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半结构化数据中的高效样本和特征重要性挖掘
摘要：近年来，基于脑电图（EEG）的情绪识别引起了研究界越来越多的兴趣。EEG数据的弱信号、非平稳、多节律和多通道特性容易导致提取的EEG样本和特征在识别情绪状态时的贡献不同。然而，现有的研究要么没有同时考虑样本和特征重要性问题，要么只考虑了其中之一。在本文中，我们提出了一种称为sJSFE（半监督联合样本和特征重要性评估）的新模型，分别通过自步学习和特征自加权来定量测量样本和特征重要性。在SEED-IV数据集上的实验结果表明，通过同时挖掘样本和特征重要性可以大大提高情绪识别性能。具体来说，sJSFE 在三个跨会话识别任务中获得的平均准确率为 82.45%，分别比传统模型的结果高出 3.72% 和 7.21%，以及 10.47% 和 18.82%。此外，特征重要性向量表明 Gamma 频带贡献最大，前额叶、左/右颞叶和（中央）顶叶的大脑区域与情绪识别的相关性更高。样本重要性描述符表明，连续试验中视频类型的连续转换可能会削弱所收集 EEG 数据的特征标签一致性。
半结构化数据中的高效样本和特征重要性挖掘
摘要：近年来，基于脑电图（EEG）的情绪识别引起了研究界越来越多的兴趣。EEG数据的弱信号、非平稳、多节律和多通道特性容易导致提取的EEG样本和特征在识别情绪状态时的贡献不同。然而，现有的研究要么没有同时考虑样本和特征重要性问题，要么只考虑了其中之一。在本文中，我们提出了一种称为sJSFE（半监督联合样本和特征重要性评估）的新模型，分别通过自步学习和特征自加权来定量测量样本和特征重要性。在SEED-IV数据集上的实验结果表明，通过同时挖掘样本和特征重要性可以大大提高情绪识别性能。具体来说，sJSFE 在三个跨会话识别任务中获得的平均准确率为 82.45%，分别比传统模型的结果高出 3.72% 和 7.21%，以及 10.47% 和 18.82%。此外，特征重要性向量表明 Gamma 频带贡献最大，前额叶、左/右颞叶和（中央）顶叶的大脑区域与情绪识别的相关性更高。样本重要性描述符表明，连续试验中视频类型的连续转换可能会削弱所收集 EEG 数据的特征标签一致性。
假肢师的仿生手臂
摘要 - 仿生手臂在截肢者的康复中起着重要作用，也有助于恢复他们的自信。在假肢的帮助下，人们的生活发生了巨大的变化，因为它们增加了活动能力，方便了日常琐事的完成，并提供了独立生活的手段。仿生手臂的工作取决于从截肢者肌肉收集的信号。当截肢者使用仿生手臂并弯曲其残肢肌肉时，特殊传感器会检测到自然产生的电信号，并将其转换成适当的仿生手部动作。仿生手臂只需思考要执行的动作即可充当真正的肢体。身体神经元产生的微小电信号有助于控制这些动作。它们由肌肉收缩产生，可以通过用户能够感觉到的皮肤上的电极进行测量。插入假肢轴的两个电极用于检测肌电信号，这些信号被传送到控制电子设备，然后这些信号被放大并用于激活五个电动机（每个手指一个），这些电动机移动手指和拇指，手会自动张开或闭合。因此，肌肉收缩的强度控制着速度和抓握力：弱信号产生缓慢的运动，强信号产生快速的运动。
系统分析和研究 (SAS) 小组每月更新...
