检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘志红济南大学

学位级别：硕士

不准确信息是嵌入在故事、小说等材料中的不准确的一般知识信息,这些信息极具误导性,人们在阅读后会不自觉的相信并传播它们,甚至形成对世界的错误认知信念。因此,研究者们开始探究如何降低不准确信息的负面影响。信息搜寻行为作为人们... 详细信息

不准确信息是嵌入在故事、小说等材料中的不准确的一般知识信息,这些信息极具误导性,人们在阅读后会不自觉的相信并传播它们,甚至形成对世界的错误认知信念。因此,研究者们开始探究如何降低不准确信息的负面影响。信息搜寻行为作为人们有目的地获取信息的过程,是验证信息准确性最便捷的方法之一。但并非所有个体都会主动地通过信息搜寻行为查找或验证信息,不准确信息搜寻行为受到何种因素的影响?如何增加个体的不准确信息搜寻行为,进而降低不准确信息的负面影响?这些问题还有待深入讨论。本研究在前人研究的基础上,从不准确信息搜寻行为的影响因素出发,对以上问题进行探究。相关理论表明,个体是否进行信息搜寻受其心理因素的影响。这其中不仅包括认知层面的影响,还包括元认知层面的作用。元认知是影响搜寻活动的上层认知,表现为个体对搜寻认知的调控。信心作为元认知的指标之一,体现了个体对自身答案准确性的自信程度,对当前回答信心水平较低的个体可能会更多的进行信息搜寻行为。因此,在元认知层面,信心可能会影响个体不准确信息搜寻行为的表现和结果。而在认知层面,认知闭合需要作为一种动机因素,反映了个体在不确定情境中给问题找到一个明确答案的愿望。在不准确信息加工中,个体的认知闭合需要水平可能会影响其信息搜寻行为。高认知闭合需要的个体倾向于快速闭合自己,更少的进行信息搜寻。低认知闭合需要的个体则相反。此外,反馈有助于个体了解当前表现与目标之间的差距,本研究最后将延续认知闭合需要的视角,通过给予反馈的方式探究是否能够降低不准确信息的负面影响。本研究通过四个实验探究了不准确信息搜寻行为的影响因素以及降低其影响的方法。研究1探究元认知层面信心对不准确信息搜寻行为的影响,以便在后续实验中对元认知的影响进行控制和排除。研究2包括两个实验,在控制信心作用的基础上,重点探究认知因素的影响,分别从特质和状态两个角度探究认知闭合需要对不准确信息搜寻行为的影响。研究3给予不同认知闭合需要个体反馈,探究反馈是否能够增加个体的信息搜寻行为,进而降低不准确信息的影响。以上研究结论如下:(1)信心影响个体的不准确信息搜寻行为。相比信心高的个体,信心低的个体搜索率更高。(2)认知闭合需要影响个体的不准确信息搜寻行为。相比低认知闭合需要个体,高认知闭合需要个体的搜索率和正确率更低。(3)反馈影响不同认知闭合需要个体的不准确信息搜寻行为。相比无反馈组,接收到不同反馈组的个体搜索率和正确率有所提高。

关键词：不准确信息信息搜寻行为认知闭合需要反馈信心

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一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

引用

北京交通大学学报 2011年第3期35卷 26-32页

作者：贺利坚黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人... 详细信息

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.

关键词：信任模型灰色系统理论不准确信息灰色聚类

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多Agent系统中信任和信誉模型的研究

多Agent系统中信任和信誉模型的研究

引用

作者：贺利坚北京交通大学

学位级别：博士

Agent和多Agent系统是人工智能和计算机科学领域中重要的研究方向。信任的概念来自于人类社会,是人类解决复杂问题的有效机制之一,受到多个研究领域的关注。将信任机制引入到多Agent系统的合作求解中,帮助Agent解决交互对象的选择问题,... 详细信息

