群体行为

摘要： 为了探究许氏平鲉群体在不同光照强度条件下的响应机制,试验设置3种光照强度(0lx、105lx、620lx),观察不同光照条件下许氏平鮋群体的自发游泳行为及群体结构的变化情况。结果表明:0lx光照强度条件下,许氏平鲉的平均速度为4.4/s;105lx光照强度条件下,许氏平鲉的平均速度为4.9cm/s;620lx光照强度条件下,许氏平鲉的平均速度为6.7cm/s。620lx组平均速度显著大于其他2组(P<0.05),0lx光照强度许氏平鲉个体最邻近距离主要分布在0~5cm,而620lx光照强度条件下许氏平鲉最邻近距离主要分布在10~15cm。0lx和105lx光强下许氏平鲉个体最邻近距离主要分布在0~10cm。许氏平鲉在0lx条件下,群体的凝聚力最高,显著高于其他2组(P<0.05),0lx组的极性也显著高于其他2组(P<0.05)。研究结果对于今后海洋牧场中鱼类行为的有效控制方面提供了参考依据。

摘要： 基于人力资源管理视角的企业团队建设强调团队协作关系,而社会心理学对团队的研究则侧重于群体内超越个体的互动行为特征。当前中小民营企业在团队建设的管理实践中往往存在两种极端情况:一是缺乏有效的组织协调而仅靠个体单打独斗的放任模式(无组织无纪律的管理视角的“乌合之众”);二是过于突出领导人权威与权力的群体非理性状态(完全服从的社会群体心理视角的“乌合之众”)。本文综合运用群体理论和团队协作理论有效对中小民营企业“乌合之众”困境的原因进行了分析,界定出领导人的管理方式和理念问题,然后针对性地提出改善对策。研究结果对中小民营企业的团队建设问题具有参考价值。

摘要： 为了分析根系群体行为机制对环境刺激下根系生长发育的影响,提出了一种基于群体行为的根系构型可塑性分析模型。把整个根系视为由智能个体单根组成的智能群体,利用智能个体单根间的排斥、对齐和偏好构建环境感知的根系群体行为模型,结合通用根系模型ArchiSimple构建群体行为影响的根系生长发育模型。设置随机、分层、梯度3种不同的环境条件,比较分析了群体行为、随机生长和向性生长机制对根系长度、体积、分布和资源吸收量等特征影响。显著性检验结果表明,群体行为、随机生长、向性生长机制有显著不同;在分层和梯度环境条件下,3种生长机制对资源吸收量的影响有显著差异;在其他情况下3种生长机制对根长、体积、分布等特征的影响无显著差异。进一步分析表明,群体行为机制能够提升根系资源利用效率,群体行为模型能够被用于环境影响的根系构型可塑性分析。

摘要： 2020年2月—2021年2月,采用直接观察与红外相机陷阱结合的方法,在四川唐家河国家级自然保护区的大草坪和大草堂区域,对绿尾虹雉Lophophorus lhuysii的繁殖周期及群体活动模式等进行了研究。共获取绿尾虹雉有效探测316次。研究结果表明:1)绿尾虹雉具有季节性群体活动的习性,群体在繁殖期前逐步解散,繁殖期后又逐步聚集,非繁殖期的越冬期会结成大群活动;2)绿尾虹雉的繁殖期为3月下旬—6月中下旬,雌性独自营巢繁殖,雄性多单独活动,也表现为集单性小群体活动;3)繁殖期群体大小为2.58只±0.94只,以单性群为主;非繁殖期群体大小为3.37只±2.30只,以单性群和雌雄混群为主,且两者的遇见率差异不明显;繁殖期和非繁殖期群体活动方式无显著差异。本研究结果丰富了绿尾虹雉的基础资料,为其保护管理策略的制订提供了科学依据。

摘要： 为考察个体大小对升温过程中草鱼的耐高温能力和群体行为的影响,研究以草鱼(Ctenopharyngodon idellus)幼鱼为实验对象,结果显示:大个体群体的个体游泳速度明显大于小个体群体(P=0.039),个体间距离和最近邻距离显著高于小个体群体(P<0.001);大个体鱼群的极性与小个体群体并无差异。虽然大个体群体的致死高温与小个体群体无差异,但前者的临界高温显著大于小个体群体(P<0.001)。升温过程会使鱼群个体游泳速度变快,个体间距离和最近邻距离也相应增加,但游泳速度同步性和群体极性维持不变。研究表明:个体大小的增加可增强草鱼幼鱼对环境水温的耐高温能力;升温不会影响不同个体大小草鱼幼鱼群体的协调性,但会降低草鱼幼鱼的群体凝聚力。

