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事后解释可以消除认识的不透明性吗

探索与争鸣 2024年第6期 80-87,178页

作者：贾玮晗董春雨北京师范大学哲学学院北京100875 北京师范大学哲学学院、价值与文化中心北京100875

基于深度学习模型的人工智能系统被广泛应用于各个领域,却由于不透明性导致了信任问题。计算科学家试图开发解释黑箱模型的工具以缓解这一矛盾。对可解释技术的认识,有助于区分因果解释与事后解释:因果解释要求对模型机制的完全认识,而... 详细信息

基于深度学习模型的人工智能系统被广泛应用于各个领域,却由于不透明性导致了信任问题。计算科学家试图开发解释黑箱模型的工具以缓解这一矛盾。对可解释技术的认识,有助于区分因果解释与事后解释:因果解释要求对模型机制的完全认识,而可解释性技术对黑箱模型的解释并非总是关于模型内部细节的说明,但它是对因果解释无法获得时的补救措施,仍具有启发性的认识论价值。事后解释使用的近似方法是科学模型哲学研究的重要组成部分,而建构经验论也为事后解释之于模型机制的认识意义或价值提供了支持。

关键词：不透明性可解释人工智能事后解释倾向性因果解释

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线性排列参数对微动探测效果的影响研究

铁道科学与工程学报 2024年

作者：马龙张辉董春芳中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司北京市勘察设计研究院有限公司

在固有硬件条件和采集环境下，观测排列是决定微动探测效果的关键因素。为了研究排列参数对微动探测效果的影响，以北京城区某拟建地铁项目为例，通过对24道线性排列进行抽道，形成不同排列长度、道间距的新排列，然后分析排列长度、道... 详细信息

在固有硬件条件和采集环境下，观测排列是决定微动探测效果的关键因素。为了研究排列参数对微动探测效果的影响，以北京城区某拟建地铁项目为例，通过对24道线性排列进行抽道，形成不同排列长度、道间距的新排列，然后分析排列长度、道间距等线性排列参数对微动能量谱、探测深度、分辨率等的影响规律。研究结果表明：能量谱主要受排列长度和道间距影响，其中，低频能量主要受排列长度影响，排列越长，低频能量越集中。高频能量主要受道间距影响，道间距越大，高频能量缺失越多。探测深度主要受排列长度和频散曲线提取方法影响，道间距对探测深度的影响较小。采用ESPAC（扩展的空间自相关法）方法提取频散曲线和增大排列长度均可以使能量谱能量更集中，且可以提取更低频率的频散点，进而获得更精确的速度和更大深度的地层信息；排列长度越大，探测深度越大，但随着排列长度的增大，探测深度的增长速度趋缓。随着排列长度和道间距增大，反演横波速度剖面的分辨率逐渐降低，视横波速度和面波相速度剖面的分辨率也逐渐降低；另外，反演横波速度、视横波速度和面波相速度剖面的分辨率依次降低。因此，在利用微动勘探方法进行地质结构探测时，须根据探测目标的规模、埋深及场地条件，选取适宜的排列参数，以获得更精细的探测效果。

关键词：微动勘探线性排列能量谱探测深度分辨率

基于改进网络核密度和负二项回归的事故黑点鉴别

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 119-126页

作者：庄焱董春娇米雪玉王菁杨妙言北京交通大学交通运输学院北京100044 华北理工大学建筑工程学院河北唐山063210

已有的交通事故黑点鉴别研究大多基于事故频数或事故率,并未考虑交通事故对不同发生地的影响特征。为了综合考虑交通事故在不同交通环境和路网特征下的差异影响,并解决交通事故数据中零值远超经典离散分布的零膨胀问题,本文提出一种考... 详细信息

已有的交通事故黑点鉴别研究大多基于事故频数或事故率,并未考虑交通事故对不同发生地的影响特征。为了综合考虑交通事故在不同交通环境和路网特征下的差异影响,并解决交通事故数据中零值远超经典离散分布的零膨胀问题,本文提出一种考虑节点综合重要度的改进网络核密度估计法,并基于零膨胀负二项回归模型对城市交通事故黑点进行鉴别。首先,在拓扑路网中综合考虑事故发生地的交通环境和道路条件构建事故综合影响度指标,连同事故严重程度指数嵌入到传统网络核密度估计中,通过在道路网络上生成平滑的密度表面定性体现点事件的空间聚集性。在此基础上,构建基于零膨胀负二项回归鉴别模型,明晰事故高发区域边界范围,定量刻画不同严重等级的事故黑点路段空间分布特征。最后,以深圳市华强北街道为例进行实例分析。结果表明,在90%、80%和70%的阈值水平下本文提出的事故黑点鉴别法的有效搜索率均高于平面核密度估计法,且考虑节点综合影响度后,部分无道路区域不再被误识,模型准确率比传统网络核密度法分别提升了3.60%、5.31%和7.20%。

