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王宇;
南开大学经济学院,天津,300071;
理性人; 最后通牒博弈; 神经元经济学;
机译：向脑部刺激的新治疗选择迈进了一步：基于EEG的rTMS的两种模型-从“ EEG-contingent rTMS”到“ EEG-biofeedback rTMS”。
机译：基于博弈论的网络谣言传播模型：基于博弈实验
机译：入场离散选择博弈模型的实证研究：一个例证。
机译：在基于EEG的大脑 - 计算机接口中优化频段选择，并在基于EEG的脑接口中进行前后消除算法
机译：选择会计准则的管理动机：基于市场的实证研究
机译：同情崛起自发最后通牒博弈：小团体和网络
机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）
机译：mahalanobis基于距离的分类器能够通过使用少量EEG电极识别EEG模式。
机译：基于技能的基于博弈的博弈策略的方法和系统
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