辑的理论描述主体意图.解决副作用问题时采用语义方法,引入场景的概念解释意图算子,并提出了新的公理.解决意图之间的关系问题时,将意图分为主要意图、相关意图以及原子意图3类,以树形结构表达意图间的关联.引入相关算子,并给出了语义解释.提出了意图强度的表达机制,将其作为意图的固有属性,大大提高了主体的动态效率.     

基于关联理论意图观的汉英旅游翻译研究

从关联理论意图观的视角,探讨汉英旅游翻译所应遵循的原则。关联理论把交际看作是一个明示-推理的过程,成功的交际即为受众识别说话人的信息意图。而翻译恰恰符合这一过程。只不过翻译包括了两个明示-推理交际行为:原作者与译者的交际过程,译者与目标语读者的交际过程。在第一交际过程中,译者需充分解读原作者的信息意图和交际意图;但在第二交际过程中,还涉及到译者本身的信息意图和交际意图。成功的翻译必须忠实得再现原作者的信息意图,同时满足目标语读者的心理期待。     

面向车辆纵向动力学控制的制动意图识别综述

制动意图识别作为新型线控制动系统控制的先决条件,其识别结果的优劣直接影响车辆控制系统的精度,进而影响特定工况下的车辆行车安全性,因此为了提高车辆的主动安全性,提升车辆的制动性能,针对车辆动力学中的纵向稳定性控制问题,以制动意图为切入点,介绍了目前制动意图的分类,概述了基于制动意图识别的车辆动力学控制的国内外研究现状;结合制动意图识别特征的选取问题,重点对比分析了几种典型的制动意图识别方法,包括模糊推理系统、神经网络、自适应神经模糊推理系统、隐马尔可夫模型和聚类分析;结合当下研究现状指出了合理选取特征参数、转换输出目标、多标准评价体系是面向车辆动力学控制的制动意图识别的研究重点和方向。     

高速路换道意图参数提取及意图阶段确定

针对换道意图辨识研究中的意图表征参数选择与意图阶段确定问题,提出一种新的组合方法.在驾驶模拟器所得原始参数基础上,从参数重要度与相关性角度,使用决策树C4.5算法和皮尔逊相关性分析,最终得到以方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度组成的重要度高且互相关性低的换道意图表征参数组.在此基础上,对方向盘转角和车道偏离量的时间序列进行K-means聚类,确定驾驶人换道意图阶段,并得出意图阶段长度与平均车速近似线性相关,且左换道意图阶段长度大于右换道意图阶段长度.最后,建立连续高斯隐马尔可夫模型,在所得意图表征参数组及意图阶段数据的基础上,训练换道意图识别模型及车道保持识别模型.模型的平均离线识别准确率为90％.并可在左换道开始前1.5 s判断出驾驶人左换道意图,右换道开始前1.4 s判断出驾驶人右换道意图.研究结果表明:基于所得的意图表征参数组及意图阶段所建立的意图识别模型可有效识别驾驶人换道意图,且识别精度较高,时序性较强.该方法可为意图识别研究中意图参数选取及意图阶段确定提供参考.     

基于偏好关系的动态意图模型

研究了主体的意图模型，重点研究了决策理论中的偏好关系与主体意图的结合，根据决策理论中的偏好关系，提出了主体目标的偏好关系和层次结构，针对已有的主体意图模型与实际应用存在严重的“代沟”等问题，提出了一个基于偏好关系的动态意图模型，该模型简单，自然和实用，能客观地反映主体意图的动态性，稳定性，并发性和相关性等特征，并且能将动态性和稳定性（互相素质的两个性质）有效地统一在该模型中。     

老年人下肢康复训练机器人运动识别方法研究

本研究认为,由于后天环境影响和身体机能的下降,老年人下肢运动能力降低的人数不断增多,相应地,康复训练机器人的相关技术则成为了研究的热点.本研究以老年人康复训练机器人为研究对象,提出了一种通过采集前臂压力来识别老年人的运动意图的方法,即建立系统的运动学模型,使用模糊拉格朗日插值法识别机器人的运动方向意图,使用比例变化法识别机器人的速度意图,通过仿真对识别方法的优越性进行验证.仿真结果表明,文中方法识别的速度和方向与实际运动情况基本一致,表明该研究提出的方向和速度意图识别方法是可行的.该研究为下肢康复训练机器人的发展提供了一定的参考.     