SAS 小组本月在斯德哥尔摩举行会议，这是瑞典自 3 月份成为北约正式成员以来首次在瑞典举行的北约委员会级会议。会议于 5 月 14 日至 17 日举行，共有 45 名高级领导人出席，代表 25 个北约国家、一个伙伴国家、一个卓越中心和四个北约组织。会议由瑞典国防研究局 (FOI) 主办。作为北约 STO 的七个科学技术委员会 (STC) 之一，SAS 小组负责监督 50 多个跨国研究项目，涉及政策和战略决策支持、运营决策支持、能力和投资决策支持以及分析能力的开发和维护。在其半年一次的业务会议上，小组成员开会分享正在进行的工作的最新情况并批准对其工作计划的更改。在为期四天的时间里，各国代表讨论了新研究活动的提案，并探讨了研究成果的实际应用和利用。小组批准了七个新的探索团队并认可了五个新的技术团队。专家组还提出了几项建议，要求 STO 研究重点支持北约作战顶点概念中的三项战争发展要务 (WDI)：分层弹性、影响力和力量投射、跨域指挥。 以下新的探索小组获得批准（参考编号表明跨专家组感兴趣）： SAS-MSG-ET-FP（探索小组）测量网络和电子战环境中软件密集型军事平台的作战效能。承诺。土耳其、美国（通过 SET）、ITA、EST（通过 MSG）、POL（通过 MSG）承诺。拥有 STO 帐户的用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FR（探索小组）使用数据分析和数学建模量化国防能力。瑞士、德国、荷兰、挪威、葡萄牙、法国、捷克共和国、加拿大（通过 MSG）、POL（通过 MSG）承诺。 STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-ET-FS（探索团队）多域作战挑战。承诺方为 SWE、ACT、CZE、DEU、ITA。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FT（探索团队）数据驱动的未来弱信号自动检测。承诺方为 GBR、NLD、SWE、TUR、EST（通过 MSG）、IAMD COE（通过 MSG）。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-ET-FU（探索团队）弱信号评估中的分析偏差。承诺方为 SWE、GBR、TUR、EST（通过 MSG）。STO 帐户用户可获得更多信息 [ 此处 ]。 SAS-MSG-ET-FV（探索团队）新兴和颠覆性技术——战略和社会影响以及未来渠道。英国、美国、芬兰、法国、意大利、瑞典、爱沙尼亚（通过 MSG）、波兰（通过 MSG）承诺。拥有 STO 帐户的用户可在此处获取更多信息。 SAS-ET-FW（探索团队）作战规划、战争游戏和战略方面的假设。德国、PRT、NOR、CZE、GBR、ITA。拥有 STO 帐户的人可以获取更多信息 [ 此处 ]。以下新的技术团队已获董事会批准（预计于 2024 年 7 月成立）： SAS-196（研究研讨会）SAS 年度研讨会 - 第 19 届北约运筹学与分析 (OR&A) 会议 2025。ACT、ITA、NLD、NOR、NCIA、GBR、CAN、SWE、DNK、USA 承诺。拥有 STO 帐户的人可以获取更多信息 [ 此处 ]。
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。
什么是单声道方法定量研究
