分类: 心理学 >> 发展心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要: 欺骗检测一直是心理学的重要研究问题。基于欺骗理论的认知视角, 研究者提出欺骗检测的认知负荷取向。采用隐瞒信息测试这一测谎范式, 通过操纵认知负荷影响个体在虚假反应时的记忆-反应冲突解决过程, 考察增加认知负荷对欺骗检测的影响, 以期更好地揭示欺骗检测的认知机制。在此基础上, 以普通人群和犯罪嫌疑人为被试探查基于记忆-反应冲突的欺骗检测的行为和生理指标, 并根据获得的行为和生理指标, 采用机器学习方法进行建模, 预测个体的欺骗行为。研究结果将服务于司法、安防和人际交往等领域的欺骗检测。
分类: 心理学 >> 心理学史 提交时间: 2020-06-09
摘要: 欺骗检测一直是心理学的重要研究问题。基于欺骗理论的认知视角,研究者提出欺骗检测的认知负荷取向。采用隐瞒信息测试这一测谎范式,通过操纵认知负荷影响个体在虚假反应时的记忆-反应冲突解决过程,考察增加认知负荷对欺骗检测的影响,以期更好地揭示欺骗检测的认知机制。在此基础上,以普通人群和犯罪嫌疑人为被试探查基于记忆—反应冲突的欺骗检测的行为和生理指标,并根据获得的行为和生理指标,采用机器学习方法进行建模,预测个体的欺骗行为。研究结果将服务于司法、安防和人际交往等领域的欺骗检测。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2020-01-06 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要: 土壤电导率 (Electrical conductivity, EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光—近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数 (Three-dimensional spectral index, TDSI),采用梯度提升回归树算法 (Gradient boosting regression tree, GBRT) 建立3种卫星土壤EC估算模型,并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明:在不同土壤EC条件下,3种卫星具有相似的光谱趋势,均在红、近红外波段附近反射率较高;TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上,最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息;GBRT对于土壤EC估算能力表现突出,3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R2分别为0.831、0.847、0.903,在加入TDSI后,R2分别提高至0.835、0.857、0.935,综合分析发现,Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳 (R2=0.935,均方根误差RMSE=2.986 mS·cm-1,赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息,采用GBRT验证了不同卫星对土壤R2的估算效果,二者相结合可以有效提升模型预测精度,为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。
分类: 生物学 >> 动物学 提交时间: 2018-12-25 合作期刊: 《动物营养学报》
摘要: 肠道具有将肠腔内容物与机体内环境隔离的功能,防止致病性抗原(肠腔内细菌、有毒物质、食物抗原等)侵入黏膜下层组织,从而维持机体内环境的相对稳定。这一过程中黏膜防御体系起到了至关重要的作用。本文主要就肠道黏膜免疫系统组成结构、分类、主要免疫因子以及营养因子对肠道黏膜免疫的调控作用进行综述,旨在为营养素和非营养素对非反刍动物肠道免疫机能及其免疫调节作用机制提供参考。
分类: 生物学 >> 动物学 提交时间: 2018-12-24 合作期刊: 《动物营养学报》
摘要: 丁酸梭菌作为一种新型微生态制剂,具有耐热、耐酸、耐受多种抗生素等特点。在畜禽生产中添加丁酸梭菌制剂,不仅可促进动物生长,调节肠道菌群微生态平衡,对宿主产生多种益生作用,还可减少饲料中抗生素产品的使用,进而减少药物在肉品中的残留。使用丁酸梭菌可以降低细菌的耐药性,从而保障动物机体健康。本文主要就丁酸梭菌的生物学功能及其在动物生产中的应用进行综述,旨在为丁酸梭菌在动物健康养殖与安全生产中提供参考。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对多目标粒子群优化算法收敛性和多样性难以平衡的问题,提出一种利用问题的结构信息来解决多目标问题的自组织多目标粒子群算法。通过自组织映射网络发现种群和非支配解集分布的结构,构造出当前粒子的邻域关系,从邻域中选出非支配解,从而引导种群局部和全局的搜索。提出了精英学习策略,通过对精英粒子进行变异,引导算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法可以兼顾收敛性和多样性,有效地解决多目标优化问题。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题进行了研究,提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题,初始化一个随机种群并对种群中全部个体进行评价;然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制,挑选种群中的一半优质个体进行变异;接着在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性;最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化,直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明,该算法能有效地搜索到非线性方程组的解,并通过与当前四个算法进行比较,该算法在解的数量和成功率上具有优越性。