交叉口转向交通量调查布点方法研究

分析了现状交叉口转向交通量观测方法的不足 ,提出了通过观测进出口交通量和部分易观测转向交通量来推算各个转向交通量的精确算法 ,并给出了易观测转向交通量的布点方法及其证明.     

协同设计中人力资源、组织和知识管理的研究

从场景的角度分析了组织、成员、它们的知识和CSCW之间的关系和相互作用,强调了其重要性,提出一种基于角色的知识建模和管理的方法,最终实现了一个原型系统.该方法实现了对组织结构隐性知识的学习和团队与成员的知识管理,从而为协同设计中的知识管理和重用提供基础.     

一种采用偏最小二乘回归的情绪调节策略预测模型

针对目前个性化网络学习中重知识轻情感的现状,从学习者负面情绪调节入手,提出采用偏最小二乘回归方法,以采集的学习者的个性特征为自变量,负面情绪调节的策略特征作为应变量,建立学习者的情绪调节策略预测模型.通过实例验证,此模型具有较好的拟合预测能力.实验结果表明,个性对情绪调节策略的解释能力达70%,揭示出学习者负面情绪补偿的方法与个性相关联.     

协同设计过程中互操作性的研究

针对多代理系统中知识的使用,特别是知识的互操作以及知识管理等问题,并结合工作流,人工智能和XML技术,提出一种解决协同设计过程中的互操作的方法和分布式知识的逻辑管理,其中利用扩展置标语言（XML）表达本体来解决协作知识集成和分布式知识到操作,用工作技术描述协作过程来解决协作过程互操作;最终提出了基于XML的各协同工作过程的互操作原语,并用一个原型系统进行验证,该方法使协同工作能够在因特网环境下得到最大的效能。     

超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法

针对非平衡交互文本少数类实例匮乏易导致训练的情感分类模型泛化性能差的问题,提出基于超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法。该方法将在少数类和多数类支持向量之间的源数据集实例作为待迁实例,并基于目标数据集上的分类超平面构造一个偏移超平面。依据最优信息效用原则基于待迁实例到偏移超平面的距离最短来筛选迁入的实例,同时通过调节迁入比例控制迁入实例规模生成合成数据集。实验结果表明:随着迁入实例增多,合成数据集对原始分布的偏离增大,所训练的序列最小优化算法(SMO)模型的泛化分类性能呈现先提升后降低的现象,类似于信息效用的Wundt曲线;与SMOTE、Subsampling、Oversampling 3种数据层处理方法相比,所提方法训练的SMO、LibSVM、随机森林、代价敏感、CNN 5个分类模型在少数类识别F值上平均获得11%的增幅,且迁入比例最佳范围为20%～30%,在有效缓解非平衡特性的同时提高了少数类识别的泛化分类性能。     

领域实例迁移的交互文本非平衡情感分类方法

针对交互文本句子短、成分缺失、多领域下类分布不均衡导致的高维、特征值稀疏、正样本稀少的难点,提出面向目标数据集实例迁移的数据层面采样方法。该方法提出目标数据集和源数据集共性特征的Top-N信息增益和值占比函数,选择评价两个数据集实例相似度的特征;提出目标数据集和源数据集特征空间一致性处理方法,克服两者特征空间不一致的问题;提出分领域的实例选取与迁移方法,克服多领域下的类分布不均衡问题。实验结果表明:该方法有效缓解了交互文本的非平衡问题,使支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯、随机委员会4个经典分类算法的加权平均的接收者运行特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)指标提升了11.3%。     

多Agent的计算机支持协同设计异常处理模型分析

结合工作流和多Agent技术,提出一种基于多Agent的计算机支持协同设计(CSCD)异常处理框架．在通信层,超时策略根据当前Agent自身状态和网络状态自适应地使用面向连接和无连接消息服务,以便为可靠的通信提供保障,减少通信故障对异常处理的影响．结合多Agent协调理论,扩展了通信原语,并利用面向对象Petri网(OOPN)建立了多Agent的状态变迁模型,验证了该原语的有效性．在应用层,按照Agent的信息处理流程,结合工作流和客户／服务器技术,利用OOPN对多Agent的CSCD系统的客户端和服务器内部模型进行定义,验证了多Agent系统的动态行为,所建立模型的多实例、多线程访问控制处理能力,以及在线和离线异常处理机制．     

哭泣性癫痫2例

哭泣性癫痫较少见,现将我院收治的2例报道如下: 患者,男,27岁,半年前无明显原因出现哭泣,呼之不应,约3～5分钟后停止,随之清醒。无抽搐,不能控制,可连续几天发作,亦可几天不发作。无癫痫家族史。查体:一般情况好,神经系统正常。脑电:双侧σ波,日波尖波。用卡马西平后20天后发作停止,随访三个月无发作。 患者,男,38岁,因发作性哭泣五年,伴阵发性抽搐,1周入院。患者五年前无明显原因出现发作性哭泣。每次持续数秒不等,日发作3～4次,有时出现尿失禁,每次发作后能自行缓解。神经系统检查未见异常,头部CT未见异常,脑电,界限性脑电图。     

自然辩证法学科发展报告——自然哲学方向(2018—2022)

《自然辩证法学科发展报告——自然哲学方向》旨在通过数据统计与分析对近些年来围绕“恩格斯传统下自然哲学”研究做一次综合性的调查,以形成对“中国自然辩证法学科”中“自然哲学”方向发展状况的概述。“恩格斯传统下自然哲学(自然观)”的研究曾是“中国自然辩证法学科”研究的重要组成部分,后来由于诸多原因如研究人数减少、学科平台单一和科研立项较少等原因作用下,该研究方向逐渐弱化。但近些年,“恩格斯传统下自然哲学(自然观)”的研究有逐步回升的趋势。在我国日益重视生态问题的大背景下,许多学者从“恩格斯传统下的自然哲学(自然观)”出发,站在多个角度与我国生态文明建设相结合开展研究,取得了许多科研成果。从未来学科发展与建设角度考量,在集中研究团队、确定研究主题、培养研究人才与搭建多种学术研究平台等方面,都可以有效拓展新时代生态文明研究空间,构建新的问题研究领域和形成新时代该领域的研究话语。     

结合评分和信任的协同推荐算法

针对现有基于信任的推荐系统虽能缓解冷启动和虚假评价但较难获取用户之间的信任关系,难以建立用户彼此之间的偏好关系的问题,提出了基于评分-信任协同的推荐算法并给出了相关数学表达式和实现流程。该算法充分利用推荐系统中的共同评分,协同用户间的信任关系,有策略地选择用户评分的相似度和用户间信任值,建立用户之间的偏好关系,进而实现推荐。随着共同评分数目下限值的增加带来推荐准确度提高的同时将造成覆盖率的下降,因而关键是选取合适的下限值。实验结果表明,这种混合推荐的方法相比传统协作推荐方法与信任推荐方法,在精度损失极小的情况下,较大地提升了覆盖率。评分覆盖率指标分别提高了3%和32.1%,用户覆盖率指标分别提高了8.2%和15.1%,从而获得了精度与覆盖率的良好平衡。