基于近邻传播的认知Ad-hoc网络分簇算法

针对认知Ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点,提出了一种基于限制消息交互次数的近邻传播模型(Affinity Propagation,AP)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新,在相邻节点最多的信道上以可用信道最多的节点为簇首建立簇结构。为适应认知Ad-hoc网络环境的变化,降低分簇开销,算法限制AP消息的交互次数,实现了分簇算法的分布式快速收敛。仿真分析表明,算法降低了网络中的簇数目,提高了簇内平均可用信道和公共信道数目,从而为分布式频谱协作提供了高效的网络拓扑环境。

认知Ad-hoc网络中的快速邻居发现

在认知Ad-hoc网络中,邻居发现是MAC协议、拓扑管理、路由协议运行的前提,对网络性能有重要影响。针对认知Ad-hoc网络中节点的可用信道集异构和缺乏全网公共控制信道的特点,提出了基于可用频谱相似性的快速邻居发现算法。与现有同步邻居算法要求节点在全网可用信道集上切换以进行邻居发现的机制不同,所提算法要求节点在各自的可用信道集上切换,以一定的概率λ发送包含节点信息的分组。由于认知Ad-hoc网络全网可用信道集一般很大,而对于每个节点来说可能仅有几个可用信道,因此所提算法大大减小了邻居发现的时间开销。仿真分析表明,与现有算法相比,所提算法的时间开销至少降低了47%。

认知Ad-Hoc网络基于信道信息的路由算法

由于认知网络中信道具有动态时变特性,路由选择和信道分配成为认知Ad-Hoc网络亟待解决的问题。为此提出一种基于信道信息的改进路由算法,结合节点的信道共用度和最小条数作为路由度量,通过选取较稳定的节点,增强链路的稳定性。仿真结果表明,对于信道变化波动较大的环境,改进的路由算法具有很好的路径稳定性和链路修复能力。

认知Ad-Hoc网络中一种基于稳定性和时延的路由协议

未来的认知Ad-Hoc网络中,授权用户的活动将对认知用户之间的多跳路由的稳定性造成很大影响,为了保证认知用户之间路由的稳定性并降低路由的端到端时延,提出了一种基于稳定性和时延的路由协议。该协议引入稳定性因子,只有满足了稳定性约束条件的路由才可以作为候选路由,然后将传输时延作为度量对候选路由进行筛选。通过一个简单拓扑模型验证了该路由选择策略的优越性;并针对认知无线Ad-Hoc网络的网络环境,分析了其时延和稳定性的模型,在此基础上结合传统AODV(Ad hoc on-demand distance vector routing)路由协议,实现了提出的综合信道和路径选择策略。仿真结果表明:提出的路由协议无论在不同的源、目的节点距离,还是在不同的授权用户活跃程度下都具有更好的稳定性和端到端时延表现。

认知Ad-Hoc网络中一种实时信道分配路由协议

针对认知无线Ad Hoc网络中授权用户的活动将影响认知用户间路由稳定性的问题,提出了一种实时信道分配路由协议。该协议采用动态源路由协议(DSR)的路由发现机制,在路由建立阶段,提出综合路由度量标准来选择路由;在数据发送阶段引入IN MESSAGE数据包,使路由中间节点可以掌握其下一跳节点信道环境的变化,从而进行实时信道分配。仿真对比表明,实时信道分配路由协议有效提高了分组的投递率,减少了路由重建次数。

基于脑电图的帕金森轻度认知障碍功能网络特征分析

帕金森氏轻度认知障碍(PDMCI)是帕金森氏症患者痴呆的先兆,这对使用神经评分量表和医生经验等传统方法进行准确诊断提出了挑战。利用26名PDMCI患者和23名正常人的脑电信号,基于定向传递函数构建了Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段的脑功能网络。引入了一种新颖的图论特征——效率密度来捕获网络密度和传输效率。研究结果揭示了独特的连接模式,Delta和Theta波段的连接更紧密,而Alpha、Beta和Gamma波段的连接更稀疏。帕金森病(PD)患者与对照组之间的Theta、Alpha、Beta和Gamma频带存在显著差异(p<0.05)。因此,脑功能网络可以有效反映PD脑功能异常状态,效率密度特征可以反映PD脑功能异常活动的特征量。

