社会困境中博弈决策的理论模型与神经机制

简要介绍社会困境的涵义,详细阐述博弈决策的理性选择理论、认知转换理论和生物进化理论,并且从认知控制、社会认知以及奖励预期3个过程揭示博弈决策的神经机制.未来研究应力求突破先前理论模型的不足,深入考察个体合作行为的神经机制,并向实际应用领域发展.     

一种双重序贯检测的协作频谱感知方法

针对现有认知传感网在低信噪比条件下感知性能差、感知时间长、协作开销大的问题,提出了一种双重序贯检测的协作频谱感知(CSDS)方法。该方法首先在各传感器节点将数据进行分段处理,以各分段的能量作为一个样本点进行序贯检测,当各节点的对数似然比和大于门限时向融合中心发送协作信息,然后在融合中心再进行序贯检测直到作出判决。理论推导给出了平均样本数、平均感知时间等性能参数的精确表达式。采用Matlab的仿真结果表明:CSDS方法在低信噪比条件下,在保持感知性能的同时,所需平均样本数和平均感知时间低于能量检测的40%,且协作开销较现有协作序贯检测方法显著减少。     

认知无线电网络中能量检测技术的研究

认知无线电技术作为一种新型通信技术,能够在授权用户空闲的时候允许其他用户使用其空闲频谱,从而有效提高频谱资源利用率。频谱感知能力是认知无线电网络工作的前提条件,也是认知无线电网络的支撑技术。本文在不同的无线信道条件情况下,对认知无线电网络中能量检测技术的检测性能进行理论分析与仿真。     

基于多元网络的藤茶总黄酮部位抗高尿酸血症认知障碍机制研究

基于网络药理学方法,运用多种数据库构建“药物-核心成分-潜在靶点-关键通路”网络,系统研究藤茶总黄酮部位(AGTF)抗高尿酸血症认知障碍的主要核心成分、潜在作用靶点及可能的作用机制,以期为药食资源藤茶的进一步保健开发提供理论基础和科学参考.网络分析结果显示,共有效筛选出AGTF有效成分10个,作用靶点191个,高尿酸血症认知功能障碍相关靶点5 035个,药物成分作用靶点与疾病靶点共有靶点124个;构建PPI网络,经拓扑及聚类分析后获得AKT1、VEGFA、AR、APP、GSK3B、PPARG、ICAM1、MMP2、MAPK14、MMP9、EGFR、PTGS2、SRC、HIF1A、KDR、ESR1等关键靶点,其中ATK1、VEGFA、APP、SRC、MMP2、HIF1A在与高尿酸认知障碍密切相关的脑、肾脏、胃肠道中分布表达量较高;GO富集分析结果主要涉及蛋白质代谢过程、MAP激酶活性的正调控、信号转导、ATP结合、MAPK级联的正调控等生物过程,KEGG通路富集结果以PI3K-Akt、HIF-1、MAPK、炎症相关通路等信号通路为主.上述结果表明,AGTF可能是通过其核心成分二氢杨梅素、...     

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。     

数学教育中几个关键词的定界、作用及教学对策

文中就目前数学教育中出现的一些被弱化的领域,以关键词的形式分别给出其定界、作用及教学对策。     

团队的内部冲突与管理策略

1团队冲突的类型根据团队冲突的主体划分。1)成员与团队之间的冲突。2)团队成员之间的冲突。根据团队冲突的影响因素划分。1)认知性冲突。2)情感性冲突。根据团队冲突的效果划分。1)建设性冲突。2)破坏性冲突。     

基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性研究

产品差异化问题是电子商务研究的重要方向之一。企业通过产品差异化分析,能够使其产品或服务脱颖而出,从而增强品牌忠诚度和竞争力。从品牌和品牌层级两个维度出发,提出了一种基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性分析模型。首先,利用LDA模型提取用户关注属性;其次,通过LSTM和概率语言术语集捕获用户对商品及其属性的情感倾向;然后,利用模糊认知图,进一步探索属性间的关系;最后,根据扩展Bonferroni平均算子对决策信息进行汇总,获得对不同品牌与层级的综合评价,提出相应的改进意见。实验结果表明,提出的模型可以有效地挖掘用户关注属性以及属性关联关系,并能提升产品差异性的分析效果。     

带噪音预处理的改进探索性Q矩阵标定方法

考虑到在实际应用中学生在做题时的猜测和失误(统称为噪音)会影响探索性因素分析法所使用的四分相关矩阵的质量,该文提出四分相关矩阵的一种噪音修正方法,并将其应用于Q矩阵标定.模拟研究结果表明:猜测和失误这2种噪音会对Q矩阵的标定产生不利的影响;基于修正后的四分相关矩阵的探索性因素分析法,在样本量较大和噪音较大等情况下,均能有效地提高Q矩阵标定的准确率.     

大数据科学的认知和数学基础引论

大数据不仅在科学、工程与计算智能中有着广泛的应用,而且在人类感知、估计、量化、记忆和推理的认知机制中发挥着基础性作用。通过对大数据科学理论的基础研究,提出一组大数据系统的一般原理和分析方法。为了从形式上解释大数据的起源和本质,探讨大数据的认知基础及其数学模型,严格地引出了根植于科学、工程和社会各个领域的大数据的一般模式。研究发现大数据不再是传统实域上的纯数,而是一个前所未有的新型数学结构,称为递归类型化超结构(RTHS)。这一大数据系统的基本拓扑特性揭示了大数据工程的复杂性及其操作与处理的全新认知、理论挑战,以及可选解决方案。