基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网（multi-entity Bayesian network, MEBN）来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

基于模糊神经网络的海面目标战术意图识别

传统的基于遥感解译获取的海面目标信息分析战术意图的方法,需要大量的专家知识确定输入目标属性与输出意图间的网络节点关系,而模糊神经网络只需利用输入和输出训练网络,减少了专家知识的需求。针对常用的高木〖CD*2〗关野模糊模型不适用于战术意图识别要求的输出与输入非线性的问题,设计了基于神经网络集成的模糊系统模型,利用目标属性与对应的战术意图形成训练样本训练神经网络,分别获得输入条件的模糊隶属度以及面向不同意图的输出函数,据此识别海面目标战术意图。仿真实验结果表明,获得的目标战术意图的准确度高,与想定情况均相符。     

隐私侵犯经历对网络用户自我披露的影响机制

网络用户的自我披露对以用户生成内容为业务基础的互联网企业具有战略意义.然而,隐私侵犯事件层出不穷.如何鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息对互联网企业至关重要.采用系统性随机分层抽样,结合代理理论和社会契约理论构建模型,研究了隐私侵犯经历对自我披露的作用机制.结果表明,隐私侵犯经历对自我披露意愿具有直接效应和间接效应:隐私侵犯经历与自我披露意愿之间存在强烈负向关系,并通过影响网络用户对隐私政策、隐私保护技术、行业自律和法律执行的有效性感知影响自我披露意愿.本研究阐明了隐私侵犯经历对自我披露的具体作用机制,为互联网企业鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息提供可操作性建议.     

后悔对消费选择倾向的动态影响研究

在大多数消费者决策问题中,后悔被认为是影响消费者满意度、售后评价、转换/继续选择的一个重要决定因素.文献指出对产品表现的期望会影响消费者的满意度和选择,而目前还没有人研究当考虑期望不确定性时,后悔会如何影响消费者选择倾向.有鉴于此,文章应用贝叶斯动态更新模型研究当消费者对产品表现的期望看作分布函数时,后悔是如何影响消费选择的动态变化的.该分析模型得出的结论表明消费者购买意向的变化不仅取决于其是否对之前的购买决策感到后悔,而且还受到产品选项之间期望不确定性差异的影响.同时这种影响的强弱乃至方向还取决于消费者的风险偏好以及购买经历长短.     

基于元分析的移动医疗持续使用意愿影响因素

基于30篇中外文献，以信息系统持续使用模型（ECM-IS）为基础，构建了包含个体感知因素与个体特征的综合研究框架。同时，采用元分析方法，探讨了用户持续使用意愿影响因素并分析了国家经济发展水平的调节效应。结果表明：信息系统持续使用模型各变量关系在移动医疗服务领域解释用户持续使用意图方面均得到了验证；个体感知因素与个人特征因素对用户满意度及持续使用意愿均有正向影响；除感知有用性与满意度、感知服务质量与满意度的关系而外，国家经济发展水平均显著调节模型中相关变量关系。所得结论一方面可以为后续研究提供理论参考，另一方面可以协助移动医疗服务提供商进一步了解用户行为，增强用户粘性，促进移动医疗服务持续发展。     

游戏衍生品符号化感知对使用意愿的影响——有调节的中介效应分析

基于符号学和消费行为学理论,构建了以消费者对游戏衍生品的符号化感知为自变量、认知态度为中介变量、使用意愿为因变量、信息感知为调节变量的有调节的中介模型,并予以了验证。从理论与方法两个角度对游戏衍生品使用意愿影响因素进行了创新性深入研究。     

线上易获得性、感知奢侈价值与奢侈品消费

基于产品稀缺性理论和奢侈品感知价值理论,构建了线上易获得性、奢侈品感知价值与购买意愿关系的理论模型。实证结果发现,线上易获得性对奢侈品感知价值中的炫耀价值和独特价值产生显著的负向影响,而对感知质量、享乐价值和自我价值没有显著影响。同时,研究结果还发现,消费者对奢侈品的感知价值会显著影响购买意愿,感知炫耀价值和独特价值在线上易获得性对奢侈品购买意愿的影响中起中介作用。     

