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基于机器学习的寿险精算生命表函数估计被引量：1: 2014年; 传统的分数年龄假设(fractional age assumption,FAA)形式简单且计算容易,但它们却存在死力函数在整数年龄处有较大跳跃的缺点,并且无法保证能精确地捕捉到生存函数的真实趋势。最小二乘支持向量回归机(least square support vector regression,LSSVR)作为机器学习领域的一项经典技术被广泛应用于对统计数据的回归与分析中。从机器学习的新视角来研究寿险精算理论中的生命表数据,对生存函数数据进行回归,并用成功拟合的生存函数构建死力函数及平均余命函数。LSSVR模型对生存函数拟合的有效性通过Makeham函数来进行验证,并与经典的三个FAA模型进行比较,实验表明,LSSVR模型的回归能力远高于经典的FAA模型。; 冯颖周晓剑; 关键词：最小二乘支持向量回归机生命表

科技数据库用户观察学习行为研究被引量：1: 2011年; 主要依据班杜拉社会学习理论,选取大二学生为主体并构造榜样信息进行观察学习的实验研究。结果表明,处于观察学习环境的用户能够从外界环境获取信息进行学习,其替代性强化学习特征明显;在参考榜样信息的基础上,用户同时也依据自身检索结果调整检索策略,以尽快学会最优的检索策略。此外,场依存用户相比较更容易吸收外界干预信息进行学习,场独立用户则更倾向于重视自身经验进行学习。此研究可为有针对性地对不同学习者设计帮助系统提供参考。; 冯颖甘利人周晓剑; 关键词：信息检索

榜样信息干预下用户检索方法决策的观察学习研究被引量：2: 2012年; 随着网络发展，人机交互越来越成为人们网络活动的重要内容，因此关注不同环境因素刺激下的人机交互效率成为有意义的研究课题，本文在之前对无干预①以及模拟网络系统帮助干预。条件下人们通过人机交互界面学习检索功能操作研究基础上，进一步对榜样信息干预下的观察学习进行研究，具体探索了观察学习理论及学习模型，并尝试通过控制实验分析、数学模型拟合等方法观察基于榜样信息干预下，用户在连续执行多轮检索任务中是如何跟随榜样学习选择合适的检索方法，最后得到的主要结论有：①在缺乏相关知识与经验的情况下用户行为的“跟随效应”明显，即表现出替代强化学习现象；②当出现与检索任务匹配的刺激信息时，比如界面信息，用户会摆脱榜样干预进行独立思考，即表现出了强化学习特征；③观察学习外部影响因素主要有：榜样人数、榜样评价，对用户学习直接产生影响作用的是检索界面；④观察学习中场依存认知风格的用户比场独立用户的替代性强化学习特点更突出。这些结论为人机交互平台人性化设计、以及为新手用户重点打造一个友好的交互式e一学习环境提供了启示。; 甘利人冯颖白晨; 关键词：人机交互界面

学生认知方式影响数据库检索策略学习的实验研究被引量：7: 2011年; 在大四学生组无干预实验中,根据准实验思路,检验场独立、场依存认知风格对数据库检索策略学习效果的影响差异。从策略得分看,场独立者学习效果更好;从学会者数量看,场依存者学会比例更高,场独立者更善于从自身过去的经验总结分析;从选择界面的原因来看,场独立者更加理性。考察个体学习者的特征所扮演的角色,意义在于为信息系统的设计提供相关启示。; 冯颖甘利人乔德义; 关键词：大学生信息检索

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冯颖