摘要： 集群机器人是由一定数量的物理机器人组成,该系统中的个体通过交互与协作,可涌现出鲁棒、可扩展、灵活的群体智能行为。集群机器人行为建模是科学分析此类系统的基本方法之一,也是其能力评估的重要基础,研究与分析集群机器人行为模型有助于理解其行为机理。首先对集群机器人的主要特性进行总结,列举了几种典型的集群机器人空间协作行为;在此基础上,对集群机器人空间协作行为进行分类,重点总结和阐述了集群机器人空间协作行为的建模方法,包括图论、仿生模型、动力学模型以及学习模型,从方法概述、应用实例与适用场景等多维度对各类建模方法进行了分析与比较。最后提出了集群机器人空间协作行为建模有待进一步深化研究的问题,并对其未来可能的研究方向进行了展望,以更好地支撑集群机器人系统评估与优化设计。该研究旨在使相关研究人员全面系统地理解集群机器人空间协作行为建模方法。

摘要： 智能化技术不断进步,从多个环节、多个层面改变着传播生态。而随着网民规模的不断扩大,中老年群体成为一股不可忽视的力量,舆情环境变得复杂多变,给舆情工作带来了新生态、新机制和新逻辑,因此,了解中老年群体舆情对舆情引导与管控具有重要价值。文章主要从智能媒体助推舆情传播、群体智慧优化舆情信息、舆情环境正向引导群体行为、情感导向以“意见领袖”为主导这几个方面来阐述中老年群体舆情的特点,接着分析中老年群体舆情所面临的挑战,认为当前中老年群体存在话语权失衡、舆情参与度较低,受困于“数字鸿沟”“数字陷阱”,虚假信息乘虚而入、舆情引导难度升级等问题,并就如何加强中老年群体舆情的健康传播,提升对舆情的引导力,提出一些参考建议。

摘要： 看过这样一个视频:一个小偷被群众制服,围观群众不停地拿砖头砸向小偷,旁边还有人在拍手叫好,最终小偷被群众活活打死……这是一场惨无人道的恶性群体事件,而且类似的群体事件在现实生活中还有很多。在群体聚集的时候,人们往往会做出很多不理智的行为,到底是什么造成大量的群体性事件的悲剧呢?提起对于群体行为的看法,我们往往认为“人多力量大”“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”,但是在群体心理和行为研究中勒庞的《乌合之众》却打破了我们固有的观念。

摘要： 线上直播,是所谓现代性在2020年最直观的一个大众产物,过去散落在不同直播平台的趣缘化的群体行为,如今成为了全球化的普遍现象。诗人波德莱尔曾形容现代个体面对大众社会就像扎进了蓄电池中,世界变得像一个“万花筒”。线上直播更是如此,它可以带来前所未有的惊喜,也必然伴随着过高期待后的失望。

摘要： 随着科技的进步,新媒体行业不断发展,受众群体也不断扩大.如今是群体时代,群体行为对社会发展有着重大影响.勒庞的群体行为研究使群体心理呈现出崭新的面貌,当今网络环境中,受众群体的特质发生了显著变化.本文以勒庞《乌合之众》为理据,以当代网络环境为基础,结合群体与个体的关系,分析网络环境下的网络受众群体心理,并对受众行为提出反思.

摘要： 公共自行车服务系统记录了人们日常出行的移动数据,研究这些数据有助于了解群体行为的轨迹和模式.已有的基于公共自行车数据的群体行为研究只分析了站点之间的群体流动,没有提供更高层次的群体行为分析.本文通过群体定义从自行车数据中提取群体行为,并设计了一个多视图合作的可视分析系统,支持从区域深入到站点的群体行为交互分析.日历图展示群体行为随时间的变化.群体行为分布地图支持在区域或站点层面对群体行为进行分析,并配以时间和流量筛选实现更细粒度的探索分析.堆叠时钟图对比群体行为在工作日和周末的模式.最后,通过四个案例来展示群体行为的时空,轨迹模式,证明本系统的有用性和有效性.

