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Your conditions: Computer Science(1,438)

1. chinaXiv:202112.00003 [pdf]

基于因果网络的驾驶人感知-行为模式研究.pdf

徐庆; 王文傲; 彭喆
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

驾驶人是“人-车-环境”道路交通系统的核心,研究驾驶人的感知-行为模式对于规范驾驶行为、提高安全水平具有重要意义。然而,当前的研究很少涉及驾驶中头动与器官协调性,尤其缺乏量化计算的研究。因此,本文设计了虚拟现实下的匀速平稳驾驶实验,并使用信息论工具进行建模、分析。我们研究了头、眼、手、脚四种运动器官的协调性,提出了基于传递熵的因果网络用来描述四者间的协作模式,提出了使用网络平均传递熵作为评估驾驶中器官协调性的一种指标。最后,我们还发现,在驾驶中头-眼协调性非常强,配合紧密度高;在转弯时各器官间的协调性比在直行时强;在平稳匀速驾驶任务中,驾驶人对行为任务的优先级高于感知任务。

submitted time 2021-11-25 Hits50Downloads19 Comment 0

2. chinaXiv:202105.00070 [pdf]

Copula熵:理论和应用

马健
Subjects: Statistics >> Mathematical Statistics
Subjects: Computer Science >> Computer Application Technology
Subjects: Information Science and Systems Science >> Basic Disciplines of Information Science and Systems Science

统计独立性是统计学和机器学习领域的基础性概念,如何表示和度量统计独立性是该领域的基本问题。Copula理论提供了统计相关性表示的理论工具,而Copula熵理论则给出了度量统计独立性的概念工具。本文综述了Copula熵的理论和应用,概述了其基本概念定义、定理和性质,以及估计方法。介绍了Copula熵研究的最新进展,包括其在统计学四个基本问题(结构学习、关联发现、变量选择和时序因果发现等)上的理论应用。讨论了四个理论应用之间的关系,以及其对应的深层次的相关性和因果性概念之间的联系,并将Copula熵的(条件)独立性度量框架与基于核函数和距离的相关性度量框架进行了对比。简述了Copula熵在水文学、环境气象学、生态学、化学信息学、认知神经学、计算神经学、系统生物学、生物信息学、临床诊断学、老年医学、公共卫生学、经济政策学、政治学,以及能源工程、制造工程、可靠性工程、航空工程、通信工程、测绘工程和金融工程等领域的实际应用。

submitted time 2021-11-10 Hits13734Downloads1638 Comment 0

3. chinaXiv:202110.00073 [pdf]

基于主动信息存储的驾驶员头动行为和驾驶方向平稳度的量化研究在VR驾驶中

王文傲; 彭喆; 徐庆
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

主动信息存储是重要的信息论工具,其优点在于易于获取复杂在系统中的可解释的信息存储。驾驶员的头动行为对于其把控方向具有重要作用,然而这种作用没有得到量化的衡量与解释。在本文中,我们将主动信息存储应用在驾驶员头动研究上,研究其与驾驶方向平稳度的关系。具体而言,我们设计了包含直道和转弯的VR驾驶实验,获取驾驶员头动主动信息存储序列和车辆偏转角序列,并研究二者的量化关系。我们证明了二者具有高度的时序相关性,并且用二者的联合熵作为驾驶表现的一种指标,最后我们用驾驶员的头动实时预测车辆偏转角,得到了88.56%的准确率。该工作有望帮助监测驾驶员状态,提高驾驶安全性。

submitted time 2021-10-21 Hits1669Downloads188 Comment 1

4. chinaXiv:202110.00071 [pdf]

BERT模型的数学形式

何沧平; 许涛
Subjects: Computer Science >> Natural Language Understanding and Machine Translation

最近流行的自然语言处理技术之一是BERT模型,本文给出该模型的数学形式。

submitted time 2021-10-20 Hits1731Downloads199 Comment 0

5. chinaXiv:202110.00056 [pdf]

Resonance Algorithm: A New Look at the Shortest Path Problem

Liu, Yu; Lin, Qiguang; Hong, Binbin; Hjerpe, Daniel; Liu, Xiaofeng
Subjects: Mathematics >> Applied Mathematics
Subjects: Information Science and Systems Science >> Other Disciplines of Information Science and Systems Science

The shortest path problem (SPP) is a classic problem and appears in a wide range of applications. Although a variety of algorithms already exist, new advances are still being made, mainly tuned for particular scenarios to have better performances. As a result, they become more and more technically complex and sophisticated. Here we developed a novel nature-inspired algorithm to compute all possible shortest paths between two nodes in a graph: Resonance Algorithm (RA), which is surprisingly simple and intuitive. Besides its simplicity, RA turns out to be much more time-efficient for large-scale graphs than the extended Dijkstra's algorithm (such that it gives all possible shortest paths). Moreover, RA can handle any undirected, directed, or mixed graphs, irrespective of loops, unweighted or positively-weighted edges, and can be implemented in a fully decentralized manner. These good properties ensure RA a wide range of applications.

submitted time 2021-10-11 Hits2800Downloads293 Comment 0

6. chinaXiv:202110.00015 [pdf]

