驾驶ACT-R认知行为建模

采用认知行为建模方法,建立符合真实驾驶认知行为的认知模型并应用于车辆辅助驾驶系统,达到减少交通事故的目的.基于对交通安全及驾驶行为研究发展历程的回顾,阐明认知科学是解决交通安全问题的重要理论,以及驾驶认知行为建模是驾驶任务研究的有效手段;通过对典型认知体系结构的比较和对ACT-R及其研究的分析,提出了认知体系驾驶认知行为建模方法;借助ACT-R建模工具,以高速公路驾驶超车认知行为为例,基于模型的驾驶行为预测以及基于实验的模型有效性验证,证明了认知行为建模方法具有较广的适用性和灵活性.通过对认知体系驾驶行为建模的优势分析表明,交通安全领域驾驶认知行为建模的应用可以有效地建立起来并发挥重要作用.

几何证明题的认知分解及其对教学的启示——基于ACT-R对几何证明题解题过程的模拟

文章基于ACT-R对几何证明题解题过程的模拟,提出了一种对几何证明题解题进行认知分解方法,该方法能有效地将几何证明题的解题过程分解成单一、可训练的认知动作,并将解题过程所需要的全部知识都挖掘出来。这种分解使得学生能够通过对认知动作的训练和对知识的记忆有效的掌握几何证明题的解题方法。

基于ACTR-QN的手控交会对接认知仿真研究

目的应用认知体系结构建模仿真方法模拟交会对接任务中人的认知过程及脑力负荷。方法采取ACTR-QN认知体系结构建模方法,实现手控交会对接任务中的认知过程仿真。结果在离散事件仿真引擎MSS基础上建立了基于ACTR-QN体系结构的认知仿真系统,通过建立人的认知模型,实现了手控交会对接任务认知过程可视化仿真和定量脑力负荷评价。结论应用ACTR-QN认知建模仿真方法可以预先对航天任务进行仿真,进行工效评价,从而指导未来任务规划和针对认知瓶颈改进训练策略。

基于ACT-R的注意过程仿真及其在教学中的应用

注意是学习的开端,一个学生在课堂上对课程内容的注意越多,他就学得越好。文章针对注意研究之不足,使用ACT-R对注意的过程进行仿真,将注意的详细过程和步骤以及一些认知细节挖掘出来,揭示注意规律在教学中的应用,有益于人们对注意的认知过程和认知规律的整体把握,从而在实际的教学过程中能有效利用好注意这一要素提高教学效果。

基于ACT-R的智能车动态优化方法

为了使智能车辆在不同道路环境中能够顺利沿规划轨迹行驶,提出一种新的基于认知结构ACT-R的动态轨迹优化方法。该方法将数学工具最优控制方法和ACT-R模型联系起来,以ACT-R模型为核心,用最优控制方法生成轨迹,由ACT-R模型对评价函数的权重进行动态调整优化,通过智能优化多个权重的方法动态生成最优轨迹。避障行驶仿真实验结果表明,所提出的方法有效可行,可以动态地生成最优参考轨迹。

基于ACT-R的线段图在应用题解题中的认知研究

线段图作为一种数学解题"工具"广泛应用于数学应用题的问题解决中,而对于线段图是如何起作用,目前的研究尚未给出满意的答案。针对这个问题,文章利用认知模拟工具ACT-R分别模拟出了一道数学应用题使用和未使用线段图的解题认知过程,通过两个认知过程对比,可以清晰地看到线段图可以通过促进数量关系的整合和转移认知负荷到环境中两种方式来促进数学应用题的解决,这对一线教师数学教学具有一定的指导意义。

基于ACT-R模型的汽车冷媒加注工序人因防错研究

为了对汽车装配中冷媒加注工序进行有效的人因防错设计,应用ACT-R认知模型分析操作行为的人因失误。对汽车冷媒加注操作进行ACT-R认知行为建模,并运用Cog Tool软件仿真,得出空调类型与车型不匹配的错误和管路辨识错误是冷媒加注工序中的主要人因失误,验证了ACT-R认知模型应用到冷媒加注操作人因失误分析的有效性。并结合防错设计的消除、检测、替代、简化、减少等思路,对冷媒加注生产工序进行了人因防错设计。企业的反馈评价说明了本防错设计的可行性和有效性。