基于网络药理学与分子对接探讨山茱萸-菟丝子治疗认知障碍的作用机制

目的 利用网络药理学和分子对接方法探讨山茱萸-菟丝子治疗认知障碍的潜在作用机制。方法 利用TCMSP筛选山茱萸、菟丝子活性成分,并预测潜在靶点,从UniProt数据库获得药物成分对应靶点,通过TTD、GeneCards和OMIM数据库获取认知障碍相关靶点,利用R4.2.2软件获取山茱萸-菟丝子与认知障碍的共同靶点。利用Cytoscape3.7.2软件构建“药物-活性成分-靶点”网络,通过STRING11.5数据库构建共有靶点蛋白相互作用网络,利用R4.2.2软件进行GO功能及KEGG通路富集分析,利用AutoDock1.5.6、PyMoL2.4.0软件进行分子对接验证。结果 经过筛选共得到30个药物活性成分,184个药物-疾病交集靶点,通过GO功能和KEGG通路富集分析得到2 678个GO条目和179条信号通路。共同靶点的通路富集分析显示主要与PI3K-Akt、HIF-1α/VEGF等信号通路相关,分子对接结果显示,认知障碍核心靶点与山茱萸-菟丝子主要成分亲和力较好,可能有效自由结合。结论 山茱萸-菟丝子中槲皮素、山柰酚、β-谷甾醇、异鼠李素、豆甾醇、四氢鸭脚木碱等成分可能通过抗氧化应激、抗炎及免疫调节、糖脂调节等作用治疗认知障碍。

基于独立成分分析重症肌无力患者的静息态默认网络的功能连接改变及其与认知障碍的相关性

目的研究重症肌无力(myasthenia gravis,MG)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接的改变,以及DMN和认知功能的关系。方法前瞻性纳入2020年1月至2022年12月就诊于苏州大学附属第一医院神经内科的MG患者39例,另选取同期性别、年龄、受教育年限、种族与MG患者匹配的40名健康志愿者作为健康对照组。对所有受试者进行神经心理学测试、情绪评估及静息态磁共振功能扫描。采用独立成分分析技术评估受试者大脑DMN的功能连接变化。采用Spearman相关性分析MG患者差异脑区的DMN的功能连接值与认知功能的相关性。结果MG组整体认知功能〔简易精神状态量表(MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分〕、言语学习和记忆能力(Rey听觉词语学习测验、词语流畅性测试)、视空间功能(钟表测试)评分均较对照组降低(均P<0.01);在执行能力测试方面,MG组连线功能测试完成时间长于对照组(P<0.01);MG组汉密尔顿焦虑量表和汉密尔顿抑郁量表评分均高于对照组(P<0.01)。独立成分分析结果显示,MG患者的DMN内功能连接在左后扣带回比对照组减弱(P<0.05,经过FDR校正)。MG患者的DMN内左后扣带回功能连接值与MMSE评分、数字符号转换测验评分呈正相关(P<0.05),而与连线测验A和B时间呈负相关(P<0.05)。结论MG患者在整体认知功能、言语学习和记忆力、视空间功能和执行功能方面下降,在左后扣带回的DMN内功能连接减弱,差异脑区在DMN内功能连接值与认知评分存在相关性,提示MG患者的认知功能损害可能与中枢神经系统受累有关。

基于fMRI图论网络探索脑小血管病性轻度认知障碍的虚、实证候拓扑属性对照研究

目的基于图论网络探索性分析皮质下脑小血管病性轻度认知障碍虚证、实证的全脑及局部脑网络拓扑属性组间差异。方法前瞻性招募诊断为皮层下小血管病所致轻度血管性认知障碍患者和健康对照,基于GRETNA平台,计算虚证、实证和健康对照比较的组间全局小世界拓扑属性和局部节点强度、节点效率的组间差异。结果三组均具有小世界属性,但仅实证组患者在稀疏度为0.05-0.26内小世界属性δ显著低于对照组(P<0.05);同时,涉及额、顶及小脑等多个脑区的节点效率和节点强度指标均显著区分实证组、虚证组,但虚证患者在节点效率上无阳性脑区(P>0.05),在节点强度上仅表现为少数脑区的节点效率增高(P<0.05)。结论实组在全局拓扑属性及局部拓扑属性上均显著有别于虚证组,说明虚实证候具有显著差异的影像表型,为进一步探讨中医证候在疾病生物学分型的作用提供研究基础。

中国网络综合治理实践的国际认知偏差及其因应——基于对美国智库的考察

[研究目的]中国网络综合治理实践取得了举世瞩目的成就,但国际上对中国网络综合治理实践存在着认知偏差,分析其偏差情况和原因,可以为健全我国网络综合治理体系提供启示。[研究方法]基于美国智库研究,选取具有代表性的研究样本,从行为、意图、影响和对策等维度分析认知偏差情况及其动因。[研究结论]美国智库存在着较为系统的认知偏差,错误地认为中国在网络综合治理过程中采取不当手段、抱有不良意图、带来严重后果,将中国视为“危险的创新者”“秩序的破坏者”与“利益的盗窃者”,并提出对抗与合作并存、内外部同步建设、软硬实力共同提升的应对策略。这些认知偏差受到国际斗争、网络治理、中国自身与智库内部等方面的影响。对此,我国应用好认知博弈对抗和对话合作两种手段,讲好中国网络综合治理故事。

