多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .     

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .仿真结果表明了算法的有效性和实用性.     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

数据库中布尔型及广义模糊型加权关联规则的挖掘

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用的而未被发现的知识本文我们引入布尔型加权关联规则和广义模糊型加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法.     

π干涉学中拟合参数可靠度的分析

分析高能核核碰撞中的π干涉学的拟合参数—源的半径、寿命和相干参数之间的关系,以及q0截断对半径的影响和4π数据对寿命不敏感的原因.     

研学旅游网络关注度时空差异及影响因素研究

基于百度指数获取2016—2021年我国31个省份“研学旅游”的网络搜索量,应用季节性集中指数和热点分析等方法,探究研学旅游网络关注度空间分布的时空差异特征,并从经济、教育、旅游、公共服务等方面探究研学旅游网络关注度空间分布差异的原因.研究发现：(1)研学旅游网络关注度在2016—2021年呈下降趋势,且在季节分布上具有不均衡性,在节假日前后呈现一定的集中性.(2)研学旅游网络关注度具有聚类分布特征,并且有较高的显著性：东部沿海和中部省份研学旅游网络关注度较高,西北、东北和西南地区较低.(3)区域经济水平、教育水平、研学旅游的发展水平和公共服务等因素是影响研学旅游网络关注度的主要因素.     

河南省农地流转的影响因素分析

基于河南省2005—2020年的人口、经济、社会、农业等方面15个统计数据,运用因子分析和灰色理论进行河南省农地流转影响因素分析.因子分析结果表明,经济发展水平、产业结构、政府支农管理政策等指标层是影响河南农地流转的主要因素,以此公因子指标为研究对象进行农地流转制约程度的灰色关联排序,进一步提出稳定主粮优化经济作物、提高非农人口比例及收入、完善养老及土地流转管理规范等政策建议.     

山西省PM2.5时空特征及其影响因素的地理探测

基于山西省11个地级市2016—2019年全年的逐时监测数据,采用克里金空间插值技术和地理探测器等方法对PM_2.5浓度时空变化及驱动因素展开研究.结果表明：①2016—2019年山西省PM_2.5年均浓度值先增后减,“蓝天保卫战”取得一定成效;污染空间格局呈东北向西南递增的规律,季节浓度变化总体呈“冬高夏低,春秋过渡”的规律,月均浓度呈“单峰型”波动变化.②因子探测器分析结果表明,人口密度、人均GDP和民用车数量对PM_2.5解释力最强,均超过0.7,表明人类活动是引起空气污染的主要因素.③交互探测分析表明所有影响因素对PM_2.5变化的交互作用均大于单一影响因素的独自作用.     

融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法

为解决现有视频摘要方法的视频帧特征信息提取不充分、摘要结果过分依赖单一特征的问题,提出了一种融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法。在原视频的精准分段阶段,提出了基于时空切片的核时序分割算法(STS-KTS),将视频场景信息反映为时空切片纹理信息,采用水平映射法将预处理后的时空切片投影为一维数组,作为KTS的输入特征;以双注意力机制和分组卷积为基本组件,结合BiLSTM构建时空特征提取网络,以快速提取丰富的时空特征信息,从而配合纹理特征信息消除现有摘要模型对单一特征的过分依赖;采用帧参数预测模块获取最佳的视频帧贡献度分数、中心度分数以及帧序列位置;将帧分数转化为镜头分数,以选取内容丰富的片段,进而生成动态视频摘要。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明：所提方法能提高生成摘要的准确性,比现有方法性能更高,尤其在SumMe数据集上的生成摘要准确性相比于现有方法提升了0.58%。     

革命历史题材剧对相关红色旅游景点网络关注度的影响研究——以《觉醒年代》为例

革命历史题材剧在促进大众情感认知和文化认同、激发旅游需求、增强红色旅游景点吸引力等方面发挥着重要作用.该文以重大革命历史题材剧《觉醒年代》为例,以2020—2021年相关红色旅游景点百度指数为数据基础,采用赫芬达尔指数、空间自相关、回归分析等方法探讨革命历史题材剧对其相关红色景点网络关注度时空特征的影响.研究发现：1)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度与播出前同期水平相比显著增加,且非知名景点的增长幅度大于知名景点;年内均衡程度变动较小,年内分布趋势呈现倒“U”型分布;2)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度空间集聚程度提升,冷热点空间格局较为稳定,呈现胡焕庸线分割特征,热点区主要集聚在长江中游城市群及邻近区域;延乔路、龙华烈士陵园、毛泽东故居网络关注度的空间响应较为明显;长江中游城市群网络关注度的提升较为显著;3)《觉醒年代》相关联旅游景点的平均每日互联网关注度与电视剧的受欢迎程度呈正相关.