从ACT-R理论看口译笔记技能的形成

口译笔记是口译工作者的基本技能,和其他技能一样,需要经过大量的实践训练才能获得。根据An-derson的ACT-R理论,指出口译笔记技能需要经过认知阶段、联想阶段和自主阶段,最终形成程序化的技能。

基于ACT-R认知结构的人控交会对接任务认知集成模型

目的应用认知建模方法模拟人控交会对接任务中的人的绩效。方法采用ACT-R认知结构,模拟了感知、决策和控制三个主要的认知过程,并集成任务仿真平台,比较验证了模型的绩效和人的绩效。结果模型可以很好地预测人的过程绩效数据,但其对接精度比人的低,燃料消耗比人的少。结论认知集成模型可以模拟人的认知过程,预测任务绩效,评估任务风险,从而指导人机交互设计。

ACT-R认知体系结构的理论与应用

模拟人类认知过程是人工智能与计算认知学的一个重要研究领域。认知体系结构将人类认知模块化,通过模块之间的相互作用模拟人类认知过程。理性思维的自适应控制系统(adaptive control of thoughtrational,ACT-R)是认知体系结构研究领域中的代表性理论,作为混合型认知体系结构,ACT-R使用symbolic系统与sub-symbolic系统共同模拟人类认知过程。ACT-R的相关研究已经应用到智能导师、智能agent等领域,并得到了越来越多的关注。通过对ACT-R的发展与相关研究进行综述,分别介绍了symbolic与sub-symbolic的系统组成、模块功能,以及ACT-R的相关应用等内容。

基于ACT-R的认知建模方法在人-机器人空间认知交互中的应用

目的研究空间认知任务中认知建模方法在提高人-机器人交互自然度和效率中的作用。方法分析可计算认知地图的表征方法,通过人-人交互实验研究了典型空间认知任务中人类空间语言的表达规则、空间参考框架选用规律以及人类视角变换能力对任务绩效的影响;采用ACT-R认知结构表征人类可计算的空间认知地图,为机器人建立拟人的认知结构体系,使机器人能够以人的视角和语言特征与人交互。结果在测试设定的多种工况下认知模型能够准确判定人类想要获取的目标,人-机器人交互的自然度提高,交互效率提高。结论空间认知任务中,认知建模方法有助于提高人-机器人交互自然度和效率。

基于ACT-R对小学算术解题过程的分析研究——以一道有余数的除法题为例

当前教育的中心越来越围绕学生展开,对学生解题过程的分析能挖掘出深层次的认知过程,帮助教师更精确地定位学生的问题所在。文章基于卡耐基梅隆大学最新研究成果,利用ACT-R模拟学生的解题过程,通过解题过程分析提出课题教学的四点建议,帮助教师更加有效地实施教学促进学生学习。

基于ACT-R模型的互联网交互模式库设计

论文以用户行为中心的交互设计理念,提出了基于ACT-R认知模型的新型交互模式库的组织方法,并给出相应的界面评估方法和界面效率。设计者可根据设计需求和关注点发掘交互模式,并参考模式对应的认知原则以及界面效率,对交互方案进行选择和优化。

从ACT-R理论谈英语本科生口译笔记能力的培养

口译课是英语专业高年级本科生的主干课之一,口译课程的一个重要目的就是要使学生掌握交替传译中的基本技能,而这一技能的核心则是自成体系的笔记系统。在ACT-R理论指导下,从阅读笔记开始循序渐进地培养学生的笔记能力,并逐渐过渡到听译过程中自然的笔记系统,这对口译教学和学生口译能力的自主发展很有借鉴意义。

