三单元同构/异构MSC串联折纸结构的实验分析

为了探究多单元同构/异构折纸超材料非常规的几何与力学特性,设计并制作了三单元同构/异构(MSC)串联折纸结构并进行拉伸实验,得到结构力-位移曲线．通过离散积分获得结构势能-位移曲线,通过中心差分获得刚度-位移曲线．对三种曲线进行多项式拟合,给出本构模型的近似解析表达式．结果表明：三单元异构MSC串联折纸超材料的单元遵循刚度小先变形原则,并且展开过程中存在四个稳定构型;三单元异构结构的构型切换拥有可编程性;当结构中存在同构单元时同构单元变形顺序存在一定随机性;折纸超材料本构近似解显示出强非线性,拥有刚度可变的特点．研究结果不仅可以为该结构在工业方面的应用提供设计依据,而且还可以将结果推广到拥有任意同构/异构单元数量的串联折纸超材料,推动多单元折纸超材料研究领域的发展．     

微博营销效果研究：基于品牌关系的视角

在微博平台发展的如火如荼之际,企业纷纷展开微博营销。为验证微博营销的效果,研究结合品牌关系的定义和微博“拟人化”的特征,提出微博营销将影响品牌关系质量。并通过构建结构方程模型的方式,验证了企业微博账户的满意度经过微博账户社群意识的中介影响,直接对微博账户的行为意向和品牌关系质量产生显著影响。即当对企业微博较满意的“粉丝”在感受到较强的社群意识的时候,他们倾向于继续长期和此企业微博保持联系并持续关注,也愿意花费更长的时间在该企业微博账号上。同时,研究表明社群意识对品牌关系质量具有一定的提升效果,品牌关系质量测量维度包括认知、情感和忠诚。     

基于事件驱动间歇控制的离散复杂网络有限时间同步

研究了一类基于间歇控制的离散时间异构复杂动态网络有限时间有界同步问题。首先,设计了一个基于事件驱动的间歇控制机制。在该机制下,控制器是否工作取决于Lyapunov函数轨迹和预设的工作区域。与现有的间歇性控制方案相比,该方法中控制器的工作/休息时间是非周期的且不可预测的。其次,提出了有限时间有界性的概念,并利用类整定时间函数来衡量控制性能。通过求解不等式约束的优化问题,进一步得到有限时间有界同步的类整定时间。最后,通过数值仿真实验验证了该结论的准确性和有效性。     

基于共词网络的雾霾事件下微博关注话题差异性——以中国北方雾霾严重地区典型城市为例

雾霾对人体健康、生态环境及交通运输等方面影响重大,雾霾来临时,人们会在微博等媒体上表达对雾霾的关注。微博中蕴含了网民对雾霾的关注话题及心理反映,通过微博掌握微博网民对于雾霾的相关反应,有助于城市管理者有针对性的调节雾霾情形下的舆论宣传和资源调配。考虑到微博文本中相同词语共现频率越高就越倾向于表达同一主题,采用基于社区的共词网络法挖掘微博话题,首先,采集2017年冬季以"雾霾""空气"等为关键词的微博数据,利用TF-IDF(term frequenly-inverse document frequency)算法对预处理之后的微博数据提取关键词,并获取关键词间的共现关系,然后基于共现关系构建共词网络,根据Louvain算法探测话题社区,最后,以中国雾霾污染最严重的华北地区、华东地区、东北地区7个典型城市为研究区,结合关键词节点的Pagerank值,分析各城市共词网络话题社区的差异程度。实验结果表明,不同城市对于雾霾事件的关注既有相同点也有差异性。研究结果对雾霾情形下城市差异化管理具有一定的理论指导作用。     

基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。     

基于关键词共现网络的主题词提取算法

针对主题词提取中关键词提取不准确以及仅考虑单一相关性的问题,提出一种将集成思想与复杂网络相结合的主题词提取算法。首先通过集成算法提取话题数据的关键词,以提高关键词提取的准确性,其次改进传统词共现公式计算关键词的共现度,并建立关键词共现网络,在网络的基础上得到最优连通子图,同时以节点度中心性为权重衡量关键词重要性并从中映射出主题词。最后,使用微博话题数据集进行实例验证,证明该算法是有效的,并优于传统的词共现算法,并在青岛社区话题数据集中进行应用。     

基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作。实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F_1值为0.815。基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型。因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景。     

异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

针对高速互联网络通信覆盖度控制较差的问题, 提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法.  首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真分析结果表明, 该控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 在节点最小条件下网络通信的覆盖率较高, 改善了低覆盖率导致的负载失衡.     

基于Sarsa学习的基站休眠策略研究

在异构Macro-femto蜂窝网络中,随着日益增长的用户数量使得基站能耗问题变得更加严峻,提升整个移动系统能效的有效方式就是进行基站休眠。根据无模型理论提出一种基于Sarsa学习的动态基站休眠算法,算法通过基站学习环境中的用户流量,制定合理的休眠机制。仿真结果表明,提出的基于Sarsa学习的基站休眠算法能够有效提升系统能效     

认知异构无线网络中频谱切换建模与分析

在具有频谱认知功能的异构无线网络中,针对传统频谱切换算法未考虑次用户业务的多样性,且空闲信道不足造成次用户服务时延大的问题,提出基于次用户分级的频谱切换策略。与以往单一的认知无线电网络不同,该策略融合利用免授权频谱的开放式无线网络和机会式利用授权频谱的认知无线电网络,提出了认知异构无线网络场景。根据次用户的业务类型对其进行优先级划分,并在此基础上设计数据分割因子优化策略。进一步采用混合式抢占优先权(preemptive resume priority /non-preemptive resume priority,PRP/NPRP) M/G/1排队模型,分别对主用户网络和开放式无线网络中的频谱切换过程进行建模,提出一个最小化时延的动态自适应频谱切换策略。实验仿真了不同参数对次用户时延的影响,结果表明,该策略较传统的频谱切换策略明显提升了次用户的时延性能。