在本文中探讨了期货研究领域内开发研究方法和构建研究设计的概念。进行了系统的分析，以检查通常在商业研究中使用的“研究企业”模型的相关性和适当性，用于在期货研究中的应用。该研究概述了制定研究方法和构建研究设计设计的七个步骤过程，以研究未来，从定义主要的哲学姿态开始，并在研究设计的构建中达到顶峰。关键字：期货研究，方法论，研究洋葱，研究设计。引言期货研究的开始对于学生和学者带来了新的机会，但提出了基本问题，这可能是令人生畏的。至关重要的考虑是在开始论文或论文时如何处理方法。期货研究专家坚持认为，大多数方法都是从其他领域借来的，使该领域具有灵活性，但也容易适应各种技术。但是，关于期货研究中方法论的文献的稀缺性使区分哲学和方法之间的过程变得复杂，从而使新移民建立独特的研究设计的挑战。大多数学术文章都集中在特定方法上，因此不清楚选择一种方法或结合多种方法的逻辑。尽管期货研究过去曾面临过方法论，但远见研究人员已经完成了实质性的工作，以提高该领域的方法学连贯性。2016年。（2016）。然而，现代社会现实的快速变化的性质为期货研究带来了新的挑战，质疑现有方法是否可以有效地应对复杂而不确定的未来。对未来的探索是一种相对较新的科学方法，这使得分析期货研究的发展是一种科学学科，以更好地了解其潜力和局限性。在未来学领域的期货研究的一致理论框架的发展仍然是一个重大挑战。尽管人们广泛讨论了期货研究的方法，但需要良好的期货方法发展模型。要解决这一差距，分析来自相关字段的现有系统模型可以提供有价值的见解。由Saunders等人开发的“研究洋葱”模型已在社会科学中广泛采用，并已被证明是构建理论框架的有效工具。但是，其对期货研究背景的适用性需要进一步的评估和适应。预期的概念或远见是理解与未来事件相关的人类行为和决策过程至关重要的。该学科着眼于以后影响现实的方式，从而有意识地使用目前的未来元素。预期包括各种认知和方法论方法，包括探索性和预测性思维。通过采用系统的期货研究方法，学者可以开发有效的方法来探索和预测未来的结果。（2016）。鼓励个人预见未来的情况，做出明智的决定，平衡短期和长期利益，确定重大事件的原因，并增强实现既定目标的动力。渴望知道接下来会发生什么，而不仅仅是关于个人未来计划，还涉及政府和领导人在整个历史上寻求远见。从雇用占星家到建立特殊研究委员会，他们将时间和资源投入到未来的战略规划中。但是，变更的不可预测性使得在该领域应用现代工具或专家系统变得困难。许多科学家质疑未来的“研究能力”及其科学依据，这是由于各种原因包括：社会现实不断发展，因此根据Popper（1965），科学预测不可能。科学预测仅适用于罕见的孤立系统。社会系统是一个无法科学预测的开放系统。从当前因素中得出的预测可能会在将来发生变化或变得无关紧要，从而对首先要出现的事情造成了错误的假设。当精确得出当前条件时，这些预测也可以看作是合成的和无礼的。此外，预测太远的前进会导致乌托邦式的思想，而不是变量之间的因果关系。对期货研究的批评者表明，大多数批评源于误解该领域的关键方面。为了讨论期货研究的科学基础，要区分“科学”需要什么。Ruse（1982）指出，定义“科学”很复杂，但是特征包括搜索法律，解释，预测，可检验性和确认。测试科学理论后，它要么由积极证据证实，要么根据观察结果被拒绝。这个过程固有地涉及预测，这是科学方法的重要方面。Niiniluoto（2001）指出，在经济学，物理学和心理学等学科中，基于当前条件的未来事件进行预测。这些预测创造了一个理解未来的框架，使科学家可以针对可观察的事件进行测试。Niiniluoto（2001）认为，如果没有做出预测的能力，任何科学理论都将无法满足可检验性标准。同样，Patomaki（2006）提出，即使在通常不使用预测的社会科学中，预期期货也是所有行动不可或缺的一部分。这意味着社会科学还应该有能力提供有关在当今环境中可能存在相关期货的解释。但是，鉴于柏拉图的经典观点，即知识是合理的，niiniluoto（2001）质疑“远见”是否可以视为一种知识形式。作者指出，尽管有关于未来的命题，目前可以验证为真实，但这主要适用于精确的科学。对未来的偶然事件或状态的预测在经典的意义上是不可知的。诸如愿望，恐惧和期望之类的产品是主观的，不能与科学联系在一起。屠杀（1990年）反对考虑过时的世界观的远见，理由是它依赖与当前情况或需求不符的假设。在回应中，Niiniluoto（2001）提出清楚地区分研究的对象和研究证据：期货研究的重点应该放在理解当前的目前，这是有关可能未来的证据。另一种方法将期货研究的对象定义为“分支树”或现实世界中尚未体现的各种替代可能性。