复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

体育产业集群网络对企业绩效影响的机制研究

从国家和地方政策可以发现，体育产业集聚已成为中国体育产业发展的趋势。 然而体育产业集群作为一个复杂的网络主体，其发展与政府固然分不开，其内部组织结构、关系网络的优化才是集群优化的重点。研究创新构建了“网络特征—主体能力—企业绩效”理论模型，客观地揭示了变量之间的关系，并定量地证明了各变量间的相互作用。统计结果显示：体育产业集群的网络结构和网络关系对企业主体有直接的积极影响。体育企业的主体在网络规模与企业绩效、关系实力和企业绩效、关系质量和企业绩效之间具有明显的中介效应，在网络密度与企业绩效、网络开放性和企业绩效之间不具有中介效应。体育企业的主体获取和利用其他实体的资源并将其应用于生产过程将有助于提高企业绩效，对企业绩效的影响最大。研究对政府和体育企业层面分别提出了规范市场秩序、促进网络建设以及增进知识共享、提高网络质量等管理建议。     

基于收益率的股票相关性计量分析

针对股票间相关性，通过相关分析、系统聚类分析、网络构建等多种方法，以收益率为对象，建立股票间相关性度量指标模型，运用软件 Excel、Matlab 得出股票相关系数矩阵，并设置合适的阈值，利用软件Netdraw 构建出基于最佳阈值和相关系数所对应的股票网络。然后从所建网络出发，对中国股票市场中的板块进行聚类分析，最终建立起一个以收益率为指标来研究股票相关性的模型，为研究股票相关性提供了一个相对比较完善的方案。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

网络环境下高校图书馆的深层次服务

在科技不断进步以及激烈的社会竞争中，高校图书馆服务工作的核心内容应朝着提供深层次服务的方向发展。概述了高校图书馆深层次服务的相关内容，分析了网络环境对图书馆深层次服务的影响，探讨了网络环境下深层次服务的模式，在此基础上提出了做好图书馆深层次服务的措施。     

基础研究空间网络关联结构及影响因素分析

以我国31个省区市2009—2018年国家自然科学基金面上项目为样本,采用改进的引力模型构建省区市之间的基础研究关联关系,在此基础上利用社会网络分析模型分析我国省区市之间基础研究的空间网络结构演化及影响因素。研究表明:网络整体的空间关联性逐步增强,网络效率呈现出平缓的下降趋势;东部沿海经济发达地区并未利用自身的优势对其他地区产生推动作用。基础科研空间关联网络划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益4个板块,板块内部的联系要大于板块之间的联系。地理位置临近、申请机构数量、科研人员、正副高职数量对基础科研的空间关联结构有显著性影响。     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

浅议图书馆读者服务创新

在网络时代,图书馆服务必须在内部结构、管理模式、服务模式等方面进行一系列变革与创新,才能满足读者日益增长的借阅需求,提供高质量的图书馆服务。     

Numerical Simulation of the COVID-19 Herd Immunity Based on Complex Network Modeling北大核心CSCD

鉴于构建流行病动力学模型、探索流行病传播规律对疫情防控具有十分重要的理论意义和实际应用价值,在已有的均匀混合模型基础上,针对个体接触关系异质化越发明显,且每个个体都处在不同的接触关系中,建立了兼顾个体状态与接触追踪的动态小世界网络模型。模拟了新冠病毒在社会中的传播过程。通过对比仿真结果,说明了所建模型的合理性。在此基础上,仿真计算了网络拓扑结构与接种免疫人数占比共同作用下对新冠病毒传播的影响,分析得到群体免疫临界值。说明所建传播模型合理,接种疫苗实现群体免疫可行。