Agent和多Agent系统是人工智能和计算机科学领域中重要的研究方向。信任的概念来自于人类社会,是人类解决复杂问题的有效机制之一,受到多个研究领域的关注。将信任机制引入到多Agent系统的合作求解中,帮助Agent解决交互对象的选择问题,是一个很有意义的研究课题,也具有一定的应用价值。Agent是计算世界中交互实体的抽象,多Agent系统中信任的研究应当承担起发现计算实体之间信任的一般规律的任务,应该注重建立分布的Agent自主进行信任评价的一般模型。本论文研究了多Agent系统中信任和信誉模型中存在的推荐信息不准确、异构模型互操作困难等问题的解决办法,并探讨了信任机制的应用方法,主要取得了下面的研究成果： 1.推荐信息不准确问题可能是由于证人主观故意撒谎,但也有可能是因为与证人无关的其他因素造成的。在现有的信誉系统中,常常将不准确信息都归咎于证人,这并不利于选择出好的目标。在多Agent系统环境的一般模型中,目标Agent的操作半径代表了与证人无关的信息不准确因素,据此提出评价者Agent从自己的角度修改证人Agent的报告的方法,以及在交互后学习到更加准确的目标Agent的操作半径的自适应算法,从而保证评价者Agent在交互中获得更高的收益。将算法用于FIRE信任模型后的实验表明,无论在静态环境,还是在动态环境,均可使评价者Agent选择出更好的交互目标,在交互中获得更高的收益。 2.灰色系统理论在贫信息、不确定性问题的求解中具有优势,分布式多Agent系统具有明显的灰色特征。在建立的Gtrust模型中,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色序列生成技术填补数据空穴,用灰色定权聚类判定对证人的信任,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐,克服证人提供的不准确推荐信息带来的负面影响,有效避免了包括故意欺骗在内的信息不准确因素的影响。GTrust在复杂的环境中以实际交互结果为依据的策略,是一种切合实际的选择。通过仿真实验表明,GTrust可以帮助评价者取得好的交互结果。 3.在信誉的功能本体(FORe)和已有的信誉模型基础上,设计了一个用于支持异构信誉模型互操作的平台。形式化定义了平台中的评定、推荐等基本元素,使该平台能支持现有的信誉模型;区分了目标的信誉与证人的信誉,明确提出四种形式的推荐信息。这项工作将对解决多Agent系统中异构信誉模型互操作问题、开发有信誉机制的多Agent的应用系统、开展信誉模型性能测试等方面起到作用。 4.目前科技文献检索和管理软件中存在缺乏合作、文献来源单一、个性化支持不足等问题。开发了一个基于Agent的文献推荐系统ALRS,以支持研究人员在搜索和共享文献过程中开展合作。在ALRS中,每名科研人员对应一个Agent,既作为检索者,又兼当推荐者。利用精心设计的交互协议和决策方法,使Agent能够选择出合适的推荐者提供文献。在交互双方的选择环节,基于已经积累的经验,引入信任度量提高了决策的效果。

关键词：多Agent系统信任信誉模型不准确信息修正灰色系统理论互操作文献检索

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计算机模拟在作战训练中的应用--侦察与反侦察模拟系统研究

计算机模拟在作战训练中的应用--侦察与反侦察模拟系统研究

引用

作者：苏小兵中国科学技术大学

学位级别：硕士

该文从计算机军事模拟入手,对红兰方对抗中侦察与反侦察两个方面进行了分析和研究.通过对侦察卫星发现目标的概率模型、机动作战运动模型的建立,在作战图形显示系统和地理信息系统的支持下,生成了一个基本系统,较好的体现了这一对抗过程... 详细信息

该文从计算机军事模拟入手,对红兰方对抗中侦察与反侦察两个方面进行了分析和研究.通过对侦察卫星发现目标的概率模型、机动作战运动模型的建立,在作战图形显示系统和地理信息系统的支持下,生成了一个基本系统,较好的体现了这一对抗过程.从而使有关这方面的研究与实践,从以往偏重于部分定性研究跨入了系统化、定量化研究阶段,在实践中亦取得了较好的训练效果.针对系统实现过程中遇到的复杂性、模糊性问题,该文对模型的准确性以及不完全信息模糊信息在数据库中的表示进行了探讨.

关键词：作战模拟模型模型准确性不准确信息

来源：评论

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