真诚使用意图商标注册制的立法完善——兼评我国新修《商标法》第4条

《商标法》第四次修改最为重要的内容之一就是:在第4条中增加了对没有使用目的恶意注册商标的规制,强调了在商标注册申请程序中申请人必须具有真诚使用意图。然而商标注册法律规制的完善之路不能就此止步,如何通过制度设计进一步遏制商标抢注和囤积行为仍然任重而道远。对于此,美国《兰哈姆法》中使用意图的注册取得商标制度为我们提供了择善而从的规制思路,因此,完善我国真诚使用意图商标注册制应当增加使用意图声明的要求,明确欺骗行为的性质及其法律后果,同时在程序上加强对不具有真诚使用意图的商标申请行为的规制,从源头切断商标违法行为的产生基础和利益空间。     

驾驶人意图识别综述

为全面了解驾驶人意图识别研究进展,梳理了近30年关于驾驶人意图识别的研究,将驾驶人意图分类为策略意图、战术意图和操作意图;根据研究热点主要对换道、转向、制动和超车意图进行了归纳;从系统构建的角度对驾驶人意图识别系统的结构、输入、算法和评估进行了综述.根据系统输入的不同,从交通环境、车辆运动以及驾驶人行为对4种驾驶意图进...     

关联理论的交际观对翻译行为的诠释

翻译已越来越多地被看成是人类行为的一种过程,一种形式.翻译研究逐步意识到对这一认知过程研究的重要性.关联理论的明示-推理模式从认知的角度出发,对交际做了新的诠释,该交际模式下所包含的认知语境、信息意图、交际意图、最佳关联等内容都对翻译产生了影响,并合理地解释了翻译过程、翻译策略的选定、翻译批判原则的界定等经常被论述的命题.     

资源可获得性认知、创业自我效能感与创业意图的关系研究

创业意图对创业者的创业行为有着重要引导作用,一直是创业研究关注的焦点。通过对相关理论的梳理,引入资源可获得性认知,构建了创业意图影响因素模型,通过问卷调查数据,利用结构方程模型(SEM)检验了资源可获得性认知、创业自我效能感和创业意图之间的关系。研究结果表明:资源可获得性认知对创业自我效能感和创业意图产生直接的正向影响,创业自我效能感与创业意图之间的关系则并不明显。研究结果揭示了资源可获得性认知对创业者的重要性,也对创业自我效能感与创业意图之间关系不显著的原因进行了解释。     

一种查询意图边界检测方法研究

针对一个特定的查询意图,用户往往需要提交多次查询请求。有效地识别连续查询请求之间的意图变化边界,能够帮助检索系统更好地理解用户完整查询意图,以提高查询推荐及查询扩展的效果,并能够辅助个性化检索中用户模型的建立。在充分分析前人研究的有效特征基础上,提出了基于主题相似度检测意图边界的方法,并在SVM及CRF模型上都取得一定的提升。实验结果显示,所提方法的最优性能比Baseline系统F值提高了2%。     

服务质量如何影响顾客行为意图？--感知价值和顾客满意的中介效应

优质的服务一直是企业努力追求的目标,然而服务质量如何影响顾客的行为意图却一直未得到理论界的证实。通过系统地回顾服务质量的研究,构建了一个基于价值和满意的模型并进行了实证检验。研究结果表明,结果质量较环境质量及交互质量更显著地影响行为意图,它们同时也通过感知价值和顾客满意间接影响行为意图,感知价值的中介效应显著高于顾客满意的中介效应。因此,服务企业应该全面理解服务质量内涵、有效地监控日常的服务接触并持续可靠地提供高质量的服务从而提升顾客感知价值、增强顾客满意进而创造积极的行为意图。     

驾驶员行为意图及特性辨识研究综述

为了更好地提高汽车的主动安全性,实现个性化驾驶,针对汽车电控系统中的驾驶员行为意图及特性辨识问题,阐述了各种电控系统在汽车上的重要作用和驾驶员行为意图及特性辨识研究对于汽车电控系统开发的重要意义,对驾驶员行为意图及特性辨识的国内外研究进展情况进行了概述,提出了展望:为提高汽车电控系统性能,实现智能化控制,需要对汽车驾驶员行为意图及特性进行辨识研究;如何更为合理地对转向、制动、加速特性等综合特性进行合理分类和在线准确辨识,将是一个长期的研究课题。     