这种观点承认，未来由现有环境中的多种可能性和不实现的权力组成，这可能在特定条件下展开。在研究开放系统中的未来方面，当代期货研究已从预测分析，可能性探索和场景构建转移（Patomaki，2006年）。这种转变强调了远见 - 可以分析可能的，更可取的未来，并设计未来，而不是预测或预测它。这一想法是由Polak and Boulding在1973年进一步提出的。研究人类看法的研究人员承认，现实具有双重性质 - 现在和想象中的。这种双重性塑造了我们对时间的理解，使我们能够区分过去，现在和未来。Polak and Boulding（1973）还强调，必须通过即将发生的事情来感知和塑造未来。在2003年贝尔引入倾向概念时，期货研究范式发生了重大转变。根据Poli（2011），核心差异在于理解多种可能性，在某些情况下，处置是可以实现的事实。从本体论的角度来看，处置不再是一种认知产品，而是有可能调节未来的事实。尽管这为建立研究框架创造了坚实的基础，但它并不能为设计研究方法和选择独特的研究设计提供连贯的概念。要开发一种连贯的期货研究设计，至关重要的是要确定将认识论和本体论假设与研究方法和解释发现方法联系起来的逻辑步骤。一种方法是基于Saunders等人提出的“研究工具”概念（图1）。此框架提供了对制定有效方法的主要层或阶段的疲惫描述，如Raithatha在2017年所指出的那样。研究方法首先要描述哲学，选择方法，方法和策略，并定义时间范围 - 最终导致了研究设计和数据收集和分析的技术。研究企业由六个主要层组成：研究理念，理论发展方法，研究策略的选择，案例内分析，跨案例分析和发现。期货研究的研究过程涉及多个阶段，包括假设发展，数据收集和分析。所使用的方法取决于该研究的目的是测试现有理论还是发展新理论。有三种主要方法：演绎，电感和绑架。演绎方法通常用于测试理论，而归纳方法则首选用于发展有限的研究理论或研究领域。方法论选择决定使用定量和定性方法或两者的组合。研究策略包括实验，调查，档案研究，案例研究，人种学，行动研究，扎根理论和叙事探究。时间范围可以是横断面（短期研究）或纵向（长期研究）。研究人员还必须考虑技术和程序，包括数据收集和分析方法，例如主要数据和次要数据，样本组和问卷内容。最初为商业研究设计的研究洋葱模型需要适应期货研究。对该模型的批判性审查揭示了需要附加层的：未来研究的方法。具有七个主要层的修订模型包括研究理念，期货研究的方法，理论发展，战略，方法论选择，时间范围以及技术和技术和程序。新层为理解研究基础的科学探究提供了一种关键方法。从历史的角度来看，有四个主要的研究哲学立场：实证主义者，解释主义者，实用主义和批判现实主义者。实证主义反映了自然科学家的哲学立场，重点是观察实体并存在于社会参与者外部的客观主义假设上。知识是通过基于因果关系的观察和找到事件规律来获得的。相反，解释主义采用了主观主义的本体论假设，即实体是由话语，现有或社会建构的现实构成的，仅通过意识或语言等社会结构进行研究。现实是社会建构的，并且不断发展，使知识和事实相对和主观。实证主义和解释主义立场之间的二分法因不考虑个人在社会现实中的作用而受到批评。同时，批判现实主义挑战了古典经验主义的原子事件的观念是知识的最终对象，而是区分传递性（由人类活动产生的知识）和不及物的（与人类生存无关）类型的及非传染性（稳定对象）。根据Bhaskar的说法，真实实体独立于事件，可以区分域：真实，实际和经验的领域。科学的核心目的是产生有关机制的知识（不及物对象）和描述这些机制的陈述。传统的科学方法着重于通过受控环境中的实验来发现自然序列，定律和因果关系机制。事件1之后的事件2的概念不是绝对的，并且可能会根据所讨论的系统而变化很大。而不是直接链接的因素和效果的封闭系统，现实是更复杂和动态的，导致“开放系统”一词。在这样的系统中，事件2并不总是遵循事件1，因为环境中存在非策略的可能性和权力。在研究策略方面，Saunders等。因果定律是自然的生成机制，在封闭和开放系统中都可以理解。它们是作为趋势的运作，而不是解释正在发生的事情，而是在某些情况下可能发生的事情。