摘要： 网络群体行为的发生源于网络群体的空间聚集,其行为与表现集体化,依赖于互联网发生并产生影响.近年来,网民在网络空间中的位置变得越来越重要,网民聚集的力量也越来越强大,网民在热点事件、社会问题的讨论上,信息交流变得特别活跃,这有利于对各种存在问题的舆论监督,也对社会管理和创新奠定了群众基础,可以广泛听取网民意见,对鼓励网民建言献策起到了好的示范作用.但是,在这样的公共话语平台上网民的行为和言论常常变得非常火爆、激烈、情绪化.这在微博客中产生了巨大影响力,加上网民在认知、情感或信念等方面的一致认同导致群体极化现象非常严重,使网民集群行为产生了不可预期的结果.然而,对于网络集群行为很难直接去测量,需要借助行为意向的测量来预测集群行为发生的可能性,而且在诸多心智状态中,意向显得尤为重要,它应该是计划行为(planned behaviors)的唯一最佳预测指标.通常人们很少仅仅停留在外显行为的表象,而是基于行动者的动机和目标去思考其行为的潜在意识,这说明人们根据其行为意向对感知到的行为信息进行选择性编码.这一事实促动了学术界的对意向研究的兴趣.研究团队在前期已经开展了《网络集群行为执行意向调查问卷》的编制,调查研究了网民在混合网络中的集群行为执行意向的内部结构维度.结果发现,网络集群行为执行意向由三个维度构成,分别是可控性执行意向、安全性执行意向和价值性执行意向.在近期的研究中,研究者以"健康型组织建设"微信平台进行管理引导的干预研究,采用了入群人员申请、介绍和确认程序、群员的行为规范、群主委员会委员岗位职责及考核、秘书处工作职责、群员科研和职责分工、以及线上线下学习、科研实践交流等引导管理策略,取得了较为理想的效果.目前,相应的评价系统和APP干预的研究工具尚在不断完善中.

摘要： 社会系统理论的第三次浪潮强调突现范式,尤其关注群体的社会突现性质,同时提出一个亟待解决的问题,如何找到一个合适的理论来描述社会系统群体行为突现的过程.自组织理论的最新发展则为探究这个问题提供了一系列的分析模型,强调自组织突现是社会系统群体行为产生的重要机制.同时,从过程思想出发的哲学反思也为回答社会系统群体行为自组织突现何以可能的问题提供了一条新的研究进路.

摘要： 对火灾中人员疏散运动行为研究历程进行了回顾;指出了影响火灾中人员疏散运动行为的三个主要因素:火、环境和人;列举并综述了人员疏散中几种常见的个体行为:信息辨识行为、非适应性行为、恐慌行为、返回行为、穿过烟气行为等;以及几种常见的群体行为:从众行为、亲情行为和小群体行为、人员流动"相变"现象、推挤行为以及男女性别差异等.最后,总结了火灾中人员疏散运动行为研究现有研究特点,指出了其中的不足与发展趋势.

摘要： 休闲体育以体育作为自身内核.体育由三种维度构成:身体是体育的物质基础;感性是体育的上层建筑;而自由是体育的灵魂,是身体和感性升华的终极方向."休闲"的内核与体育内涵中"自由""感性"的两个元素正好重合.休闲体育无疑更以身体之维将个体的感性和自由体现到极致.休闲体育与实现人的自我价值和"心灵永恒性"的密切关联,体现了人的内心世界的一种追求.由此,休闲体育是指个体在可自由支配时间里,对体育的自主选择、自愿参与,以提升个体生命质量、满足个体身心发展需求的一种生活方式.从积极心理学的视野来看，幸福既来自主观体验，又来自客观实在，是主观与客观、快乐与意义、享受与发展、个人与社会维度上的和谐与统一。由此，休闲体育不仅内在地含有“幸福”的意义，同时也是个体实现“幸福感”的途径。休闲体育从身体的感性体验出发升华至个体自由的获得与复归，是来自客观实在的主观体验，既是身心享受，也有心灵成长，既有个体独处，也有群体行为，既是单纯快乐的体现，也充满个体与社会层面的广泛意义。

摘要： 生态文明建设的矛盾无处不在,从类型上说有哲学层面的思想观念矛盾、政府层面的制度指向矛盾、环保层面的操作行为矛盾;生态文明建设矛盾的产生,与主客二分的思维导向相关、与好坏并存的实际结果相关、与主观片面的发展观念相关、与群体行为的终极悖反相关、与社会主体的利益博弈相关;发现矛盾、解决矛盾,是推动生态文明建设向前迈进的动力.