基于公益事业的第二代数字货币原理分析

张靖博; 吴博凡
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

区块链是随着比特币等数字加密货币的日益普及而逐渐兴起的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式, 目前已经引起政府部门、金融机构、科技企业和资本市场的高度重视与广泛关注。以比特币为代表的数字货币在获得巨大成功的同时,也具有许多缺陷并带来了一系列社会问题。本文提出了新的数字货币与非对称代币(NFT)发行模式,可以有效的弥补当前数字货币的缺陷并使其创造更大的社会价值。

submitted time 2021-10-07 Hits2379Downloads191 Comment 0

7. chinaXiv:202110.00004 [pdf]

深度学习在低频非侵入式负荷分解中的应用与比较

Li, Yiming; Ju, Yuntao; Qu, Liao
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

非侵入式负荷分解能够充分解析用户用电数据,是分析评估用户柔性调控潜力的关键技术。鉴于深度学习方法在负荷分解的广泛应用,首先深入探讨了降噪自编码器、循环神经网络、卷积神经网络等主流深度学习网络结构应用在负荷分解问题时的工作机理,并对它们在负荷分解领域中的应用与发展进行了展望分析;之后,提出了基于不同维度的分解算法评价框架,并补充了评价过程中测试数据的选择规范;最后,利用该评价框架对主流的深度学习分解模型进行评价,并对模型代码进行了开源,评价结果证明所提框架更能综合地评价给定超参设置下的深度学习分解模型,并揭示模型性能关于网络结构、特征输入等因素的敏感性。

submitted time 2021-10-01 Hits2253Downloads164 Comment 0

8. chinaXiv:202108.00103 [pdf]

A New Interpolation Approach and Corresponding Instance-Based Learning

廉师友
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

Starting from finding approximate value of a function, introduces the measure of approximation-degree between two numerical values, proposes the concepts of "strict approximation" and "strict approximation region", then, derives the corresponding one-dimensional interpolation methods and formulas, and then presents a calculation model called "sum-times-difference formula" for high-dimensional interpolation, thus develops a new interpolation approach ? ADB interpolation. ADB interpolation is applied to the interpolation of actual functions with satisfactory results. Viewed from principle and effect, the interpolation approach is of novel idea, and has the advantages of simple calculation, stable accuracy, facilitating parallel processing, very suiting for high-dimensional interpolation, and easy to be extended to the interpolation of vector valued functions. Applying the approach to instance-based learning, a new instance-based learning method ? learning using ADB interpolation ? is obtained. The learning method is of unique technique, which has also the advantages of definite mathematical basis, implicit distance weights, avoiding misclassification, high efficiency, and wide range of applications, as well as being interpretable, etc. In principle, this method is a kind of learning by analogy, which and the deep learning that belongs to inductive learning can complement each other, and for some problems, the two can even have an effect of “different approaches but equal results” in big data and cloud computing environment. Thus, the learning using ADB interpolation can also be regarded as a kind of “wide learning” that is dual to deep learning.

submitted time 2021-08-17 Hits3718Downloads290 Comment 0

9. chinaXiv:202108.00061 [pdf]

一种改进Transformer的电力负荷预测方法

黄飞虎; 赵红磊; 弋沛玉; 李沛东; 彭舰
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

负荷预测是电网系统中很多应用的关键部分,具有重要作用。然而,由于电网负荷的非线性、时变性和不确定性,使得准确预测负荷具有一定的挑战。充分挖掘负荷序列的潜在特征是提升预测准确率的关键。本文认为在特征提取时应该充分利用负荷序列的位置信息、趋势性、周期性和时间信息,同时还应构建更深层次的神经网络框架进行特征挖掘。因此,本文提出了基于特征嵌入和Transformer框架的负荷预测模型,该模型由特征嵌入层,Transformer层和预测层组成。在特征嵌入层,模型首先对历史负荷的位置信息、趋势性、周期性和时间信息进行特征嵌入,然后再与天气信息进行融合,得到特征向量。Transformer层则接受历史序列的特征向量并挖掘序列的非线性时序依赖关系。预测层通过全连接网络实现负荷预测。从实验结果来看,本文模型的预测性能优于对比模型,体现了该模型的可行性和有效性。

submitted time 2021-08-11 Hits4653Downloads350 Comment 0

10. chinaXiv:202107.00010 [pdf]

基于游戏行为的黑暗人格预测技术研究

吕思华; 陈雯雯; 张乙川; 朱廷劭
Subjects: Psychology >> Applied Psychology

[目的]本研究利用DOTA2游戏行为数据,实现对DOTA2玩家黑暗人格三维度的无侵入识别。[方法]本文利用Clarity 2解析包对DOTA2的游戏日志文件进行解析,提取玩家的游戏行为特征,并利用黑暗十二条量表对玩家的行为特征进行标注,采用机器学习的方法实现对黑暗人格三维度的识别。 [结果]结果发现,在马基雅维利主义、自恋和精神病态三维度上,采用高斯过程回归算法建立的模型在效度和信度上表现最佳,模型预测值与真实值之间的相关系数在0.31-0.45之间,重测信度在0.33-0.53之间。 [局限]本研究未将被试的言语行为特征纳入到建模过程中,使得游戏行为特征不够全面。 [结论]研究结果发现游戏行为数据能够帮助预测个体的黑暗人格,并且通过高斯过程回归建立的模型具有最高信效度。

submitted time 2021-07-08 Hits7541Downloads599 Comment 0

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