11、同时投票博弈:模型评估与实现理论解析

同时投票博弈:模型评估与实现理论解析

1. 投票模型的分析视角

当我们认可选民会进行策略性投票,并将投票规则(结合偏好)视为博弈时,就可以运用博弈论工具对其进行分析。不同的投票模型在假设和结论上差异显著,因此有必要建立评估标准来判断模型的有效性。

2. 投票模型的评估标准

为了评估不同的投票模型和解决方案概念,我们可以从理论、行为和科学三个方面进行考量。
- 理论标准
- 理性 :模型应假定选民在博弈论意义上行为理性,即基于所知和所信最大化自身效用。
- 均衡 :模型预测的结果应处于均衡状态,如纳什均衡的改进形式。若均衡能自然计算或通过自然动态达成则更具吸引力。
- 区分/预测能力 :模型应预测出少量但非空的可能结果,尤其是可能的获胜者集合。
- 广泛适用性 :模型应适用于各种投票场景,如同时、顺序或迭代投票,以及不同的投票规则。
- 合理性检验 :预测结果不应包含明显不合理或荒谬的情况。
- 行为标准
- 选民知识 :选民的行为不应基于难以获取的信息。
- 选民能力 :选民的决策不应依赖复杂计算或非平凡的概率推理。模型的行为假设应得到人类决策研究的支持。
- 科学标准
- 鲁棒性

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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