Banach空间中集值隐函数的类Lipschitz性质及其应用

利用变分分析和广义微分的相关工具,在Banach空间中研究集值隐函数的稳定性,给出集值隐函数在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.作为应用,讨论参数向量优化问题有效解映射的稳定性,给出有效解映射在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.所得结果改进了相关文献中的结果.     

基于模式识别方法的湖泊水质污染特征聚类研究

构建耦合自组织映射神经网络(SOFM)和随机森林(RF)的方法, 对中国63个湖泊11年的9种水质指标(5110条数据)进行模式识别。首先采用SOFM对湖泊进行聚类, 以识别污染状况, 然后采用RF分析水质指标对湖泊类别的决定效果, 以确定代表性指标。SOFM的结果显示, 湖泊可以按污染程度分为3类。RF的结果发现, 在分类准确率为80%时, 根据高锰酸盐指数和叶绿素a浓度即可判定湖泊污染程度。该方法可从庞杂的数据中识别出反映水体污染特征的水质指标, 为快速认知水体污染状况及选取监测指标提供参考。     

多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法

鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

项目视角下的知识管理研究演进脉络梳理与前沿热点探析

为了进一步挖掘知识管理实践应用,提升我国项目管理水平。以1999~2017年CNKI与Web of Science 核心期刊为数据源,采用文献计量法对国内外项目视角下知识管理文献主题进行分析并绘制可视化的科学知识图谱。结果表明,项目视角下的知识管理研究具有由静态到动态、由单点到多点的演进特征。工程项目和研发项目是将知识管理理论融入较多的领域;知识共享、知识转移及项目绩效是研究的主要问题;研究方法以案例研究、实证研究、访谈法为主。     

高校科研团队创新氛围影响创新绩效的机制

选取河南省五所地方高校的52个科研团队进行问卷调查,从知识共享的角度,探索创新氛围影响高校科研团队创新绩效的内在机制。结果表明:团队创新氛围既直接影响团队创新绩效,又通过知识共享间接影响团队创新绩效,因而,知识共享在团队创新氛围影响团队创新绩效的过程中发挥了部分中介效用。本研究的发现,为高校管理部门提高高校科研团队的创新绩效提供了可供参考的干预路径和策略建议。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

主要国家重点科技投入知识图谱的构建与应用研究

由于国家在一个时期内的科技投入的方向和强度最能反映出国家未来科技发展趋势,本研究提出构建基于科技投入和核心技术的政策要素知识图谱,意欲分析得出各国科技发展方向及趋势的情报,从而支撑科技发展布局与趋势研判.本研究总结了情报监测的科技政策文本中支撑情报分析的关键要素,提出了基于政策要素的知识图谱模型,探索了智能计算的政策分析方法.通过对美国、英国、法国、德国、日本和韩国近年科技投入的优先领域、技术、资助项目、资助强度等相关知识的信息抽取和内容分析,形成了基于领域的政策知识图谱,并利用两个实例演示了基于知识图谱的情报检索与分析效果.本技术对情报分析人员、决策人员审视宏观科技布局和前瞻科技发展方向有所帮助.     

知识基的布尔矩阵求解方法

用布尔矩阵方法对知识空间的原子和知识基进行研究.首先,建立知识空间和(反)知识背景之间的联系;其次,用布尔矩阵表示(反)知识背景,研究其对应的关系矩阵和对象关系矩阵的性质;最后,从知识状态、算子、布尔向量和布尔矩阵等角度判定原子的特征,给出知识空间中原子和知识基的求解方法.     

应用本体的近岸海域环境监测站点布局优化

针对近岸海域环境监测站点选址优化知识表示不足和复用程度低的问题,将本体理论应用于近岸海域环境监测站点布局优化中.首先,构建海域环境监测网络领域本体知识库,实现近岸海域环境监测本体中的概念抽取,分析概念的语义关系和空间关系,并针对布局阶段性特征,实现知识库的动态更新;其次,采用Jena推理引擎,完成本体模型的推理;最后,以福建省福州市近岸海域作为研究区域,进行案例分析.结果表明:构建的近岸海域监测领域的本体具有一定的适应性和复用性,并尽可能顾及站点布局细节和布局层次,提高监测数据的代表性,降低站点的冗余度.