高集中度电力通信网的优化策略

本文通过对电力通信网进行拓扑优化分析,针对典型网络,尤其是高集中度电力通信网络提出一种优化策略。该策略能有效改善电力通信网络结构,增强业务承载能力,进而提高网络的可靠性和安全性,并具有一定的可复制性。     

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。     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.     

基于逆向工程技术的含凹陷管道极限强度分析

凹陷作为常见的管道几何缺陷形式,可能会引起管道局部应力集中,进而导致其承载能力下降,同时也为管道的正常运行带来巨大的安全隐患。基于变形检测技术和3D扫描技术分别获得含凹陷管道的真实内外表面轮廓,利用逆向工程技术构建凹陷管道的三维实体模型,导入ABAQUS有限元软件模拟运行状态下凹陷管道的应力分布特征,准确地判断含凹陷管体的最危险位置,最后依据Mises屈服准则进行含凹陷管道的安全评估。结果表明,通过上述2种方法获得的凹陷管道应力模拟结果基本吻合,从而有效地验证了基于变形检测技术开展凹陷管道极限强度分析的可行性和精确性,该方法可以有效地避免开展3D扫描前的管道开挖工作。     

浅谈微博在高校网络思想政治教育中的应用

在网络化社会,微博已经成为人们交流与沟通的重要阵地,微博的使用人数也呈现出逐年上升的趋势,学生对于微博的认同感也超过了90%。作为一种全新的载体——微博的育人功能也受到了教育学界的广泛关注,"微博"属于新型生产力,在我国得到了飞速的发展,也渗透进了大学生生活与学习的各个方面,将微博与高校思想政治教育工作结合起来可以有效提升思想政治教育工作的创新性。该文主要分析微博在高校网络思想政治教育中的应用方式。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

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。     

四种不同生境条件下外来植物长芒苋入侵对土壤细菌群落组成和多样性的影响

当前外来植物长芒苋种群在京津冀地区呈爆发性增长态势。文章在入侵植物长芒苋生长的四种典型生境，包括河岸(A)、路边(B)、荒地(C)和农田(D)设置样地采取入侵区和非入侵区土壤，利用16S rRNA高通量测序技术，分析不同入侵生境条件下土壤细菌多样性和组成的变化规律。通过双因素方差分析结果表明：除生境因素对Simpson指数有显著影响外(P<0.05)，生境和入侵及二者间的相互作用对土壤细菌α多样性的影响较小；NMDS分析表明：不同入侵生境间土壤细菌群落结构区分明显。在长芒苋非入侵样地，最丰富的门类为变形菌门、浮霉菌门和芽单胞菌门。而在长芒苋的入侵生境，上述第三大优势门类的芽单胞菌门转变为拟杆菌门；LEfSe分析结果显示：不同生境下代表性优势菌有显著差异。在河岸生境下伯克氏菌科和β-变形菌目的细菌具有明显优势，在荒地生境下芽单胞菌纲和芽单胞菌科的细菌占优势，在路边生境下Sphingomonas＿sediminicola占优势，在农田生境下亚硝化单胞菌科占优势。本研究表明长芒苋的入侵能显著改变土壤细菌群落的组成和结构，这种改变将通过生理生化过程影响土壤的理化性质。     

基于NOMA的认知无线电网络功率分配

考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s~(-1),请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%.     

基于铜金复合纳米材料的半胱氨酸检测

铜金复合纳米材料作为一种新型探针，可灵敏地选择性检测半胱氨酸。在碘离子存在的情况下，半胱氨酸能够使铜金复合纳米材料的吸收峰信号增强，从而实现半胱氨酸的定量检测，检测限为0.06 mmol/L，线性范围为0～1 mmol/L。与其他氨基酸相比，铜金复合纳米材料传感器对半胱氨酸显示出良好的选择性，所制备的铜金复合纳米材料无需任何处理即可直接用于检测体系，大大简化了检测流程，具有简单、快捷和选择性高等优点，可作为半胱氨酸检测的有力工具。