证券投资者交易行为的进化博弈

应用进化博弈方法,建立了证券投资者交易行为演化的进化博弈模型,分析了在长时期内投资者交易行为的动态演化过程。结果表明,投资者交易行为的演化存在多重均衡的特征,且其演化的路径选择和均衡与投资者的效用函数和证券市场的初始环境密切相关,并受到投资者对风险资产收益的不合理预期、噪声交易风险、基本面风险、理性交易成本等诸多因素的影响。     

知觉训练逆转自闭症相关的感知障碍

全世界有大约几千万的自闭症患者。他们大多孤独离群,行为刻板,感知及智力发育存在障碍,几乎生活在自己的世界。自闭症和大脑中一些与学习、记忆及情绪相关的神经网络和信号分子发育异常密切相关。由此引发的一系列神经性功能障碍(包括感觉、认知及行为异常)目前并没有非常有效的干预治疗措施。而2月17日发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)的一项研究表明,神经系统针对性的知觉训练有助逆转自闭症相关的感觉和认知障碍及其脑信号分子表达异常。     

基于安全意识重构不安全行为涌现抑制的研究

安全生产与和谐社会是经济发展和社会进步的重要前提.以安全生产为背景,以人、物和环境构成的行为安全系统模型为研究对象,以协同安全意识重构和不安全行为涌现抑制为研究目标,本文在行为安全综述的基础上,提出采用复杂系统理论、行为安全管理方法和物联网技术,在物和环境条件下研究个体与群体:(1)安全意识的交互关系、协同进化和平衡趋势;(2)不安全行为涌现的关键因素及其与安全意识的关系;(3)安全意识重构和不安全行为涌现抑制的管理方法与干预技术.研究意义:在理论上利用复杂系统理论探索行为安全管理的机理和规律;在实践上为我国安全生产与和谐社会的实现提供参考和依据.     

驾驶模拟器运动系统对自由驾驶行为的影响分析

通过构建晴、雾天气下自由驾驶两个实验场景,对比分析了8自由度和零自由度驾驶模拟器对自由驾驶加减速行为、期望速度等变量的影响.结果发现,当能见度相同时,驾驶模拟器运动系统自由度对加速行为和期望速度影响不显著,但对减速行为影响显著,特别是对浓雾天气下的减速行为影响显著;当驾驶模拟器运动系统自由度相同时,能见度对驾驶员的加减速行为和期望速度有显著影响.     

基于对应分析的电动自行车购买行为与营销策略研究——以扬州市场LY品牌为例

该研究立足于LY电动自行车并紧紧围绕其主要竞争对手AM和YD展开,从当前电动自行车市场的实际情况出发,以描述性统计分析、对应分析为主要研究方法,以SAS 9.3统计软件为主要分析工具,对电动自行车消费者购车决策行为展开定量的研究,进而发现LY电动自行车与竞争对手在销售现状、经营策略、消费者偏好等方面的差异,从而有针对性地开发出一系列有效的营销策略,包括品牌、价格、服务、渠道等方面,以期能帮助LY电动自行车在市场竞争中取得更多的竞争优势,实现企业健康、持续、快速地发展.     

“计划生育”的模范—袋鼠

在辽阔的澳大利亚原野上,跳跃的袋鼠如欢快的音符奏响了大自然的生命乐章。刚出生的袋鼠宝宝十分娇小,需要在育儿袋里生活12~18个月才能独立,而产后的袋鼠妈妈仅需要30~40天就可以再度怀孕。如何让每个新出生的袋鼠宝宝都享受到完整的育儿袋呢?虽然在动物园里见过被称为澳大利亚国家标志的袋鼠,但我依然迫切地期待着在澳洲的荒野上看到这种珍奇动物。当然,能够拍摄到这种惹人喜爱的     

东北梅花鹿种群活动节律和集群行为研究?

活动节律和集群行为是评价野生动物种群状态的重要参数.本研究自2012年11月至2013年12月在吉林珲春国家级自然保护区利用红外相机陷阱法对东北梅花鹿(Cervus nippon mantchuricus)种群的活动节律和集群行为进行了研究.结果表明东北梅花鹿全年日活动节律具有明显的双峰趋势,主要在晨昏前后活动,且日活动节律存在明显的季节性变化,春夏两季的活动强度较大,秋季次之,冬季的活动强度最小且持续时间最短;监测期内梅花鹿的平均集群大小为(1.42±0.03)只,集群大小和集群类型出现的频次在全年及各个季节间存在极显著差异,其中,1~2个个体出现的频次最高,主要集群类型为雌性单个个体和雄性单个个体,其次为雌性群和母子群.梅花鹿的行为表现差异受生活史特征、气温、日照长度和人类活动的季节性变化等环境条件的综合影响.     

赠品有问题也能换

<正>周日下午,妈妈对平平说:"你爸爸出差今晚回家,我们去超市买点好吃的,犒劳一下他,怎么样?"平平听说爸爸要回家,很高兴,立刻赞同妈妈的提议。来到超市,平平看着琳琅满目的商品,购物欲大增。"妈妈,买点红酒怎么样?"平平指着一套红酒礼盒,俏皮地说,"晚上,您和爸爸可以共享烛光晚餐。"一旁的售货员听平平这么说,立马上前推荐:"这套红酒礼盒里面有两瓶红酒,还赠送一个高脚杯……"平平妈妈不经劝,购买了这套红酒礼盒。     

基于背景消减法的考场作弊行为检测方法

为了减少考场的作弊行为,保证考试的公平性,提出了一种将背景消减法应用于考场作弊行为检测的方法。通过分析交换物品的行为特点,提出了一种基于动态阈值的作弊行为检测算法:采用迭代阈值法确定动态阈值对差分图像进行分割,利用分割的结果指导背景的更新,得到良好稳定的背景模型,并基于背景减除算法完成了考场作弊行为的检测。实验结果表明,这种方法能够较好地检测出交换物品的作弊行为,并能克服光线等因素的影响,有效甄别考场的作弊行为。     

基于QPSO-RBF神经网络的交通流量预测方法

提出一种粒子群优化神经网络的预测方法,首先基于改进的量子行为粒子群算法对神经网络进行训练,以保证各权值和阈值能得到最优解,同时对训练样本进行了基于聚类算法的优选.最后进行了仿真验证,证明本文方法用于短时交通流量预测可以获得较高的精度并且误差稳定,为交通流量预测的实际应用提供了一种参考.