AIS在计算机安全领域的应用与展望

人工免疫系统AIS（artificial immune system）作为新型的计算智能系统，在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手，归纳和分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用；根据不同的应用类别，介绍了AIS在安全领域的研究热点；分析了常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足；展望了AIS在该领域的研究重点和发展趋势。     

CVaR风险度量下的安全第一标准

通过优化方法给出了在均值 CVaR有效前沿上,满足给定的三种安全第一标准的最优证券组合、最优证券组合的期望收益及其CVaR风险值的求解方法和相关结果.三种安全第一标准的经济意义分别如下使证券组合的回报率低于给定的生存水平的概率达到最小;在证券组合的回报率低于生存水平的概率不超过指定值的条件下,使它的生存水平达到最大;在证券组合的回报率低于给定生存水平的概率不超过指定值的条件下,使它的回报率的期望值达到最大.这些结果可为金融机构和投资者正确决策提供理论依据.     

区域文化科技融合创新指标体系研究

本文总结了发达国家文化和科技融合发展的模式和有关政策经验,指出文化与科技在典型产业中上、中、下游产业链关键环节融合的方式,并以全国34家国家级文化和科技融合示范基地有关数据构建区域文化科技融合创新指标体系,提出促进区域文化科技融合发展的政策建议。     

降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.     

基于BP神经网络的避洪安置区选址研究

为了解决洪水灾害应急管理中避洪安置区的选址问题,在总结前人研究成果的基础上,从自然环境、可行性、生活条件、社会环境、实用性等5个方面出发,通过17个具体指标,构建了避洪安置区选址评价体系;在安置区的选址分析中引入BP神经网络,构建了基于BP神经网络的安置区选址模型,根据选址评价体系及相关经验确定网络模型各层次的神经元节点数量,并采用样本对模型进行训练分析,建立了稳定的网络结构,最终实例验证了该模型在避洪安置区选址问题中的有效性及可行性。     

人事选拔情景判断测验作假的实证研究

选用情境差异范式,以情景判断测验为实验材料,以140名大学生为被试,探讨警告以及标准识别能力对考生作假的影响.结果表明,情景判断测验中存在作假现象.标准识别能力显著正向预测作假.警告与标准识别能力的交互作用可预测作假,对于标准识别能力较高的考生,警告不但不能减少作假,反而助长作假;对于标准识别能力较低的考生,警告无明显作用.     

Prey selection by Australian wasps of the genus Cerceris (Hymenoptera,Sphecidae)

Prey records are presented for 17 Australian species of the digger wasp genus Cerceris. Collectively beetles of 10 families were found to serve as prey. Several species appear to be specialists, taking only members of certain genera or subfamilies, while others accept members of several families. It is common to find several species nesting together in areas of suitable substrate. In such areas it is evidently to the advantage of all species either to specialize to ‘share’ the available beetle prey or to become generalists, taking advantage of whatever beetles of suitable size are abundant in the surrounding vegetation.     

基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究

针对高校快递智能柜选址问题，提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置，再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例，对联合选址方法进行了实际应用。结果表明，该方法计算过程简便、实用，在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性，可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.