基于食品安全事件异质性的信息扩散过程研究

针对企业在食品安全事件中承担的责任不同,研究不同类型食品安全事件下的信息扩散过程,对政府和企业的食品安全应急管理和风险信息交流具有重要意义.本文首先构建了食品安全信息扩散的修正Bass模型,分析可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;然后,运用改进的社会影响模型分析了不可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;最后,运用顶新"馊水油"视频事件的互联网搜索数据进行实证分析.研究表明,可辩解型食品安全危机中的信息扩散达到动态稳定状态时,信任与不信任的消费者比例与正负信息的相互渗透率有关.在不可辩解型食品安全危机中,消费者对负面信息的免疫力越弱,越容易对食品企业和政府行为产生不信任,并改变消费决策,信息扩散速率和临界值的分布影响动态均衡的实现过程.     

一类高阶自共轭微分算子谱的定量分析

定量研究了一类高阶自共轭微分算子的谱,得到了这类算子的本质谱充满了正实轴,而在负半轴上只有离散谱.     

抛物星形映射的一个子族与Roper-Suffridge算子

首先,从几何的视角引入了一类抛物星形映射子族.其次,给出欧氏空间单位球上该映射族与α次强β型螺形映射族之间的关系,同时证明了Roper-Suffridge算子在单位球上保持该类映射族的性质.作为推论,可以得到一些熟知的结果.     

关于变精度粗糙集模型近似算子性质的一点注记

通过引进一对新的增值算子,对变精度粗糙集模型的部分性质进行推广,把并与交的β上下近似集之包含关系推广到相等关系(定理2).     

基于用户模型和属性扩散的混合个性化推荐

电子商务的飞速发展,在为人们提供了更加方便快捷的购物途径同时,如何给用户提供更加人性化的推荐服务,是电商赢得市场需要解决的关键问题。以淘宝电子商务平台为依托,提出基于用户模型和商品属性扩散的混合个性化推荐系统,研究用户兴趣的时间演化和空间扩散方法,综合运用多种推荐方法,给为用户提供更加精准的推荐服务。实验证明,该方法具有较明显的效果,能够较好地运用于同类电商平台。     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

确定OWA算子权重的2个新模型

提出了2个新的模型来确定OWA算子的权重.新的模型根据最小化任意相邻权重间的差距的思想而提出,在给定和值时,通过求解非线性规划问题来确定OWA算子的权重.用一个算例与其他确定权重的模型进行对比,说明2个新模型的可行性.     

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.     

带积分边界条件的共振边值问题正解的存在性

基于O’Regan和Zima所研究的范数形式的Leggett-Williams定理,利用Banach空间中锥和Leray-Schauder度的性质,研究了带有积分边界条件的二阶共振边值问题正解的存在性。最后给出了例子验证所得结论。     

中锰钢两相区退火奥氏体逆转变的数值分析

根据中锰钢热轧组织结构确立两相区奥氏体化的几何模型和初始条件,利用DICTRA动力学分析软件对中锰钢马氏体基体奥氏体化过程进行计算分析。在奥氏体化初期的形核过程中,马氏体中过饱和的碳锰元素从铁素体迅速转移到奥氏体并在相界面奥氏体一侧聚集。后续的相变过程中,碳在奥氏体中快速均化,但锰在相界面奥氏体一侧的聚集加剧。相变初期奥氏体界面推移速度比中后期高出若干个数量级,但随时间推移迅速衰减。相变初期相界面推移是碳扩散主导,相变后期界面推移受到锰在奥氏体中扩散速度制约。温度升高可显著提高相界面推移速度。达到相同数量奥氏体的情况下,低温长时退火有利于锰从铁素体向奥氏体转移并提高其在奥氏体中的富集度,从而提高奥氏体的稳定性。