基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

一种改进的基于人体静电冲击模型应力的瞬态功率模型

提出一种改进的基于人体静电冲击模型(Human Body Model, HBM)应力的瞬态功率模型。利用HSPICE仿真软件, 模拟MOS管遭受的HBM应力, 得到对应的等效直流电压。HBM电路的预充电电压与MOS管对应的等效直流电压值的散点图表明, 两者保持线性关系, 并通过拉普拉斯变化得到证明。与现有的瞬态功率模型相比, 改进后的模型降低了在HBM应力作用下的计算复杂度, 可以更加简便地从统计学上预测MOS管栅氧击穿的发生, 给HBM冲击作用下MOS管栅氧化层可靠性的评估提供参考。     

合作创新的领导权博弈与利益协调研究

研究了合作创新的权力结构对知识创造及创新绩效的作用机理.考虑上下游企业合作创新的知识共享、创造及利益分配过程,界定权力均衡(LS)、上游企业领导(UL)、下游企业领导(DL)等领导权博弈模型并进行创新效率分析.研究发现:权力结构影响合作创新效率,LS模式下企业的知识产出与供应链利润优于UL、DL模式;企业的知识溢出既可提高合作伙伴的知识产出与创新利润,也存在知识外溢损失风险,UL、DL模式下领导者(跟随者)知识溢出与其创新利润正(负)相关,LS模式下企业的知识溢出与其创新利润呈"倒U型"关系;创新贡献率是引起合作利益冲突的主要原因,使用Nash协商模型检验了通过协商机制解决利益协调问题的有效性,比较发现LS模式的利益协调效果优于UL、DL模式.最后,讨论了研究的管理启示.     

基于LabVIEW与SQL server设计的浮标电源远程管理系统

针对现有海洋浮标缺乏对电源有效监控管理的问题，提出了一种基于LabVIEW与SQL server编程，结合C8051F021单片机硬件的方法，设计了岸站服务器的终端监控软件和安装于浮标上的硬件电路。通过网络或北斗通讯等实时通讯方式，实现对浮标上电源的实时监控和管理，提高了浮标电源的利用和管理的能力。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

突发公共卫生事件中科技的支撑作用和价值导向

 新型冠状病毒肺炎疫情是近年传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的重大突发公共卫生事件。总结此次公共卫生事件可以发现，科技在多个领域、多个方面起到了支撑作用，但也暴露出弱项和短板。“十四五”时期，创新驱动的国家战略和国家公共卫生体系建设将为中国科技事业发展提供更大的机遇和新的更高要求，如何进一步发挥科技在重大突发公共卫生事件中的支撑作用，发扬科学精神具有重要意义。具体而言，是在价值导向上坚持“以人民为中心”，在科学普及上提升全民科学素养，在科技体制机制上加大改革创新。     

峰值电量约束下的场桥能耗最小化问题研究

随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.