静息态功能磁共振成像在血管性认知障碍患者默认网络研究中的应用进展

血管性认知障碍是由脑血管疾病导致的一种从轻度认知功能障碍至痴呆的综合征,由于缺乏敏感性和特异性生物标志物,早期不易鉴别和诊断。血管性认知障碍患者脑网络连接异常的脑区多位于默认网络,其异常变化的功能连接与患者的认知障碍程度相关。静息态功能磁共振成像技术是一种常用的检测静息态大脑内在活动的方法,应用静息态磁共振不同分析技术探索血管性认知障碍患者默认网络异常变化有助于深入研究血管性认知障碍的发病机制,并提供客观的影像依据。该文主要综述静息态功能磁共振成像技术在血管性认知障碍患者默认网络研究中的应用成果,为血管性认知障碍的精准诊断和评估提供新思路。

基于SOM神经网络的教学认知诊断模型研究

认知诊断模型在评估知识点依赖关系松散型学科知识状态时,因其生成的可达矩阵较为稀疏,易导致认知诊断的效率和准确度降低。而自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络可在不考虑知识点依赖关系的情况下,通过自动发现样本中的内在规律和本质属性,实现对学生知识状态的分类与评估。基于此,文章构建了基于SOM神经网络的教学认知诊断模型,在“大学英语视听说”课程中开展了此诊断模型的教学应用,并从诊断结果、学习成效、满意度三个方面进行了应用效果分析,结果表明:诊断模型用于知识点依赖关系松散型学科时,能够通过自组织聚类消除学生答题过程中的误差,精准、高效地分类评估学生的知识状态;诊断模型有助于教师实施有针对性的补救教学,在提高学生的学习效率和避免成绩的两极化方面效果显著;学生对诊断模型的整体满意度也较高。文章的研究丰富了教学认知诊断理论,可为个性化学习、精准补救教学提供诊断方法和实践经验。

基于社会认知网络分析的学习者协作问题解决能力发展研究

协作问题解决能力是21世纪数字公民应具备的核心能力之一,但目前尚且缺乏对学习者协作问题解决能力动态发展过程的探讨,需要融合多元方法提供更细粒度的分析。以学习者在教学初期、中期、后期三个时期的在线协作会话数据为分析样本,运用认知网络分析发现,学习者协作问题解决能力呈现出由低水平向高水平发展的过程;通过社会网络分析发现,参与者呈现出网络核心和边缘两种社会角色,且社会角色随时间会动态改变;社会认知网络分析结果显示,不同社会角色学习者的协作问题解决能力发展过程具有显著差异。基于研究结果,从在线协作环境、课堂教学策略以及教师专业发展三个方面给出建议。

网络空间认知及其对地图设计的约束原则研究

网络空间已经成为人类生存的第二空间,传统空间认知理论已经无法满足虚实共生的网络空间。因此,首先总结分析了网络空间认知有别于传统空间认知的特征;然后,在此基础上提出了网络空间认知的模式,剖析了网络空间认知中心象地图的构建;最后,归纳了基于空间认知规律的网络空间地图设计的约束原则。网络空间认知研究,将传统的空间认知拓展到了虚拟空间,可推动空间认知理论研究,丰富三元空间与泛地图学发展趋势下的地图学理论,并为网络空间地图的设计提供基础理论依据。

网络化认知行为疗法对鼻咽癌患者睡眠质量及疲劳状况的影响分析

目的探讨网络化认知行为疗法对鼻咽癌患者睡眠质量及疲劳状况的影响。方法选取2022年6月至2023年2月江西省肿瘤医院收治的250例鼻咽癌患者作为研究对象,按随机数字表法分为观察组和对照组,每组125例。对照组采取常规护理,观察组在对照组基础上采取网络化认知行为疗法干预,两组均持续护理观察4周。比较两组患者心理状态、睡眠质量、疲劳状况以及生活质量。结果观察组护理后心理健康量表(SCL-90)各项评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理后匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)、癌症疲乏量表(CFS)评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理后生存质量简表(QOL-BREF)各项评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论网络化认知行为疗法可减轻鼻咽癌患者消极情绪和疲劳状况,改善其睡眠质量,进而提升患者生活质量。

