定向广告中消费者隐私态度对行为意愿的影响机制

基于消费者隐私视角,检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系.通过对258份消费者随机抽样数据进行实证研究,分析个体特征变量在隐私态度、隐私控制度和隐私敏感度上的差异,并通过结构方程路径分析验证假设.研究结果表明:消费者隐私态度直接显著正向影响其定向广告认知水平和行为意愿;消费者定向广告认知水平直接显著负向...     

基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾认知

团雾生成区域的气象环境较为复杂,对团雾的检测效率和精度有较大影响。针对这一问题,探索了一种基于视觉注意力和深度随机配置网络的高速公路团雾系统模型。首先,采用图像通道转换和高斯模糊滤波对输入图像预处理,构建归一化高质量的高速路面样本图像集合。其次,基于视觉注意力机制的构建团雾图像深度特征空间,以多层次差异化表征团雾气象特征信息。最后,基于深度随机网络构造团雾等级分类器,以获取快速高准确率分类模型。为验证方法的有效性,使用行车记录仪高速行驶图像样本构建训练及测试样本空间,并将此方法与其他模型方法进行对比实验。实验结果表明,此方法在模型认知精度和计算速度综合评价方面具有较大优势,能够有效适用于高速行驶过程的团雾气象预测预警。     

翻转课堂在化学实验教学中对学生认知负荷影响的研究

为了提高学生的实验成果,在高中二年级学生化学实验课中选用翻转课堂的教学模式对实验教学进行干预。教师为学生提供了拟作实验的视频,要求学生在实验预习时观看完成预习思考题。在实验室实验过程中,学生向实验教师提出的问题被用作认知发展的指标。在对学生访谈记录进行分析时,将学生使用化学知识的频率和“自发”使用化学知识的水平作为知识可用性指标。结果表明,这种以视频的干预为手段进行翻转课堂的教学方式能够促使学生在实验室进行实验期间向教师提出更多的化学理论问题,促使学生在真实实验中引发更多的认知负荷,且他们在实验中都能做到对化学知识更复杂、更正确地使用。     

性能优化的认知无线电网络安全路由选择算法

针对认知无线电网络可用频谱动态变化的特点和认知节点存在有意或无意丢包干扰问题,将跳数最少、鲁棒性强和路由安全等级高作为路由选择标准,提出了一种路由选择算法。跳数最少可简化数据传输过程;鲁棒性强可保证在可用频谱动态变化时,数据稳定传输,提高网络吞吐率;路由安全等级高可以减少由于转发节点存在的有意或无意干扰而引起的数据包丢失。给出了算法的具体实现步骤,理论分析和仿真实验表明该算法是高效和可行的。     

基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法

研究了人为差错概率的计算。首先,介绍了可用于人为差错概率计算的数据来源,主要包括：通用数据、专家数据、仿真实验数据和现场数据。然后,分析了Bayes信息融合方法的基本思想,强调了该方法的两个关键性问题：验前分布的构建和融合权重的确定。最后,构建了基于Bayes信息融合的人为差错概率计算方法。将前3种数据作为验前信息,融合形成验前分布。使用Bayes方法完成与现场数据的数据综合,得到人为差错概率的验后分布。基于该验后分布,完成人为差错概率的计算。通过示例分析,演示了方法的使用过程,证明了方法的有效性。     

基于加权证据理论的故障模式分析方法研究

针对采用传统风险优先数方法进行故障模式分析中存在不同故障模式的风险优先数值相等、风险参数的微小变化引起故障模式危害度等级波动较大的问题,从处理不确定性问题的方法论角度,提出了一种基于加权证据理论的故障模式分析方法。该方法将专家在风险参数评估过程中的认知不确定性分为基本可信度和专家属性权重分别进行量化,进而对认知不确定性进行传递和处理,实现了故障模式危害度等级的有序排列。实例分析及与现有研究结果的比较,验证了提出方法的实用性和有效性。     

基于隐马尔可夫模型的动态跳频信道接入算法

针对认知无线电信道接入中存在主用户和次级用户相互干扰、吞吐量下降的问题,提出基于隐马尔可夫模型的动态跳频信道接入算法。由于长时段的数据传输造成次级用户无法及时切换信道,将数据传输时段分为多个跳频时段,构建隐马尔可夫模型预测可用信道,建立跳频信道集合,设计动态跳频序列,使信道接入的效率更高。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效降低各级用户之间干扰概率并显著改善系统吞吐量,增加系统可靠性和信道利用率。     

个人德性的解决方案是否切实有效?——从情绪与认知角度来看

以培育个人德性来纠正认知不公的方案主要受到两方面的批评，分别针对其所诉诸的个人层面和自主层面。从情绪的认知功能维度看，个人德性方案也面临诸多困难。然而它依然是有效而必要的，因为首先它在情绪的生理机制上是可行的；其次它促进了个人与边缘群体的实质沟通，促进了相互间的读心能力；再次它提升了证言评判时的认知伦理风险，继而提高了审慎度；更重要的是放在代际尺度上看，文化演化中新情绪模式的构成，有助于更实质地重塑证言敏感性。     

基于心理生理学视角的共情研究:方法与特点

共情使个体能够理解并分享他人的感受,对人际交往有重要意义.近年来,基于量表、行为范式、生理信号等多个层面的共情研究方法有了长足进展,为研究不同维度的共情(如情绪共情、认知共情)的机制提供了多方面的信息.然而,由于"共情"缺乏统一定义,研究者根据各自理解开发了多样化的研究方法,这阻碍了对现有共情研究结果的比较和整合.本文基于情绪共情和认知共情两个维度对量表、行为范式、生理信号3个层面的常用共情研究方法进行了分类总结.首先,本文围绕共情概念、测量维度等方面简要介绍若干影响力较大的共情量表,如情绪倾向量表、霍根共情量表、人际反应指针量表等.其次,本文总结并比较针对不同共情维度的常用实验材料及行为范式的特点.再次,本文系统介绍如何在共情研究中利用面部肌电、脑电、脑磁和磁共振成像等方法提取共情相关的生理信号并分析其特点.最后,本文综合对比不同层面共情研究方法的特点,并建议研究人员根据研究需要谨慎选择研究方法.此外,针对当前共情研究存在的可比性问题和生态效度问题,建议对不同研究结果进行比较和整合时特别注意共情概念是否一致;未来研究需开发更具生态效度的行为范式,重点探究共情的动态加工过程.     

基于多态蚁群优化算法的认知无线电动态频谱接入策略

为尽可能提高系统的网络收益及网络资源的利用率,针对原有蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢及信息素单一等问题,提出一种基于时间效率的多态蚁群优化算法,借助信息素的增强型积累,为蚁群算法中蚂蚁的行动提供依据,并将其运用到认知无线电动态频谱接入中.以最大网络公平性和网络收益总和作为目标函数的仿真试验表明:改进后的算法能显著地提高系统的网络效益,保证系统的公平性,与此同时,节省了认知用户的搜索时间,使认知用户能更快速地接入可用信道,改进后的算法在加快收敛速度的同时,使得系统吞吐量也显著增加,提升了系统的整体性能.