学龄前儿童利他行为的发展:从共情关怀到维护公平规范驱动

选取240名3～6岁儿童,通过2个实验考察共情关怀对学龄前儿童利他行为的影响.实验一采用独裁者博弈任务,当儿童作为资源的分配者时,指向响应者的共情关怀如何影响儿童的利他分配行为?实验二采用最后通牒博弈任务,儿童作为响应者,当共情关怀指向的对象做出了不公平分配,儿童是否会进行利他惩罚以维护公平规范?结果发现,共情关怀能促进学龄前儿童的利他分配行为,但对于利他惩罚的影响表现出年龄差异.具体来说,无论在控制条件还是共情关怀条件,相比于更大年龄的儿童, 3～4岁小班儿童较少做出利他惩罚,表明3～4岁儿童的行为仍以自利倾向为主导,较少遵守和维护公平规范原则; 4～5岁中班儿童的利他行为以共情关怀为主导,当不公平的违规者同时也是共情关怀指向的对象时,他们更有可能出于对不公平违规者的同情,而不进行惩罚; 5～6岁大班儿童的利他行为以公平规范为主导,利他惩罚行为不受共情关怀的影响.这些结果说明,学龄前儿童的利他行为经历了从共情关怀驱动到维护公平规范驱动的转变,并且4～5岁可能是这种转变的过渡阶段.     

二维低波速Helmholtz方程的异质多尺度-内部惩罚间断有限元方法

将异质多尺度方法和内部惩罚间断有限元方法相结合，构造了求解二维低波速Helmholtz方程的异质多尺度-内部惩罚间断有限元方法，并在局部周期条件下给出了算法的最佳误差估计。     

稳定增强生成对抗网络在壁画的超分辨率重建

针对古代壁画分辨率低、纹理细节模糊不清导致壁画观赏性不足和研究价值不高的问题，提出了一种稳定增强生成对抗网络的超分辨率重建算法（stable enhanced super-resolution generative adversarial networks, SESRGAN）。以生成对抗网络为基础框架，生成网络采用密集残差块提取壁画特征，使用VGG（visual geometry group）网络作为判别网络的基本框架判断输入壁画的真假，引入感知损失、内容损失和惩罚损失三个损失共同优化模型。实验结果表明，与其他相关的超分辨率算法进行比较，峰值信噪比平均提高了0.4~2.62 dB，结构相似性提高了0.013~0.027，主观感知评估也有提高。     

随机实验法在社会科学因果分析中的应用——以女性生育行为的选择效应为例

清楚辨析变量间因果关系是社会科学研究的难点，基于观测数据传统的统计推断方法存在着混淆变量等内生性问题，无法满足“无偏性”和“一致性”估计.提出在研究设计中可利用自然科学随机试验思路控制所有混淆变量，以满足因果分析中的必然性.即在社会现象是多因、随机和未知的前提下，引入随机性自然实验达到“总体相同”的必然性和在社会现象是已知、清晰和可控的前提下，通过倾向值匹配法构造实验组和对照组，控制混淆变量进行因果分析.最后，以女性生育行为的选择效应为案例，详解自然实验法在控制女性多孩生育事件对收入影响分析中混淆变量的应用、倾向值匹配法在控制女性劳动参与对生育行为影响分析中混淆变量的应用.     

考虑外科医生绩效的择期手术占台问题研究

考虑到择期手术排程过程中, 不同的主刀医生可能会告诉手术排程中心虚假的手术需求信息。在收益函数中引入惩罚成本, 分析了主刀医生虚报手术台数对收益函数的影响。数值算例结果表明, 适当的惩罚成本能有效解决择期手术排程过程中虚报手术台数问题, 以到达在主手术日多排一些手术的目的。
     

基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

为了进一步提高孪生支持向量机(Twin support vector machine, TWSVM)的自然语言文本分类准确度，提出了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法，并采用改进的PSO算法对TWSVM核心参数进行优化。根据迭代次数来选择自适应权重从而对传统PSO算法进行改进，以防止收敛速度过快而错过全局最优解。采用Word2Vec对自然语言样本进行向量化处理，并通过PSO算法对TWSVM惩罚因子进行优化求解，解决因为惩罚因子设置不合理而造成自然语言文本分类准确率不高的问题。试验证明，通过合理设置PSO算法的速度权重初始值和稳定值，结合自适应递减权重策略，能够获得较高的惩罚因子优化性能，从而提高TWSVM的分类准确率，相比于常见自然语言文本分类算法，PSO-TWSVM的分类准确率更高，均方根误差值更低，在自然语言文本分类中的适用度高。     

基于Coxian-2的相依风险模型的Gerber-Shiu惩罚函数

考虑一类具有相依结构的风险过程，索赔额与索赔间隔时间之间的相依关系由FGM联结函数确定，而索赔间隔时间服从Coxian-2分布.首先研究了广义Lundberg方程根分布的情况，然后得到了Gerber-Shiu惩罚函数满足的微积分方程、拉普拉斯变换以及瑕疵更新方程.最后，在指数索赔的条件下获得破产概率的解析表达式并做数值分析.     

基于虚拟艇引导的无人艇轨迹跟踪模型预测控制

针对无人艇在跟踪任务前期因位置偏差过大及约束存在而导致模型预测控制器(MPC)震荡问题，提出一种由虚拟无人艇引导的MPC控制策略，引用虚拟过渡轨迹代替实际无人艇的目标轨迹，并设计转换条件决定无人艇在执行过程中何时退出该虚拟引导策略。为解决MPC稳定性问题，基于准无限模型预测控制理论，在MPC设计中添加终端惩罚函数，通过构造Lyapunov函数，证明了本文方法在有限时域内的稳定性。引入非线性干扰观测器对复杂海洋环境中的干扰进行观测，利用控制器对其进行补偿。圆形、正弦和直线三种工况的仿真实验验证了本文方法的有效性及准确性，可实现水面无人艇在复杂海洋环境下的轨迹跟踪控制。