关键词：城市交通交通事故黑点鉴别网络核密度估计零膨胀负二项回归

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动态调整语义的词性加权多模态情感分析模型

深圳大学学报（理工版） 2024年第3期41卷 283-292页

作者：花强陈卓张峰董春茹河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与信息科学学院河北保定071002

为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模... 详细信息

为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模型.该模型以自然语言为主体,分别使用基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)模型、广义自回归预训练(generalized autoregressive pretraining for language understanding,XLNet)模型和一种鲁棒优化的BERT预训练(robustly optimized BERT pretraining approach,RoBERTa)模型为文本模态做词嵌入编码;创建动态调整语义模块将自然语言和非自然语言信息有效结合;设计词性加权模块,提取单词词性并赋权以优化情感判别.与张量融合网络和低秩多模态融合等当前先进模型的对比实验结果表明,PW-DS模型在公共数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的平均绝对误差分别达到了0.607和0.510,二分类准确率分别为89.02%和86.93%,优于对比模型.通过消融实验分析了不同模块对模型效果的影响,验证了模型的有效性.

关键词：人工智能多模态情感分析动态调整语义词性加权多模态向量位置可视化词性加权可视化

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全球电影贸易网络时空格局演化特征分析

热带地理 2024年第10期44卷 1775-1786页

作者：李凡董春晖蒋丽佛山大学管理学院广东佛山528225 华南理工大学广州市人文社会科学重点研究基地广州510641 广东外语外贸大学南国商学院新媒体与国际传播学院广州510545 佛山大学经济贸易学院广东佛山528225

基于联合国商品贸易统计数据库,利用复杂网络分析方法,探讨2004—2019年全球电影贸易网络时空格局演化特征。研究发现:1)全球电影贸易网络节点数量、贸易关系流和平均加权度持续增加,各国或地区在全球电影贸易网络中的联系越来越密切。... 详细信息

基于联合国商品贸易统计数据库,利用复杂网络分析方法,探讨2004—2019年全球电影贸易网络时空格局演化特征。研究发现:1)全球电影贸易网络节点数量、贸易关系流和平均加权度持续增加,各国或地区在全球电影贸易网络中的联系越来越密切。贸易网络的可达性和通达性良好,具有小世界特征和无标度性质。2)贸易网络的拓扑结构从以欧洲、美国为双核心演变为以欧洲、亚洲和美国的“多点开花”式多极结构,以往全球电影贸易网络中“自西向东、由北往南”的空间格局正在变化,亚洲国家在全球电影贸易中增长显著,中国成为亚洲区域性电影贸易中心。3)网络核心—边缘结构越来越明显,电影贸易出现较为明显的等级层次性。全球电影贸易网络表现出全球化和区域化共存的趋势,区域化已成为全球电影贸易网络演化的重要趋势之一。4)全球电影贸易网络可划分为4个主要社团,其分布呈空间的连续性,社团结构的存在促进电影贸易网络的稳定和发展。

关键词：贸易网络复杂网络分析全球电影贸易时空格局

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云南典型碳酸盐岩区土壤重金属污染特征及源解析

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环境化学 2024年

作者：张好董春雨孙思静黄祖志张乃明包立云南农业大学资源与环境学院云南省土壤培肥与污染修复工程研究中心

为探究云南典型碳酸盐岩区土壤重金属污染来源，本研究以曲靖市罗平县为研究区，共采集157个土壤样品，测试分析As、Pb、Cu、Zn和Cd元素含量，运用地累积指数法和潜在生态风险指数法分析土壤重金属污染水平，采用正定因子矩阵分析模型（... 详细信息

为探究云南典型碳酸盐岩区土壤重金属污染来源，本研究以曲靖市罗平县为研究区，共采集157个土壤样品，测试分析As、Pb、Cu、Zn和Cd元素含量，运用地累积指数法和潜在生态风险指数法分析土壤重金属污染水平，采用正定因子矩阵分析模型（PMF）和UNMIX模型，探讨研究区土壤重金属来源及其贡献率，结果表明，罗平县耕地土壤重金属中Cd含量最高，Cu、Zn和Cd分别有1.91%、2.55%和21.02%的样点超过国家土壤污染风险筛选值（GB 15618—2018）；地累积指数与潜在生态风险指数表明，Cd污染最为严重，有21.02%的样本存在污染，7.01%的样本为极强生态风险；源解析结果表明，研究区土壤中Cd以自然源为主，在PMF和UNMIX模型的贡献率分别为87.68%和92.00%;Cu和Zn以矿业活动为主，PMF模型的贡献率分别为52.17%和44.67%,UNMIX模型的贡献率分别为34.00%和81.00%;As以农业源为主，Pb以工业交通源为主，PMF模型的贡献率为分别为79.46%和71.16%,UNMIX模型的贡献率为92.00%和87.00%. PMF与UNMIX模型分析结果相互补充与印证，能够获得更加可靠的源解析结果.