批判现实主义调和积极和解释性的本体论立场，为桥接解释和理解提供了基础。经验观察不足以解释因果关系，因为需要考虑隐藏的机制。因果解释的发展应集中于探索生成机制，而不是寻找规律性。从事件到机制的重点转变对科学研究具有重要意义，特别是在期货研究中，探索生成机制可以帮助预测未来的事件。存在未来的三个基本观点：预测性，解释性和批判性。预测观点假定未来是确定性的，可以知道。相比之下，解释性观点依靠对各种图像的解释性分析寻求洞察力而不是预测。批判性观点认为，没有一个预定的未来，而是多个可能的未来。Kosow和Gaßner（2008）和Inayatullah（2013）提出了与这些观点相似的观点，这可以与实证主义，解释主义和批判现实主义的科学研究哲学立场有关。实证主义基于当前和过去的知识，假定未来的可预测性和可控性，通过因果，法律般的和功能关系来寻找事件规律性。这允许通过外推精确地计算未来事件。解释主义假定未来的不可预测性，将其视为随机，混乱和不可预测的事件链。在这种观点中，对未来的控制或预测是不可能的，只有通过直觉策略才能获得知识。批判现实主义假定未来的灵活性，但考虑到它是真实的，尽管尚未表现出来，包括通过变革事件实现的多种可能性。这允许参与参与者的未来（至少在某种程度上）影响（至少在某种程度上）。Patomaki（2006），Bell（2003）和Van der Heijden（2000）声称，批判现实主义为期货研究提供了独特的基础。List（2005）和Aligica（2011）合理地注意到，可以采用关键的现实主义方法来解释可能的未来约束。期货研究集中于正在进行的过程和行动，而不是过去的事件。未来学家使用理论框架来解释社会结构的发展，设定边界条件并预测可能的未来情况。批判现实主义者的哲学通过探索因果机制和推断趋势到将来的某个点，为期货研究提供了一个独特的框架。积极的哲学可以为具有人口统计学和经济发展等有形数据的领域的期货研究提供理论基础。解释性立场集中在理解未来的图像范围上，而批判现实主义则假定可能受时事影响的不同可能的未来。期货研究的方法各不相同，包括基于数学运营的定量预测，专注于多种可能性的替代期货以及强调发展未来的参与式行动学习/研究。Kosow和Gaßner声称，方法已从定量预测逐渐发展为基于预见的定性技术，适合研究复杂的期货。根据Kuosa（2011），期货研究主要将归纳推理与直观技术联系起来，而基于物理论证的演绎推理则侧重于控制功能和指导知识。Kuosa（2011）还强调，鉴于其本质上可变的和不可预测的性质，当代期货研究中的重要错误之一是期望控制或准确预测未来。无法提供确切的预测通常被当代科学家视为缺乏科学基础。然而，承认失败是科学方法不可或缺的一部分至关重要，因为这是现实生活中的普遍现象，有助于科学知识。演绎和归纳推论在期货研究中广泛使用，但Kuosa（2011）指出向绑架推理的转变。绑架推理涉及基于可用证据和观察线索样符号的结论。（2016）提出了各种方法，包括实验，调查，档案研究，案例研究，人种学，行动研究，扎根理论和叙事探究。可以在期货研究中区分三种研究方法：演绎，旨在指导知识和控制功能；归纳，专注于控制信息；并绑架了，旨在识别结构，连接，上下文和约束。但是，期货研究可以用不同的方式分类，研究策略是选择数据收集方法来回答研究问题并满足目标的一般框架。List（2005）确定了两种主要研究方法类型：定量和定性，而Kosow和Gaßner（2008）和Puglisi（2001）也区分了探索性和规范方法。探索方法检查了多个未来和可能的发展，而规范方法旨在塑造理想或不良的未来。期货研究中的三种主要研究策略是描述性的，规范性的（规范性）和探索性的，可以用来描述未来的发展模式，规定实现理想未来的行动或探索可能的未来事件。最终，期货研究中的方法论选择取决于研究目标，Saunders等人。（2016）定义与定量和定性方法有关的研究选择。研究方法包括各种方法，包括两者的直接或复杂混合物或单方法的利用。定量方法涉及数值数据和数学操作，但定性方法需要收集广泛的描述性信息。要进行，研究人员必须选择一种期货研究方法。