网络消费者行为影响因素分析及实证研究

保持网络顾客忠诚是电子商务企业提高利润率和实现可持续发展的重要前提,其关键是明晰网络顾客忠诚的影响因素和影响途径.本文以计划行为理论为依据,分析了电子商务环境下消费者行为意向和实际消费行为的各种影响因素,建立了整合电子商务服务质量、顾客满意、情感关系和切换障碍的网络顾客忠诚影响模型.在此基础上提出了相应的假设,并通过实证方法对假设模型进行验证.研究发现,顾客忠诚行为意向是实际消费行为最直接的影响因素,而顾客满意、情感关系以顾客行为意向为中介间接影响顾客实际消费行为;网站使用经历、服务可靠性、安全与隐私、客户服务经历等因素通过顾客满意间接影响顾客忠诚行为意向.     

用于战术意图识别的动态序列贝叶斯网络

针对意图规划过程的层次性和序列性,提出了序列贝叶斯网络(series Bayesian network, SBN)模型,并将动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)模型和SBN模型结合起来,构建了动态SBN(dynamic SBN, DSBN)模型进行规划识别,模型的DBN部分用于由特征序列推理元意图,SBN部分用于由序列意图逐层推理父意图。推导了模型的算法,分析了模型在规划识别问题中的表达和推理能力。实验表明,DSBN模型能够有效根据特征序列识别战术意图。     

企业社会责任、购买意愿与购买行为——主动性人格与自我效能有调节的中介作用

理性行为理论认为，意愿是行为的有效预测变量；但企业社会责任相关研究表明，消费者的购买意愿与购买行为之间存在着巨大的差距。为了探究消费者响应企业社会责任行为对购买意愿的影响，并进而对购买行为的影响，以及购买意愿与购买行为之间的差距，构建了一个包含企业社会责任、购买意愿、购买行为、主动性人格与效能感的研究框架，通过情景化的自我报告问卷调查方法对研究框架进行了检验。研究结果表明：① 消费者一般会积极响应企业社会责任行为，其购买意愿部分中介企业社会责任与实际购买行为之间的关系；② 消费者由企业社会责任产生的购买意愿与购买行为之间存在较大的差距，企业社会责任可以解释25%的购买意愿，却只能解释20%的购买行为；③ 消费者主动性人格或效能感水平较高时，购买意愿对企业社会责任与购买行为之间关系的中介作用更强，可以有效减小伦理消费的意向-行为差距。     

兵棋推演空中任务智能预测方法研究

对战场敌空中目标作战任务进行高效、准确地自动判断,是态势认知的基础和辅助作战资源分配的关键。结合前馈深度神经网络和长短时记忆网络模型计算特点,设计了2个针对性基指标学习器,然后根据基指标交叉熵进行加权组合,用于进一步学习器训练评价指标,既能有效防止模型过拟合,又能提高模型训练效率。测试结果表明,所提模型能较好防止模型过拟合,并能以较高的准确率判断战场敌目标作战任务。     

基于计划行为理论的家族企业资本结构形成路径研究:实证分析及稳健性检验

以计划行为理论为研究框架对家族企业的资本结构形成过程进行理论分析和实证检验,研究发现家族企业的资本结构形成路径是以家族企业家的融资意向为起点,然后上升为企业融资决策,进一步转化为融资行为,最后形成特定资本结构的过程。实证检验的结果不仅支持理论推导的路径模型,同时表明,即便企业发生重大变动,计划行为理论模型在解释家族企业资本结构形成上仍然适用,家族企业资本结构形成路径具有稳定性。     