关键词：碳酸盐岩地累积指数潜在生态风险指数 PMF UNMIX

信号交叉口电动自行车多类别违规行为分析与建模

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 83-89页

作者：董春娇陆育霄马社强李鹏辉庄焱北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 中国人民公安大学交通管理学院北京100038

电动自行车违规行为对信号交叉口通行效率和安全具有显著的影响,是重要的安全管控对象。文中基于视频录像调查法获得的信号交叉口9726辆非机动车数据,对比分析了3类非机动车在骑行者个人属性和时空场景影响下的违规行为特征。以骑行者... 详细信息

电动自行车违规行为对信号交叉口通行效率和安全具有显著的影响,是重要的安全管控对象。文中基于视频录像调查法获得的信号交叉口9726辆非机动车数据,对比分析了3类非机动车在骑行者个人属性和时空场景影响下的违规行为特征。以骑行者个人属性、信号交叉口特征和交通流特性3方面共14个因素作为协变量,构建基于多元Logistic回归的电动自行车多类别违规行为模型,以揭示信号交叉口电动自行车闯红灯骑行、占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为机理。研究结果表明:电动自行车在信号交叉口总体违规率为44.01%,是传统自行车的1.21倍;中老年电动自行车骑行者发生4种违规行为的可能性高于青年;女性骑行者更易发生越线等待和逆向骑行违规行为,男性骑行者更易发生占用机动车道骑行;增设协管员可有效降低电动自行车在信号交叉口的闯红灯、越线等待和逆向骑行行为,但同时会增加电动自行车占用机动车道骑行的可能性;设置左转专用相位能有效降低电动自行车占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为。

关键词：交通安全电动自行车信号交叉口多类别违规行为多元Logistic回归

基于随机参数Logit的中小城市居民出行方式选择建模

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吉林大学学报（工学版） 2024年第2期54卷 461-468页

作者：庄焱董春娇米雪玉张小雨王菁北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 华北理工大学唐山市空地智慧交通重点实验室河北唐山063210

为了给中小城市交通规划与管理提供新思路和新方法,分析了中小城市居民出行特征,考虑居民出行方式选择的异质性,构建了基于随机参数Logit的中小城市居民出行选择模型,引入了对交通工具舒适性要求等心理潜变量因素,并采用反映潜变量与指... 详细信息

为了给中小城市交通规划与管理提供新思路和新方法,分析了中小城市居民出行特征,考虑居民出行方式选择的异质性,构建了基于随机参数Logit的中小城市居民出行选择模型,引入了对交通工具舒适性要求等心理潜变量因素,并采用反映潜变量与指标变量之间关系的结构方程模型标定了参数。结果表明,由结构方程标定潜变量的随机参数Logit模型预测准确率均高于95%,说明结构方程模型具有良好的参数标定效果,构建的随机参数Logit模型具有较好的拟合度。模型效用函数中,行车时间的系数为随机参数,与出行者的个人特征变量、出行特征变量和心理潜变量有关。其中,到公交站台的步行时间对出行效用的影响程度最大,每增加1单位,时间价值减少48元。此外,不同出行方式对行车时间的边际效用不同,超过45 min后,公交车的边际效用由增转减。可见,考虑个体心理潜变量等异质性的随机参数Logit模型能够刻画中小城市居民实际出行方式选择行为且对出行特征机理的解释性更强。

关键词：城市交通出行方式选择随机参数中小城市结构方程边际效应

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考虑个人偏好的观赛人群组合决策选择行为

吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 979-986页

作者：熊志华董黛悦董春娇郑炎解超北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 浙江省交通运输科学研究院杭州310000 东南大学交通学院南京211102 中交信有限责任公司北京100029

掌握观赛人群出行行为特征是应对赛事举办期间交通量激增、保障城市交通正常运行的关键。基于个人属性、出行特征、观赛特性和出行意愿的954份调查样本,引入结构方程刻画安全性、便捷性、经济性和出行意向4个潜变量与11个显变量的因果... 详细信息

掌握观赛人群出行行为特征是应对赛事举办期间交通量激增、保障城市交通正常运行的关键。基于个人属性、出行特征、观赛特性和出行意愿的954份调查样本,引入结构方程刻画安全性、便捷性、经济性和出行意向4个潜变量与11个显变量的因果作用关系,考虑个人偏好对出发时间和出行方式组合决策选择行为的潜在影响,构建了基于SEM-NLogit的观赛人群组合决策选择行为模型。研究表明,模型预测精度为87.06%,与巢式Logit和多元Logit模型相比精度提高了6.99%和18.18%。本文模型更好地刻画了“观赛人群年龄越大,更倾向于提前出发;同伴数量越多、收入越高,越倾向于选择小汽车出行”的特征,并得到了出行时更注重安全性与经济性等巢式Logit模型无法得到但更符合实际出行规律的个人偏好的选择行为。

关键词：城市交通大型赛事组合决策选择行为巢式Logit模型结构方程模型