公共物品两难中合作行为的神经网络建模

发布时间：2016-10-17 13:12

  本文关键词：基于BP网络的人力资源管理风险预警模型，由笔耕文化传播整理发布。

《浙江大学》 2008年

公共物品两难中合作行为的神经网络建模

王晶  

【摘要】： 基于公共物品两难中合作行为的实验室研究,本研究建立了一个BP神经网络模型。该模型具有较高的精度,可以预测人的合作行为。结合实验研究和BP网络模型,验证了研究假设,得到以下结论: (1)不同信息显示方式下个体合作行为有显著性差异,人们在显示投资人数和姓名时最倾向于合作,接下来依次是显示投资人数、显示不投资人数和姓名,无信息显示时人们投资意愿相对最低,说明存在“人数作用”与“人名作用”,神经网络模型的结果更进一步地说明了“人数作用”和“人名作用”都既有正向的促进作用也有负向的抑制作用。 (2)Logistic回归分析研究表明,他人行为的两个维度都对个体合作行为有显著性影响,其中显示的当前(不)投资人数对投资概率产生负向影响,过去经验对投资概率产生负向影响。将Logistic回归中有统计学意义的两个自变量引入BP神经网络,得到一个较精确的网络模型,模型结果显示,两个输入对输出的影响并不是单调的,人们的行为并不总是条件合作的。 (3)本研究还发现,人们的合作行为存在“启动效应”和“点五下滑”。“启动效应”是指当经验值过少时,人们愿意通过投资带动别人合作;“点五下滑”是指盈亏临界点会激活贪婪动机,使人们倾向于不合作。

【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：B84
【目录】：

致谢4-6

摘要6-7

ABSTRACT7-11

第一部分:文献综述11-28

第1章 引言11-28

1.1 社会两难理论综述11

1.2 社会两难概述11-17

1.2.1 公关物品两难12

1.2.2 条件合作概述12-13

1.2.3 条件合作的理论解释13-15

1.2.4 条件合作的相关研究15-17

1.3 神经网络概述17-24

1.3.1 神经网络简介17-18

1.3.2 神经网络的发展历史18-21

1.3.3 神经网络的应用领域21-22

1.3.4 BP神经网络22-24

1.4 本研究的构思与框架24-28

1.4.1 研究构思24-25

1.4.2 研究框架25-26

1.4.3 本文结构26-28

第二部分:公共物品两难中合作行为的实验研究28-42

第2章 研究方法28-34

2.1 被试28

2.2 实验设备28

2.3 实验设计28-31

2.3.1 单因素实验28-29

2.3.2 实验内容29-30

2.3.3 实验材料编制30

2.3.4 数据的获得30-31

2.4 实验程序31-34

2.4.1 熟悉实验情境31

2.4.2 介绍实验任务31-32

2.4.3 预实验32

2.4.4 正式实验32-33

2.4.5 口语报告33

2.4.6 发放实验报酬33-34

第3章 不同信息显示方式下合作行为的研究34-42

3.1 研究目的34

3.2 研究假设34-35

3.3 研究方法35-36

3.3.1 测量指标35

3.3.2 研究工具35

3.3.3 统计方法35-36

3.4 研究结果36-40

3.4.1 不同信息显示方式下合作行为的差异36-37

3.4.2 同组中他人行为对个体合作行为的影响37-40

3.5 分析与讨论40-41

3.6 小结41-42

第三部分:公共物品两难中合作行为的BP神经网络建模研究42-66

第4章 BP神经网络模型的建立42-55

4.1 样本的选取和确定42-43

4.2 样本的标准化处理43

4.3 BP网络结构的确定43-45

4.3.1 输入神经元43

4.3.2 输出神经元43

4.3.3 隐层数43-44

4.3.4隐层节点数44

4.3.5 建立模型44-45

4.4 BP模型的训练和检测45-55

4.4.1 BP模型的基本原理45

4.4.2 模型说明45-47

4.4.3 建模工具47

4.4.4 模型收敛47-48

4.4.5 学习情况48-50

4.4.6 测试情况50-52

4.4.7 权值和阈值52-55

第5章 模型分析55-66

5.1 模型3D图55-56

5.2 模型求导56-57

5.3 模型等高线图57-58

5.4 分析与讨论58-65

5.5 小结65-66

第四部分:总结66-69

第6章 研究结论与展望66-69

6.1 主要结论66

6.2 特色与创新66-67

6.3 存在的不足和未来研究展望67-69

附录69-79

附录A:实验材料69-72

附录B:MATLAB实现程序及说明72-79

参考文献79-81

作者简历81

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【引证文献】

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本文编号：142844