单方法；混合方法将定量和定性方法结合在单个研究中，以实现各种目标，并减轻使用孤立方法的局限性；多方法选择会破坏定性和定量方法的使用，尽管一种方法是主要基础，而另一种方法则提供了辅助支持。根据Saleh等人（2008年），研究选择的这种选择也与期货研究有关，其中方法的范围可以分为定量技术，例如时间序列分析，因果分析，趋势分析，趋势分析以及诸如Delphi Surveys，Delphi Surveys，Futures Wheel，Futures Wheel，环境扫描等的定性方法。某些方法（例如方案构建和建模）成功地弥合了定量和定性领域。期货研究中的时间范围通常包括研究的期限或不同广度的时间顺序。Kosow andGaßner（2008）确定了三个基本时间范围：短期（长达10年），中期（长达25年）和长期（超过25年）。他们还将静态观察与将来的某个点区分开，通常与规范策略作为替代时间范围。技术和程序的最后一层将研究设计指向数据收集和分析。所有上述选择都决定了基本数据收集和分析程序的类型，这些方法将有助于回答研究问题。远见采用定性和合并的技术来探索多个未来。在期货研究中构建研究设计可以基于Saunders等人的研究概念。通过将这一概念调整为期货研究，研究局提出了一种将理论知识整合到现场的系统，可以将其汇总为七层。选择研究方法并在期货研究中构建研究设计涉及遵循与研究洋葱七层相对应的七个步骤：哲学选择，方法，策略，选择，时间范围，时间范围，技术和程序。由于缺乏关于未来的经验证据，期货研究中的哲学选择很复杂。要选择一种适当的理念，必须确定研究和可用数据源的运营领域。实证主义可以作为研究的主要哲学态度，在该研究中，有切实的定量数据可获得，实现了未来的“计算”并做出确切的预测，通常在人口统计学和经济发展等领域。期货研究经常采用定性数据，这可能导致采用解释主义或批判现实主义作为主要的哲学立场。如果重点是构建未来的叙述并理解未来的各种形象，则可以选择一种解释性方法。批判的现实主义同时，假设可能存在不同的未来，并且可以受到当今因素的影响，从而适合于机构，文化和政治等领域的场景建设。所选的哲学和方法将影响理论发展的方法。预测涉及诸如外推和计量模型之类的数学操作，通常以积极的哲学姿态使用。演绎推理可能与预测相关，因为它会根据逻辑必需品得出某些结论，然后通过数据收集对其进行测试或验证。归纳和绑架方法从数据收集开始，然后朝着开发明确的理论立场发展。在期货研究中，演绎和归纳方法依赖于预测过去的概率，而绑架的方法着重于识别“弱信号”，即最初的变化迹象。绑架方法通常用于从有限的知识中得出结论。研究策略包括描述性，规范性和探索性方法。描述性策略与预测和演绎推理有关，旨在确切描述未来事件。规范策略探讨了未来应该或不应该的样子，并寻求实现它的方法。探索性策略研究多个未来和可能的发展。研究方法的选择取决于研究问题，问题和整体目标。这可能涉及特定任务的单声道，混合或多方法。研究时间范围的范围可以从长期到短期期货，甚至是回顾时间。在此阶段，构建了一个研究工具，例如调查表或访谈，以适合所有以前的选择。在这种情况下，与立陶宛乔纳斯将军的Aleksandras Melnikovas建立了信件。期货研究的研究洋葱是研究人员和从业人员借鉴期货研究领域中现有方法和方法的指南。此模型通过允许研究人员从各个层中选择合适的理论或实践，从而为方法论开发提供了灵活的框架，从而使他们能够以连贯的方式解决研究问题。研究洋葱的过程指导研究的理论框架，确保所选工具，技术和基础哲学之间的一致性。这导致了研究设计的连贯和逻辑发展。通过借鉴现有方法，研究人员可以基于该领域的既定知识，同时促进其进步。引用的参考文献包括Aligica（2011），Amara（1991），Aspinwall（2005），Bell（2002＆2003），Bhaskar（2008），Danermark等。（2002），de Jouvenel（1967），Delaney（2002），Heijden（2000），Inayatullah（2004，2008，＆2013），Kosow和Gaßner（2008），Kuosa（2011）和Saunders等。