E-Learning背景下基于深度学习CNN算法的“导学激趣”ACT-R模式研究

"ACT-R"是一种类似OAR架构的网状结构认知模式,又叫做推理思维的自适应控制模型,它能在储存知识时按照情境的"模块"进行组装。模块化方式能帮助学习者快速分析问题,增加知识的数量,评价核心问题,提升认知深度,创新问题结构,促进知识迁移。在"导学激趣"ACT-R模式上运用深度学习CNN算法,使教者苦教与受教者苦学的状况得以改变。目前,深度学习算法运用比较成功的是CNN卷积神经网络算法,在"导学激趣"ACT-R模式过程中引入CNN,能在激发学习者学习兴趣的同时,增强学习的自信心,有助于促进学习的深入,学习者的思维也能得到启迪,潜能得到开发,有助于学习者发展自身的个性品质。本项目基于E-Learning时代背景,从深度学习的角度出发,探索研究"导学激趣"ACT-R模式的基本思路,帮助学习者捕获感知、行为和思想,组织生活语言情景产生智能行为,用以仿真并理解人的认知。

清热燥湿方对急性肺损伤大鼠肺组织核转录因子-κB蛋白及mRNA表达的影响

目的 探讨清热燥湿方对脂多糖(LPS)诱导的急性肺损伤(ALI)大鼠肺组织核转录因子-κB(NF-κB)蛋白及mRNA表达的影响.方法 40只雄性Wistar大鼠按随机数字表法均分为对照组、模型组、地塞米松组、清热燥湿方组4组.地塞米松和清热燥湿方在LPS诱导ALI模型前预处理3 d.分别于制模后4 h和8 h采用免疫组化法和逆转录-聚合酶链反应(RT-PCR)检测NF-κB的蛋白及mRNA表达,并进行肺组织病理观察.结果 与模型组相比,地塞米松组和清热燥湿方组4 h、8 h NF-κB蛋白染色阳性面积率[4 h:(3.40±0.39)%、(2.59±0.62)%比(4.28±0.55)%;8 h:(3.04±0.74)%、(2.60±0.11)%比(4.20±0.62)%]及mRNA表达[4 h:(12.88±2.28)×10-4、(3.07±2.63)×10-4比(44.82±9.27)×10-4;8 h:(3.30±2.64)×10-4、(1.53±1.51)×10-4比(26.07±3.81)×10-4]均明显降低(P＜0.05或P＜0.01).光镜下观察,模型组大鼠肺组织出现大片出血及坏死;清热燥湿方组大鼠肺组织病理损伤程度较模型组减轻.结论 清热燥湿方能减轻内毒素致ALI大鼠肺组织损伤,对肺损伤有保护作用,其机制可能与其能降低损伤肺组织NF-κB蛋白及mRNA表达有关.

R&D投入、经济增长与科技管理

运用修正的柯布-道格拉斯生产函数模型,阐释了全要素生产率增长率是如何受到R&D投入及其商业化相互作用的控制,并以1980年美国《贝-多尔法案》为例证,分析了政府通过制定科技规划、改变市场条件等科技管理手段提高R&D收益(产出弹性),对弥补技术市场失灵、推动技术转移和促进经济增长的重要性。

经济全球化背景下企业间合作R&D的发展趋势及启示

经济全球化背景下企业间合作R&D的重要性已引起高度关注。分析了企业间合作R&D的发展趋势,在组织方式上,采用非股权合作方式;企业间的合作主要集中于信息技术、生物制药等高技术领域;合作方主要来自美国、日本和欧盟,其中美国的表现最为突出;我国政府应积极制订政策鼓励企业间合作R&D。

有理数加法学习的认知模拟研究

在有理数加法运算中,正、负两数相加且结果为负的情形是学生学习的难点.研究应用认知模拟方法探索有理数加法的盈亏模型和绝对值模型的认知过程及其差异,结果表明:当工作记忆能力较弱,表征用时较长时,运用绝对值模型计算有理数加法的用时超过盈亏模型.两模型的差异源于问题表征的次数、问题和知识的表征形式以及对前备知识的熟练程度3个方面.盈亏模型基于熟悉的现实背景,问题及知识表征的次数少、形式简单,减轻了学习的认知负荷.建议学生在初学阶段直接利用盈亏模型进行有理数加法运算,在理解的基础上逐步总结运算规律.