摘要： 早在1895年，法国著名社会心理学家古斯塔夫·勒庞针对现实社会的群体行为提出了“乌合之 众”这一观点。近年来，处于社会转型期的中国非常规突发事件频发，网络群体呈现“乌合之众”之状，并愈演愈烈。本文对非常规突发事件中网络群体的非理性特征加以分析，着重研究网络群体心理和网络群体意见领袖，并针对网络“乌合之众”提出一些应对举措。

摘要： 人工智能技术已成为国民经济的重要支柱,并已列入国家的中长期战略发展规划.作为人工智能技术的核心,智能算法得到了极大的发展和普遍的重视.本文介绍了智能算法的发展历程,并对各种以生物群体活动、人类活动为模拟对象设计得到的智能算法进行了介绍和归纳.针对这些算法存在的不足,文中重点介绍了一种新型的以人类个体学习、认知过程为模拟对象的智能算法.

摘要： 人工智能技术已成为国民经济的重要支柱,并已列入国家的中长期战略发展规划.作为人工智能技术的核心,智能算法得到了极大的发展和普遍的重视.本文介绍了智能算法的发展历程,并对各种以生物群体活动、人类活动为模拟对象设计得到的智能算法进行了介绍和归纳.针对这些算法存在的不足,文中重点介绍了一种新型的以人类个体学习、认知过程为模拟对象的智能算法.

摘要： 人工智能技术已成为国民经济的重要支柱,并已列入国家的中长期战略发展规划.作为人工智能技术的核心,智能算法得到了极大的发展和普遍的重视.本文介绍了智能算法的发展历程,并对各种以生物群体活动、人类活动为模拟对象设计得到的智能算法进行了介绍和归纳.针对这些算法存在的不足,文中重点介绍了一种新型的以人类个体学习、认知过程为模拟对象的智能算法.

摘要： 本发明公开了一种融合群体行为的用户行为预测方法。本发明以社交网络中用户历史行为和用户关系图为基础，首先使用经典社区检测算法发现社交关系图中的群体为下一步操作提供基础；对用户的历史记录进行离散化并且使用用户行为嵌入代表用户嵌入；然后基于注意力机制使每个群体内用户的用户嵌入得到每个群体的表示；最后将每个用户的用户嵌入和用户所在群体的群体嵌入表示进行结合得到新的用户嵌入。紧接着将用户嵌入序列输入GRU循环神经网络中进行用户行为预测。在三个真实数据集上的大量实验结果,验证了本发明算法在HR和MAP指标上相比仅考虑用户历史行为和考虑用户邻居行为的用户行为预测算法有很大提高。

摘要： 本发明提供了一种基于群体行为的用户画像群体获取方法、系统、设备和计算机可读存储介质。该种用户画像群体获取方法基于用户的操作行为画像获取对应于每位用户的相似群体，进而根据相似群体以不同的精准度阈值获取对应的用户画像群体。通过本申请提出的技术方案，能够通过群体行为对用户行为进行精准画像和画像群体的获取，本技术方案为每个用户都建立了一个相似用户群体，进而通过设置不同的聚合精准度阈值来实现用户画像群体的自动分类和获取，具有画像精准、聚合精准度可调的优势，能够根据不同的精度需求获取精度不同的各类用户画像，契合产品设计、内容推荐等领域的用户画像需求，具有可推广价值。

摘要： 本发明公开了一种基于图卷积网络和群体关系建模的群体行为识别方法，对个体不同局部位置的传感器采集的连续传感器数据通过滑动窗口对连续的传感器数据进行分割，对于每个个体，将个体局部位置传感器数据输入到卷积神经网络和双向长短期记忆网络得到个体行为特征，通过计算得到个体行为相关性和个体位置相关性，构建个体关系图，输入到图卷积网络对群体行为进行识别。本发明充分挖掘传感器数据群体中个体行为以及个体之间的交互关系特征，进行群体特征级的表征，提高了群体行为识别准确率和鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种融合群体行为的用户行为预测方法。本发明以社交网络中用户历史行为和用户关系图为基础，首先使用经典社区检测算法发现社交关系图中的群体为下一步操作提供基础；对用户的历史记录进行离散化并且使用用户行为嵌入代表用户嵌入；然后基于注意力机制使每个群体内用户的用户嵌入得到每个群体的表示；最后将每个用户的用户嵌入和用户所在群体的群体嵌入表示进行结合得到新的用户嵌入。紧接着将用户嵌入序列输入GRU循环神经网络中进行用户行为预测。在三个真实数据集上的大量实验结果,验证了本发明算法在HR和MAP指标上相比仅考虑用户历史行为和考虑用户邻居行为的用户行为预测算法有很大提高。

