基于知识图谱法的国内古镇研究可视化分析

以中国知网(CNKI)核心期刊与CSSCI库收录的1992—2017年我国研究古镇的682篇相关论文为数据,通过引文分析软件(Citespace V)对其进行可视化分析,绘制出国内古镇研究的知识图谱,描述和分析国内古镇研究的现状与热点.结果表明:发文作者核心团队不明显,呈现出"整体分散、局部集中"的特点,核心作者之间缺乏学术交流;同济大学处于核心地位,与较多机构存在合作关系,而其他机构科研能力与其相差较大;古镇领域主题随时间变化分为古镇资源研究、古镇保护与发展和古镇文化传承3个阶段,但近些年缺乏理论创新;古镇研究大致沿4个方向发展,研究内容与方法趋于多元化与多学科交叉.并从理论、视角和方法3个方面对国内古镇研究的趋势进行展望,为今后本领域的研究提供参考与借鉴.     

市政综合管廊施工进度风险评价研究

为更好解决综合管廊的施工中进度风险等问题，本文选取包头某综合管廊为研究对象，从降低风险的角度出发，通过研究进度风险分析相关理论，建立市政综合管廊施工进度风险评价体系。并经维恩图筛选风险指标和问卷调查分析影响风险因素。最后，采用鱼刺图法对已构建的市政综合管廊项目施工进度风险的指标因素进行阐释分析，定性的分析出五大类风险重要性。为降低综合管廊施工进度风险提供依据，加快我国综合管廊的建设。     

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。     

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.     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

一种Femtocell网络中的负载预测方法

在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和预知其对未来负载的发展态势,在Femtocell下提出了一种基于混沌特性和改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测方案。采用了C-C(Catmall-Clark)算法和G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算时间序列的延迟时间和维度,BF进行优化、学习和预测。通过对比仿真实验的结果表明,该方案预测效果较好,可以应用到实际的预测工作中。     

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。     

混沌图引力搜索算法求解压力容器约束问题

为解决运用混沌图引力搜索算法( CGSA: Chaotic Gravitational Constants for the Gravitational Search Algorithm) 难以计算经典的压力容器设计( PVD: Pressure Vessel Design) 约束优化问题,提出了一种改进的混沌图引力搜索算法( CGSA9 + ) 。首先,分析PVD 约束条件中各变量间的相互依赖关系,确定总体中各维度随机的先后依赖顺序; 其次,在继承CGSA 算法子代产生的规则基础上,更新越界子代的产生规则,借助当前全局最优解位置,优化子代产生规则; 最后,通过循环验证是否满足约束,进而求解与评估,得到最优解。对比实验表明,该新算法能有效解决PVD 约束优化问题,并具有较好的优化效果。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?     

基于伪3D-DCT域的视频零水印算法

基于零水印对视频信号有其自身优势,本文提出一种基于混沌映射与伪三维离散余弦变换(3D-DCT)的视频零水印算法.首先对构造零水印的视频帧分组,并进行伪3D-DCT变换.然后利用伪3D-DCT系数的符号映射生成具有稳定特性的特征值,并结合混沌映射构造零水印.最后将零水印在第三方数据库进行注册.算法不需要修改任何视频载体信息,有较好的不可见性.实验结果表明,该算法对H.264、MPEG-4压缩,噪声攻击,滤波,帧剪切等处理有很强的鲁棒性.