基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

斜入射时Salisbury屏电磁参数匹配规律研究

利用电磁波传输理论,研究并推导出了电磁波斜入射时Salisbury屏后向反射率公式,使用三维网格法讨论了各个电磁参数、隔离层厚度、入射波频率等同后向反射率之间的关系.研究结果表明:在2～18GHz范围内,角度后向反射率有很大;在f=16GHz时,μ_(r1)和μ_(r2)取值的增加使得材料的磁损耗和储能能力加强,导致材料有很好的吸收效果;然而ε_(r1)和ε_(r2)取值增加时,由于表面反射效应增强,使得吸波效果下降;在2～18GHz频段内后向反射率均可达到4.5dB以上,能够满足军事和民用的要求.