模糊技术在高校教学评估中的研究

研究了高校教学评估中知识的模糊关系及权重问题,讨论在有关模糊隶属函数计算方法的基础上,将模糊技术应用在教学评估中,为教学评估的研究提供一条新的途径。     

试论制约人工智能发展的逻辑问题

基于目前阻碍人工智能发展的各种因素 ,提出了人工智能发展中的逻辑问题 :非确定性推理、形象思维和常识问题。指出这些逻辑问题是制约人工智能发展的瓶颈。从理论上对这些问题进行了分析和探讨     

当代科学技术革命对马克思主义哲学的证实和发展

近半个世纪以来,现代科学沿着辩证综合的方向取得突飞猛进的发展,以信息论论证物质统一性的原理及人工智能对辩证唯物主义意识论与认识论充实与深化的内容,论证当代科学技术对马克思主义哲学的证实与发展。     

数字化和人工智能对刑事责任的扩散

数字化和人工智能在很大程度上作用于刑法中的罪责并改变了个人责任的基本概念。对于人类与机器人和人工智能系统之间的合作,要在个案中详细地审查：机器如何参与决定的作出,人类的行为空间如何发挥作用,以及个人的罪责是否被阻却或至少被极大地减轻。完全或在部分范围内让机器作出决定,会对罪责概念以及进一步对刑事责任产生许多问题,包括过失犯的预见可能性、客观归责、不当行为的可证明性等。在刑法上进行新的调整可能是有必要的,这涉及罪责、可归责性、可证明性和量刑,同时必须寻找刑法以外的其他解决方案,以持续防止数字化和人工智能系统对刑事责任的扩散。     

基于两阶段优化算法的神经网络预测模型

采用基于两阶段优化算法(multi-stage optimization approach,MSOA)的GA人工神经网络,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构.针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织数据挖掘算法相结合,利用GMDH算法获得神经网络的初始化节点,使用训练好的神经网络模型进行预测.将由此建立的预测模型应用于粮食价格的预测,并进一步探讨了MSOA算法的收敛性问题.结果表明基于GMDH和MSOA的神经网络组合预测模型能较大提高神经网络的全局收敛能力和收敛速度,提高预测精度.     

Bootstrap order selection for SETAR models

In this paper, we investigate the selecting performances of a bootstrapped version of the Akaike information criterion for nonlinear self-exciting threshold autoregressive-type data generating processes. Empirical results will be obtained via Monte Carlo simulations. The quality of our method is assessed by comparison with its non-bootstrap counterpart and through a novel procedure based on artificial neural networks.     

休谟的正义观述评

本文讨论休谟的正义理论。指出正义起源于人性的有限慷慨与资源的相对匮乏;正义的主要作用是确立财产权;正义的有效实现依赖政府保护;同时指出休谟正义理论的合理性与局限性。     

天伦和人伦共生伦理永恒——秦汉传统中基于发生角度的伦理分类

天伦、人伦之分最晚始于秦汉,两者在彼此对应中时被混用。从发生角度而言,天伦是天生的伦理,人伦是人为的伦理。天伦、人伦同气分形,共生中国人的伦理永恒、伦理信仰：天伦同气,因血缘而在代代传承中贯通有限生命,内生诚信,分形人伦;人伦基于诚信,为各自目的,从血缘和天伦向外全方位分形为姻缘、情缘、地缘、业缘、神缘、网缘等,使夫妻、朋友及各种职业伦理、社会伦理视需要和可能而及时结合或解散。伦理永恒是中国人的永恒,内化为伦理信仰,与有关因素共生,永葆中华文明生生不息,迥异于世界其他几大文明的命运与其宗教信仰的关系。敦睦伦理,消除伦理危机,关系到国家长治久安、文明生生不息,社会各界责任重大,国家的伦理责任更为重大。     

On conditional risk estimation considering model risk

Usually, parametric procedures used for conditional variance modelling are associated with model risk. Model risk may affect the volatility and conditional value at risk estimation process either due to estimation or misspecification risks. Hence, non-parametric artificial intelligence models can be considered as alternative models given that they do not rely on an explicit form of the volatility. In this paper, we consider the least-squares support vector regression (LS-SVR), weighted LS-SVR and Fixed size LS-SVR models in order to handle the problem of conditional risk estimation taking into account issues of model risk. A simulation study and a real application show the performance of proposed volatility and VaR models.     

“使酒骂座”的假相与“特殊丫头”的性格心理分析

申二姐是一位能弹会唱、才艺出众而颇受好评的"女先生"。庞春梅"使酒骂座"的行为,在毁骂缘由与毁骂内容上表现出不合情理、言不由衷等种种假相,隐藏着庞春梅执意要捍卫自己作为一个"特殊丫头"的身份地位的性格心理。