认知心理学中的信息加工理论

阐明了认知心理学中信息的概念,从理论角度论述了信息加工的基本类型和原理．     

认识的信息加工过程对通信过程的超越：信息的有性繁殖刍议

笔者把人的认识过程理解为一种信息加工过程,但是这种认识的信息加工过程远此一般通信过程要复杂和高级得多。在认识的信息加工过程中内含着一种特殊的信息加工方式——信息的“有性繁殖”,这种特殊的信息加工方式对认识的发生、发展、进化起着至关重要的作用。     

认知风格和时间压力对职业决策信息加工过程的影响

以大学生为被试，采用信息板技术进行职业决策模拟实验，探讨认知风格与时间压力对职业决策信息加工过程的影响．结果表明：1）在无时间压力条件下，场独立被试较场依存被试决策时间短，点击次数少，加工深度更浅，并采用非补偿性策略；在有时间压力条件下二者无显著差异．2）时间压力会使场依存者缩短决策时间，减少点击次数，减轻搜索深度并更多采用非补偿性策略；但对场独立者的影响仅限于缩短决策时间和减少点击次数．     

情绪易感性对信息加工速度的影响

为了探讨不同情绪易感性人群在不同情绪状态下对信息加工速度的影响,实验在67名大学生中挑选出了16名符合要求的被试,分成情绪易感和不易感两组.实验采用2(情绪易感性:易感、不易感)×2(情绪效价:正性、负性)×2(任务难度:简单、复杂)3个因素混合实验设计,用视频材料诱情绪,用短时记忆扫描及心理旋转任务测量信息加工速度....     

一种权函数状态估计新算法

提出一种权函数电力系统状态估计算法，该方法将加权最小二乘法(WLS)和加权最小绝对值(WLAV)二者之优点综合于一体，在计算过程中以残差变化量作为加速因子，修正权函数，使迭代次数明显减少，加快了算法的计算速度。用IEEE-14节点验证了此方法的优越性。     

具有中介状态的腐蚀管道的可靠性向量分析

本文考虑了腐蚀管道的中介模式,提出了具有中介状态的腐蚀管道可靠性向量概念,利用剩余强度的概率分布特点以及描述中介状态的隶属函数,建立了考虑中介状态时腐蚀管道可靠性向量分析方法。可靠性向量分析的结果是求出腐蚀管道工作期间处于各种工作状态的概率,它们联合起来被称为可靠性向量[]。     

中介逻辑ML的一种模型

中介逻辑ML是一种新的且已形式化的逻辑系统。本文根据该理论的直观背景及实际意义,研究它的语义解释,即给出赋值的数学定义,从而得到这种形式系统的一种模型,为研究这种理论的完备性与可靠性奠定了基础。     

具有中介状态长输管线失效故障树的可靠性分析

长输管线常受到人为因素、应力、腐蚀介质与杂质的影响,致使管线发生失效,严重影响了管道的可靠性.在长输管线失效故障树分析的基础上,引入"安全—中介—失效"工作模式,从安全、中介、失效3个方面反映长输管线系统的可靠(完全正常地运行)、可靠与不可靠的模糊中介过渡(局部的暂时的轻微的故障,可简称为异常)、不可靠(失效,或简称为反常).通过采用随机事件的S并运算和T交运算规则,建立具有中介状态长输管线系统失效故障树可靠性向量的计算方法.同时考虑故障树基本事件间的失效相关参数!的不同取值对系统可靠性的影响.算例分析表明,该方法全面描述了系统可靠性状态,更加符合工程实际.     

一种保留非线性状态估计新算法

在快速解耦的前提下，提出了一种保留非线性的状态估计新算法，该算法在保留量测方程非线性的同时又利用了改进的Givens正交变换法，从而大大减少了计算量，提高了计算速度。实例计算表明了该算法的可行性。     

信息转化和信息加工的方法--数学模型

数学模型方法是用数学语言表达事物的状态、关系和过程，经推导、演算和分析、形成解释、判断和预言．在信息社会的今天，它在信息转换和信息加工的过程中起着至关重要的作用．它是信息转换和信息加工的有效工具，是信息的载体．     

一种新的新闻信息处理模型

借助于互联网的发展,及时获取新闻信息已不再困难,对用户来讲,更大的难度在于如何从大量“垃圾”数据中辨别、获取有价值的信息,从商务智能中获得启发,考虑到新闻信息的具体特性,提出了一种新的新闻信息处理模型．模型并不局限于特定技术,而是将信息搜寻处理作为整体进行研究,以用户满意度为中心,整合信息处理的各环节,提高新闻信息搜索的效率,介绍了模型的各组成部分及其相互关系,并阐述了其中涉及的关键支持技术——人工神经网络剪枝算法在文本分类中的具体应用和优势。     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

黄土湿陷性评价中的模糊信息优化处理方法

依据甘肃东部４０组黄土湿陷性的土工试验资料,利用模糊信息优化处理中的信息扩散原理,建立了一种黄土湿陷性的评价方法。通过对１０组黄土湿陷资料的非母体验证,均方误差达到０．００５,结果较为理想。该方法简单、实用,适用于区域性的防灾规划和工程实勘。     

用心象加工训练弱智儿童记忆与思维品质的实验研究

采用单被试A－B两基线实验设计，运用心象加工训练法，对弱智儿童的记忆、思维品质进行教育训练。结果表明：被试的记忆、语言、思维能力经心象训练后明显提高。此法是一种易于实际操作的教学法，对提高弱智儿童的学习能力见效快，同时对学习成绩差的正常学生也是一种较适合的学习方法。     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

一种基于WiFi信道状态信息的人体感知算法

针对现有的基于WiFi的动作识别系统不能同时识别人物身份的问题,提出一种基于WiFi信号的人体手势和身份识别算法(Wi-GAH). Wi-GAH采用神经网络方法进行设计,将信道状态信息的幅度特征转换成一个三维矩阵结构,以最大程度地保留单个样本数据所携带的空间、时间及频率相关性;然后采用二维卷积从三维矩阵中提取特征,并使用随机丢弃神经元和批归一化减小过拟合;最后利用多任务学习实现人体手势和身份的并行识别.实验结果表明, Wi-GAH对150个手势的识别准确率为95.67%,对4个人的身份识别率达到87.33%;当只需要区分人体的权限类别时,其识别准确率能达到92.05%.     

破解民族文字信息处理发展"瓶颈"

信息时代,民族文字信息处理对加速民族地区信息社会化进程,促进民族地区社会进步发挥了重要的作用.在信息文明强烈冲击下,探讨民族文字信息处理技术发展现状,提出促进民族文字信息处理发展的对策,具有独特的现实意义和研究价值,值得我们去审视和思考.本文简要介绍民族文字信息处理发展情况,分析了民族文字信息处理发展中出现的各种问题,对促进民族文字信息处理发展提出了几点对策.     

从平衡态到混沌的教学尝试

以热运动及其规律的研究为主线,介绍从平衡态热力学到混沌理论及相关的现代物理学基础研究的前沿学科和应用成果,实践证明这一教学模式达到预期的教学要求.     

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.