检索结果-内蒙古大学图书馆

世界经济文汇 1998年第6期 33-35页

作者：马兴于新生

实际经济生活中人类行为的效应分析,在经济学的多个领域中均有涉及,甚至占有显著位置,但是,金融经济学在其模型构建与理论表述中却极少关注人的实际行为因素,即受心理因素支配的金融活动参与者的决策过程及其质量。现代金融学以‘理性... 详细信息

实际经济生活中人类行为的效应分析,在经济学的多个领域中均有涉及,甚至占有显著位置,但是,金融经济学在其模型构建与理论表述中却极少关注人的实际行为因素,即受心理因素支配的金融活动参与者的决策过程及其质量。现代金融学以‘理性经济人’(Rational Agent Model)假设作为金融决策的理论基石,在模型中,人的因素是完全理性化,人们被想象成与杰出的经济学家具有同样的水平,能对未来进行精确的预期。对此,早期的经济学家欧文·费雪(Irving Fisher)、凯恩斯(***)、格雷厄姆(BenjaminGraham)等人早已持有异议,并指出人类经济决策活动中所存在的人类本身行为方式的缺陷。

关键词：行为金融学人类行为分析金融决策

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

長短期記憶模型之忘記閘提取語意流暢度之架構以自閉症小孩說故事為例

引用

中文计算语言学期刊 2018年第1期23卷 19-33页

作者：劉于碩陳金博高淑芬李祈均

泛自闭症研究指出，由於口语表达能力的迟缓，跟典型孩童相比，自闭症孩童较无法叙说一个流畅的故事，因此在诊断自闭症孩童时，衡量其口语表达流畅度以成为一个诊断的重要指标。然而流畅度的评量，不是需要费时的人工标注，就是得用专... 详细信息

泛自闭症研究指出，由於口语表达能力的迟缓，跟典型孩童相比，自闭症孩童较无法叙说一个流畅的故事，因此在诊断自闭症孩童时，衡量其口语表达流畅度以成为一个诊断的重要指标。然而流畅度的评量，不是需要费时的人工标注，就是得用专家专门设计出的特徵来当指标，因此，本篇研究提出一种自动化直接资料导向的流畅度特徵学习架构，利用长短期记忆模型的遗忘闸导出语意流畅度的特徵，同时我们也利用自闭症观察诊断量表中的评分细项来测试我们的流畅度特徵，结果上，利用我们提出的语意流畅度特徵来辨识自闭症小孩与典型小孩的任务上能够达到92%的高准确率，对照传统上使用语法、语词使用频率、潜在语义模型分析等地模型有显着的提升。这篇论文也进一步随机打乱字序及句子顺序，使典型小孩说故事内容变得不流畅的方式，来验证我们提出的流畅度的意义，降维并将资料样本可视化分析後证明我们的提取的特徵含有流畅度的概念。

关键词：人類行為分析流暢度長短期記憶模型自閉症說故事

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基於動作識別為基礎之人類行為描述模型

引用

Journal of Information Technology and Applications(资讯科技与应用期刊) 2010年第3期4卷 123-131页

作者：鄭芳炫張正園

本篇论文以人类动作识别为基础，提出一个新的描述模型用来记录人类的行为。因此本论文的重心是放在有关事件分析的研究上，而有关事件分析的研究目前仍属於起步的阶段。一个完整的智慧型监控系统，是由下列几个区块所组成；即物件侦测... 详细信息

本篇论文以人类动作识别为基础，提出一个新的描述模型用来记录人类的行为。因此本论文的重心是放在有关事件分析的研究上，而有关事件分析的研究目前仍属於起步的阶段。一个完整的智慧型监控系统，是由下列几个区块所组成；即物件侦测、物件追踪、动作辨识、人类行为描述模型与事件侦测、事件记录、事件的控制处理及事件的预测等。本论文提出的方法是利用动作辨识的结果，以及动作辨识所累积的时间资讯为特徵，将人类所发生的动作及发生动作的时间记录下来，然後经由动作的组合判断出事件，并将判断出来的事件做有效的处理。为了验证人类行为描述模型的可行性，我们以行人通过十字路口所产生的事件为例子。在实验中以十字路口为场景，由五位不同的行人通过十字路口，共拍摄60个影片，产生了191个事件。在实验影片中共正确侦测出了187个事件，实验结果正确率为98%、错误率2%。在行为分析上能够准确且稳定判断出定义好的事件，并做妥善处理及控制。

关键词：行為辨識人類行為分析人類事件

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

透過語音特徵建構基於堆疊稀疏自編碼器演算法之婚姻治療中夫妻互動行為量表自動化評分系統

引用

中文计算语言学期刊 2015年第2期20卷 107-119页

作者：陳柏軒李祈均

在过去人类行为分析是透过传统人为观察方式来记录。像婚姻治疗方面，评分者利用观看录影的方式来对一整段夫妻对话中所展现的行为作评分。藉由这样取得各种行为表达程度的量化，针对此量化分数来更进一步研究夫妻婚姻治疗成效，但这种... 详细信息

在过去人类行为分析是透过传统人为观察方式来记录。像婚姻治疗方面，评分者利用观看录影的方式来对一整段夫妻对话中所展现的行为作评分。藉由这样取得各种行为表达程度的量化，针对此量化分数来更进一步研究夫妻婚姻治疗成效，但这种做法非常耗时且会因为评分者的各种主观因素影响最後的准确性。如果能透过机器学习的方式来自动化处理辨识，将会节省非常多的人工时间和提升客观性。深度学习(Deep Learning)在目前机器学习上是很热门的话题。本论文提出以堆叠稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder，SSAE)方式对声音讯号特徵进行降维，并找出相对关键的高阶特徵，最後再利用逻辑回归分析(Logistic Regression，LR)来辨识。此方法的整体准确率为75%(丈夫行为平均辨识准确率为74.9%、太太为75%)。相对於过去研究的74.1%(丈夫行为平均准确率75%，太太为73.2%) (Black et al., 2013)，提升0.9%。我们提出的方法在使用更低维度的声音特徵值中可有效的提升行为辨识准确率。

关键词：深度學習堆疊自編碼器婚姻治療人類行為分析情緒分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：