图书馆建设与信息资源的公平利用探析

基于图书馆建设与信息资源的公平利用内在联系,探讨了图书馆建设误区对信息资源的公平利用潜在的不利影响,提出了相应对策,指出了确保信息资源的公平利用对图书馆持续发展的重要意义。     

双向地震下刚度偏心体系的弹塑性反应谱研究

针对实际地震动的多维性、偏心引起结构多分量反应的耦合作用以及结构非线性的空间耦合特性,建立了可考虑刚度偏心影响的单层体系弹塑性等延性拟强度折减系数谱。通过对硬、中、软三类场地60条地震动记录进行时程计算的结果,分析了不同场地类型、相对偏心距、扭转频率比等因素对拟强度折减系数谱的影响,为进一步建立可应用于工程实际的多维弹塑性设计谱奠定基础。     

GIS支持城市地价评估研究

探讨地理信息系统与计自由机在城市地价评估中的应用与开发，并结合课题成果说明城市地价评估信息系统的构建过程，该过程包括系统分析、系统软件平台的确定、系统功能设计的技术路线及系统集成方案的确定。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

超立方体结构分布式系统及图文信息传输

研究设计超立方体结构分布式计算系统（ＴＨＤＳ）及其通信软件,进行图文数据传输的研究,实现了图文信息通讯。ＴＨＤＳ系统能够大幅度提高图文信息的传输速度和流通量,有发现前叙,为进上步研究提高超立方体结构的图文数据传输效益奠定了基础。     

Internet环境下数据库的建设及信息服务

本文在分析Internet网络信息服务优点与缺点的基础上,对国内数据库的建设及信息服务提出了若干建议,目的在于促进新形势下我国数据库业的发展和信息服务水平的提高。     

基于效率和时空资源的交通网络可靠性评价分析

为准确评估交通网络运行质量和设置合理性,从路段视角出发以运行效率、时间与空间资源作为评价维度,选取速度偏差率、高延时运行时间比和常发拥堵路段里程比作为评价指标,结合地理信息系统将可靠性和道路属性进行匹配,直观刻画不同路段可靠性的空间分布特征。结果表明：考虑效率和时空资源的可靠性评价方法准确度提升8.7%,且较为适用高等级道路和中长路段,最小误差平方和(sum of squares of minimum error, SSE)分别下降46.5%和56.5%;基于地理信息系统(geographic information system, GIS)的路段可靠性空间分布特征和实地调查结果相吻合;效率和时空资源对于可靠性的影响权重分别为0.378、0.210、0.412。研究结果为进一步提升道路管理水平和交通网络运输质量提供了参考借鉴。     

基于信息熵的商业银行客户画像属性约简研究

客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对...     

一种针对木马流量的特征选择方法

针对现有基于会话流异常行为的木马检测方法中,普遍存在所选特征代表性不足、特征间信息冗余导致检测效果差的问题,提出一种特征选择方法。首先,通过捕捉流量对木马通信行为加以分析,根据各阶段提取相关的属性,并在每一属性上进行派生,得到足够充分的特征集合。然后,为了衡量特征的重要性和特征间的相关性,提出了改进的特征重要性评价系数和基于关联信息熵的联合相关性评价系数,并设计了基于序列后向选择策略的特征选择算法,以得到自适应规模的特征子集。算法通过每一轮迭代计算特征的评价系数,通过排序完成选择。为验证该算法有效性,采用朴素贝叶斯分类和支持向量机分类算法设计了与FCBF算法和IG算法的对比实验,相较于FCBF算法,在两种分类算法上的召回率分别提升3.76%、1.64%,F_1值提升分别为1.04、0.99。相较于IG算法,召回率提升分别为6.46%、4.96%,F_1值提升分别为3.56、3.18。实验结果表明,提出的特征选择算法能够有效选择木马流量各个属性上的特征,克服特征间关联性带来的影响,在缩减特征维度的同时提升木马通信流量的检测效果。     

基于信息甄别的预订货策略研究

以一个制造商一个经销商组成的二级供应链为研究对象,在信息不对称条件下从制造商的角度,基于信息经济学理论建立了供应链的利润函数的信息甄别解析模型,提出了预订货激励契约,对其有效原因进行了分析并解释了契约关键参数的意义,得出了制造商的最优产量决策机制。结论表明：在信息不对称条件下,制造商可利用预订货价改变经销商的利润函数结构,通过信息甄别机制对经销商的预订购量进行判断以获得真实的市场需求信息。