平准策略何以缓解金融市场认知偏差?——基于网络博弈视角的研究

金融市场参与者执行诸如行业增长目标设置、投资行为、信贷引导以及平准操作,行业认知偏差在多方博弈下相应而生。沿着“行业增长目标—行业认知偏差—行业未来回报”的逻辑链条构建网络博弈模型,探讨参与者行动对自身及其联动对象所产生的直接效应和网络效应,并基于奇异值分解取得平准策略。根据单条件均衡,投资人定价行为相对分析师增长目标的偏离会形成行业认知偏差,认知偏差与未来回报正相关,佐证市场会对定价偏差进行修正。根据多条件均衡,定价和信贷过度会降低自身及与其有超额联动关系行业的未来回报,增长预期主要透过超额联动影响未来回报。平准策略总效应稳健为正,能有效缓解认知偏差以及提升定价效率,建议政府以网络博弈视角制定干预策略以强化平准基金运作效率。

网络问答社区公众对AIGC在教育中影响及应用的关注与认知研究——LDA主题建模与时间序列分析

当前,以ChatGPT为代表的人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在教育领域引起的变革受到各类专家学者的广泛关注,然而较少有研究从网络问答社区层面探讨公众对AIGC在教育中影响及应用的关注与认知。为此,文章通过隐含狄利克雷函分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题建模与时间序列分析,对2022年12月6日~2024年4月9日知乎平台中与AIGC、教育等主题相关的问答与文章进行了探究。LDA主题建模结果显示,公众对AIGC在教育中影响及应用的关注与认知主要集中在教师教学与学生课堂学习面临的挑战、AIGC对学术伦理带来的挑战、AIGC对学生批判性思维和跨学科学习能力的影响,以及中外大学生使用AIGC完成论文作业情况的对比等方面。时间序列分析结果显示,公众对AIGC在教育中影响及应用的关注与认知在2023年2月~3月达到高峰,且主要关注点在AIGC对学生学习的影响方面。文章通过研究,旨在为教育领域更好地适应并应对AIGC带来的变革与挑战提供参考。

“行为-认知”二元视角下协同创作知识建构特征研究——基于过程挖掘和认知网络的方法

协同创作作为协作学习的重要形式,对培养学习者高阶思维和深层次认知能力具有重要意义。协同创作产生的大量伴随式数据能映射学习者知识建构过程,进而发掘出学习者阶段性知识建构特征。基于此,从“行为-认知”二元视角,运用过程挖掘和认知网络分析方法,对协同创作过程中不同阶段、不同水平学习者的研讨话语数据进行深入挖掘,分析学习者内隐的行为与认知,揭示其知识建构特征与规律。结果表明:(1)从行为视角看,社交和共享型行为是知识建构的核心活动;高分组知识建构发展遵循“共享-冲突-协商-共识”规律,低分组在对话中的探索、协商行为难以推进知识建构交互层次;当出现认知冲突时,高分组易同化同伴观点,而低分组易顺应同伴观点。(2)从认知视角看,随着知识建构的深入,高阶思维和深层理解逐渐凸显,认知结构随时间多元化发展,但“分析-关联结构”始终保持为基础路径,且活动中期是高、低分组学习者认知发展分水岭。分析学习者的知识建构特征有助于教育工作者更好地诊断学习者协作过程中存在的潜在问题,从而调整教学策略以促进其知识构建过程。

基于威胁机制-双重深度Q网络的多功能雷达认知干扰决策

针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威胁网络和经验回放2种机制。为了验证算法的有效性,在考虑多功能雷达(multifunctional radar,MFR)工作状态与干扰样式之间的关联性的前提下,搭建了基于认知电子战的仿真环境,分析了雷达与干扰机之间的对抗博弈过程,并且在使用TW-DDQN进行训练的过程中,讨论了威胁半径与威胁步长参数的不同对训练过程的影响。仿真实验结果表明,干扰机通过自主学习成功与雷达进行了长时间的博弈,有80%的概率成功突防,训练效果明显优于传统DQN和优先经验回放DDQN(prioritized experience replay-DDQN,PER-DDQN)。

网络空间南京大屠杀真相的维护与认知的免疫式构建

“真相”是人们对事实的理解和认识。网络时代的信息流瀑、群体极化及人们对信息的偏颇吸收,往往使人们所理解的“真相”与历史的“真相”大相径庭。网络空间的南京大屠杀历史认知也不得不面对能指与所指分离而造成的误读和误解、被操纵和利用的“真相”间的相互竞争,来自“他者”的种种质疑,以及“自我”在肯定性暴力中的意义消解。在网络空间构建对南京大屠杀历史全面、客观的理解性认知,需要调整教育与传播理念,正确认识并合理利用“他者”的力量,打破学术研究与大众认知的知识壁垒,建立专家学者与民众互动探讨的长效机制,遵循“以仁心说,以学心听,以公心辨”的公共规则,从而为南京大屠杀历史的数字化生存奠定基础。