摘要： 本发明公开了一种地理环境下的群体行为模式分析与异常行为检测方法，其步骤为：捕获视频监控信号，设置监控场景中的人群活动区域，获取视频监控人群图像并对人群活动区域进行地理空间映射处理；在地理参考下利用光流法求算可度量的人群运动场，将人群运动场转换映射至极坐标参考；根据人群运动场在极坐标参考下的分布状况，在极坐标参考各主体方向上进行人群运动场的统计分析，进而判断地理环境下的群体运动模式、群体运动趋势，并估算各主体方向的群体运动速率；在群体运动模式、运动趋势、运动速率分析结果的基础上，进行运动速率突变、运动趋势突变、逆向行走、骤聚和骤散群体异常行为检测。本发明的方法可广泛用于人群易聚集区域。

摘要： 本发明提出一种人物群体行为分析方法、系统、设备和介质，包括：获取指定场所内目标对象的人脸图像，并对所述人脸图像进行特征分析，得到满足设定人脸指标的人脸图像对应的人脸特征；其中，人脸指标包括：人脸角度和/或人脸质量分数；对所述人脸特征进行聚类，得到对应同一目标对象的人脸档案；对各目标对象的人脸档案进行清洗处理，并根据所述指定场所内不同目标区域选择经过清洗的对应人脸档案进行人物群体行为统计，得到对应目标区域的人物群体行为统计结果，其中，所述清洗处理包括：根据所述人脸档案中的人脸特征对应的性别分布、无法合并的人脸特征数量和/或设定时间内人脸特征增量对所述人脸档案进行清洗处理；本发明可有效提高人物群体行为统计准确性。

摘要： 本申请涉及一种面向多智能体群体行为的仿真系统及方法。所述系统包括：仿真引擎层、仿真组件层、系统应用层、模块模型库和行为节点库；仿真引擎层包括：仿真世界类、仿真场景类、仿真调度器、时间控制器、实体元素类、仿真事件、行为节点类以及知识共享黑板类，仿真组件层包括：智能体实体模型、智能体模块模型、实体管理模型、组件管理模型、事件管理模型以及行为管理模型，系统应用层包括多个智能体模型组件，模块模型库包括：运动类模块、感知类模块、通信类模块和决策类模块；行为节点库包括：通用算法节点、群体行为节点以及服务接口节点。采用本系统能够可以实现多智能体行为仿真。

摘要： 本申请涉及一种基于运动显著性的群体行为交互模式辨识方法和装置。所述方法根据运动一致性原则计算任意两个个体之间的领导时间，建立群体的领导‑跟随网络；依据视觉是生物群体感知周围环境和邻居信息的最主要通道和视觉具有前向交互的原则，计算个体感知周围邻居的运动显著性；融合领导‑跟随网络和运动显著性，在群体处于趋同、应激过程中，推断出群体内部交互的因果规则以及具有何种特性的个体更容易成为群体的领导者。采用本方法可辨识生物群体行为的交互模式，进而构建具备生物群体行为分布式、自组织、自适应等智能特性的无人集群系统，从而满足应激避险、穿越狭窄通道等真实应用场景中需要群体高机动行为的任务需求。

摘要： 本发明提供面向群体行为的群智激发汇聚系统及方法，涉及群体智能技术领域。该群智激发汇聚系统及方法，包括总控制器模块、协同演化模块、决策模块、演化方案数据库、演化模块和数据传递模块，所述协同演化模块包括有演化路径单元、演化效果单元和协同合作单元，所述演化模块包括有自检单元、演化设备、GPS单元和比对单元，所述决策模块包括有应急处理单元、调配单元和协调单元。通过每个演化模块都有单独的分支控制器单元进行控制，避免造成程序混乱，从而保证了演化的效果，若演化设备遇到故障无法调整得当时，立即调配一组新的演化模块接替完成演化方案，及时的对突发情况进行应急处理，保证方案顺利进行，值得大力推广。

摘要： 本发明公开一种基于群体行为优化的LSTM神经网络行人轨迹预测方法，包括：收集路口行人轨迹数据；对采集的数据集进行清洗；数据集分批；判别器/生成器训练；生成器生成预测轨迹。由判别器模型生成预测轨迹加载最终模型参数后接收行人历史轨迹数据输出行人的预测位置。本发明考虑了行人之间相互影响的因素，减少了预测的误差，为智能驾驶技术走向成熟提供较好的依据。