这些来源有助于理解期货研究方法及其在研究中的应用。几位学者在他们的研究中探索了场景规划的概念。例如，List（2005）开发了一种社会查询的方法，其中包括方案网络映射。Lloyd（2012）研究了如何使用互联网应用程序来传播知识并促进职业管理。5月（2000年）讨论了与未来研究有关的各种假设和类型。此外，还有几项关于预期学科的研究，包括Miller等人的工作。（2013），Mingers（2006），Molis（2008）和Myers（2008）。 这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。 其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。 例如，Niiniluoto（2001）质疑期货研究应视为科学还是艺术。 Patokorpi和Ahvenainen（2009）开发了一种期货研究的方法，该方法融合了绑架，而Polak and Boulding（1973）探索了未来学的概念。 Poli（2011）讨论了对未来的明确本体论的必要性，以便更好地了解该领域的复杂性。 Popper（1965）认为，预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。 最后，一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。 例如，Puglisi（2001）提供了各种期货研究方法的概述，而Ramos（2002）探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。 总的来说，这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点，例如管理科学，社会探究和期货研究。 Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。（2013），Mingers（2006），Molis（2008）和Myers（2008）。这些学者探讨了系统思维在管理科学中的作用以及考虑期货研究中多种观点的重要性。其他研究人员将未来研究的性质作为一门学科进行了调查。例如，Niiniluoto（2001）质疑期货研究应视为科学还是艺术。Patokorpi和Ahvenainen（2009）开发了一种期货研究的方法，该方法融合了绑架，而Polak and Boulding（1973）探索了未来学的概念。Poli（2011）讨论了对未来的明确本体论的必要性，以便更好地了解该领域的复杂性。Popper（1965）认为，预测和预言是包括期货研究在内的社会科学的重要组成部分。最后，一些学者检查了特定方法或方案计划的方法。例如，Puglisi（2001）提供了各种期货研究方法的概述，而Ramos（2002）探讨了将行动研究用作一种先知方法的使用。总的来说，这项工作的集合代表了方案规划及其与其他领域的关系的一系列观点，例如管理科学，社会探究和期货研究。Sardar和Sweeney在其2016年出版物“三个正常时期的三个明天”中探索了季节及其三个明天的概念。在2001年出版的扫罗的书《 This This The Future》中也涉及了这个想法。在2016年发行的桑德斯，刘易斯和索恩希尔的文本中概述了针对商科学生的研究方法。Slaughter在1990年的文章“远见原则”中引入了远见原则。此外，屠杀和屠宰在其出版物中探索了第三千年的未来，“第三千年的期货：启用前瞻性”。voros在2017年发行的手册《预期手册》中讨论了巨大的历史和期待。welch，Piekkari，Plakoyiannaki和Paavilainen-Mantymaki在其2011年出版物中分享了从案例研究中的理论化的思想：“案例研究的理论：迈向国际商业研究杂志上的国际商业研究的多元化未来”。