正确理解原作上下文和作者意图是翻译的前提

作者分析和阐述了上下文语境和作者意图对精确理解原文和准确翻译的重要性，指出上下文语境在一定程度上使原文词义语义具备被理解的前提，上下文关系与作者意图的反映息息相关。认为翻译时必须从上下文理解原文并在译文中体现出原作作者的意图     

鼎盛中的转折——浅议《意图谬见》得与失

本文在深入分析《意图谬见》内涵的基础上肯定了其合理性,重点剖析了其荒谬性所在,从而得出《意图谬见》只是继承了英美新批评偏失一面,而恰恰掩盖了英美新批评的精华的结论。     

基于肌电信号的人体下肢运动意图映射研究进展

智能下肢假肢与下肢外骨骼是肢体功能障碍者恢复日常运动的重要手段。基于肌电信号的直接意图控制是其自适应、自主控制的关键技术之一。针对此问题,阐述了基于肌电信号的人体下肢运动意图映射研究进展,包括比例肌电法、肌骨模型法和人工智能算法,讨论了基于肌电信号的人体运动意图映射研究所面临的主要问题。最后,对该领域未来发展方向进行了展望和总结。     

基于Logistic模型的驾驶人换道意图识别方法

 为有效降低车道变换行为诱发事故的风险性,提出一种基于Logistic 模型的驾驶人换道意图识别方法。利用faceLAB 视觉追踪系统,通过真实环境下的实车测试,结合换道前驾驶人对后视镜的注视特性确定换道意图时窗,分析车道保持与换道意图阶段的注视特性差异,提取扫视次数、扫视幅度、水平方向视觉搜索广度、头部水平转动角度标准差等驾驶人换道意图特征指标,构建了Logistic 模型,并经效度检验后应用于对驾驶人换道意图的识别。结果显示,基于Logistic 模型的驾驶人换道意图识别方法的识别成功率达到90.24%,与基于转向灯信号的驾驶人换道意图识别方法相比,具有明显的时序及成功率方面的优势。     

面向微博用户的消费意图识别算法

利用迁移学习的方法, 融合京东问答平台数据与少量已标注的微博数据构建训练集, 提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attentional-Bi-LSTM)模型, 用于识别用户的隐性消费意图。针对显性意图识别问题, 提出一种结合TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)与句法分析中动宾关系(VOB)的消费意图对象提取算法。实验结果表明, 通过将迁移京东问答平台的数据与微博数据相融合, 可以有效地扩充训练集, 在此基础上训练的神经网络分类模型具有较高的准确率和召回率; 融合VOB和TF-IDF的显性消费意图对象提取方法的准确率达到78.8%。     

一种基于类别意图的信息检索模型

探索了如何从用户的检索条件中获取用户的潜在意图.并利用获得的意图信息对检索结果进行改善.首先给出了检索意图的定义,之后根据特定的意图分别对待检索文档和检索条件进行数据建模.讨论了几种形式的意图建模结果改善检索效果的方案,通过实验对所提到的方法进行测试.结果表明,在检索中加入用户意图的因素对检索结果有明显改善.     

电动液压助力制动系统制动意图识别方法

针对驾驶员在紧急状况下存在着因踏板力不足而导致制动距离过长问题,以某电动液压助力制动系统为研究对象,提出了一种基于隐马尔可夫模型的驾驶员制动意图识别方法,根据对驾驶员制动意图的识别来控制助力电机执行正常制动或紧急制动的助力模式.选取助力电机的转角、转速和车速作为制动意图识别参数.以制动强度为界限对识别参数数据集进行划分,训练出正常制动与紧急制动识别模型参数,建立了识别模型库,通过比较各模型库的对数似然估计值,判断出驾驶员的制动意图.仿真结果表明:该模型可准确、实时地识别出驾驶员的制动意图;在驾驶员踏板力一定的情况下,具有制动意图识别控制的助力器具有更好的制动效果,提高了驾驶安全性.