基于时态的多级数据访问控制方法

传统的基于身份认证和存取控制的数据库安全机制存在一定的局限性,如无法防止合法用户权限滥用等非法行为。为对数据库存取控制作进一步的扩展,提出了一个基于时态的访问约束模型,以多级数据关系为基础,对数据的访问操作、查询基数和表关联进行约束。文中给出了模型定义、模拟实现及其编译方法,并显示出该模型具有良好的表达力和灵活性,可有效防止数据库内部权限滥用等非法行为。     

序贯博弈作战意图预测模型

提出基于冲突分析的、可用于序贯博弈条件下的作战意图预测模型，证明了计算转移结局的表达式。通过一个特定的对抗态势想定，说明模型运用的方法和步骤.     

信息技术初期接受扩展模型及其实证研究

在技术接受模型(TAM)以及有关信息技术采纳方面的其他研究成果基础上,提出了一个在中国环境下针对使用者信息技术初期接受的扩展模型,并使用该模型,在某商学院内,针对本科新生对某英语电子学习系统的初期认知和接受情况进行了问卷调查.根据回收的121份有效问卷,利用结构方程模型统计方法,对该信息技术初期接受扩展模型进行了实证检验.分析结果表明,模型中提出的多数因素对使用者的近期使用意图和远期使用意图有着直接或间接的显著影响,该模型对于个人用户初期信息技术采纳行为具有较好的解析作用.在此基础上,可展开跨时间维度的纵向跟踪调查.     

认知无线电系统帧长参数优化

针对认知无线电系统帧结构设计中,如果数据发送时间设置不当可能导致干扰过大以及从用户接入机会丢失过多的问题。基于主用户活动服从指数分布的假设,推导建立了系统干扰模型和从用户接入机会丢失模型,该模型能以较大概率保证干扰时间及从用户接入丢失时间小于指定百分比值。在此基础上,提出了一个干扰和接入机会丢失受限的认知无线电系统帧长设计方案。实验结果表明,根据该方案设计的帧结构能够有效保证从用户的接入时间、较高的感知效率及较低的干扰率。     

海上目标战术意图序贯识别技术研究

针对舰艇指挥决策中的目标战术意图识别问题,根据领域知识的特点,提出了基于特征分量相似度的目标实时状态对意图类的支持程度算法,并用证据理论对时序上支持程度进行融合,形成目标战术意图序贯识别技术。该技术建立了目标实时特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,论述了将该相似度转化成证据理论中基本概率分配函数的方法。最后举例说明了目标战术意图序贯识别的过程。     

基于场景的虚拟环境用户界面研究及实现

虚拟环境用户界面是人与虚拟环境交互的工具也是虚拟现实的重要组成部分之一。传统的用户界面模型都是基于命令而非基于用户意图，结果与需要用户频繁的地虚拟环境和界面来回归换，从而找断用户设计思路或破坏用户的情景感受。本文给出一个基于场景的虚拟环境用户界面的模型，并结合虚拟装配应用实例验证该模型及实现方法。     

基于ASP收益管理的互联网流量优化模型

构建了一种基于收益管理理论的互联网信息流量优化模型,以提高ASP(network access service provider,网络接入服务提供商)的收益水平.该模型将互联网信包传递过程抽象为一串联排队系统,通过对由于拒绝用户接入和网络拥塞而产生的总成本函数的优化,来实现对总信息流量的最优控制.根据对模型结果的模拟分析,本文从用户接入和传输服务管理两个方面,对ASP如何在保证服务质量的前提下提高收益水平提出了建议.     

面向虚拟装配的框架数据模型研究

为了解决虚拟装配系统中装配意图的捕获、零件模型的精确定位等问题,提出一种框架数据模型。将典型装配过程性知识封装到过程框架中,将蕴藏在零件模型B-rep中的工程信息封装到特征框架中,框架实例对象同产品层、显示层中的数据对象一起构成框架数据模型。应用结果表明,数据模型不仅满足了装配信息完整性和虚拟现实实时性的要求,而且帮助解决了上述问题。