对“非”达尔文革命的多视角透视(对话)——兼论同时发现者华莱士的境遇

我们从科学思想史、科学哲学、科学知识社会学、系统科学的观点,对达尔文革命进行多视角、全方位的透视:(1)作为达尔文革命的功臣,华莱士确实受了许多委屈,对这种科学史中的"异化"现象,可以用科学知识社会学来进行解读。(2)达尔文的思想历经四次革命的飞跃。(3)达尔文的"自然选择"纲领可以用系统科学观点得到合理解释。(4)作为达尔文纲领的对立面,"宇宙完美设计"纲领仍包含合理内核和启发性。(5)借助于系统科学理解模式,进化论的科学语言与自然神论的宗教语言之间通过转译,有可能进行对话。     

洪泽湖湿地类型变化分析

以洪泽湖湿地为研究区,结合归一化植被指数（NDVI）、最优调节土壤植被指数(OSAVI) 和缨帽变换后的亮度指数（BVI）、绿度植被指数（GVI）、湿度指数(WVI),基于知识规则对洪泽湖湿地进行分类试验。通过建立洪泽湖湿地分类的分类模型,以区分不同湿地类型,并利用1973年、1984年和2006年3个时相多波段MSS/TM数据对洪泽湖淡水湖泊湿地进行分类。结果表明：基于知识规则的分类方法简单易行,且易于剔除提取地物时的干扰信息;多种指数参与到分类中能够提高分类的总体精度;在1973—2006年这33年间,洪泽湖敞水区和湿地植被急剧减少,亟待采取有效的措施进行保护。     

国际科学计量学及其姊妹学科的计量与图谱

 科学计量学(Scientometrics)及其姊妹学科——信息计量学(Informetrics)、文献计量学(Bibliometrics)和网络计量学(Webometrics/Cybermetrics)(简称SIBW学科),自诞生以来获得长足的进步。本文按照SIBW学科的起源草创时期(1917—1939)、奠基形成时期(1939—1969)、命名繁荣时期(1969—2011),分3个阶段回顾了科学计量学及其姊妹学科产生与形成的历程,进而统计分析了SIBW学科文献数量在1975—2009年间的年度分布。从不同视角考察分析了SIBW学科之间的结构关系和数据关系。在此基础上,采用科学计量学和知识图谱的方法分析了SIBW学科的新近成长、研究前沿与热点领域,并通过对支撑SIBW学科的2个权威期刊的计量研究,进一步印证了SIBW学科的前沿态势。最后,展望了深入探索计量学多学科的内在联系、共性规律和统一理论的广阔前景。     

农业供应链金融的贷款定价与生产调节机制

传统农业供应链研究不考虑农户的资金约束,忽略通过供应链内部的资金配置渠道实现供应链整体的优化.本文基于农业供应链内部融资行为,构建了核心企业主导的农业供应链金融贷款服务定价模型,通过求解收购方和农户的最优化问题,提出了农业供应链金融的贷款服务定价规则和生产决策.数值分析表明:农业供应链金融鼓励农户扩大高价值农产品的生产规模,有助于引导农产品种类结构的调整;农业供应链金融不仅缓解了农户生产资金的约束,有助于提高农产品生产规模,还对农户和收购方之间的利润分成进行调节.此外,无论参数如何变化,农业供应链金融总是同时提高了农户、收购方和供应链整体利润水平,并且接近供应链协调的最优水平,是一种有效服务于农产品供销的农村金融创新.本文为相关企业开展农业供应链金融服务提供了理论依据.     

海明距离判别法分类准确率的影响因素

为探讨海明距离判别法(HDD)的非参数优势,通过一个5因素混合实验,考察了4个因素(属性层级、测验长度、样本容量、知识状态分布)对HDD的3种判别方法(R方法、B方法、W方法)分类准确率的影响.结果表明:1)属性层级和测验长度均会影响HDD判准率,属性层级越紧密、测验长度越长,HDD判准率越高; 2)HDD对样本容量无依赖,可适于小样本评估; 3)HDD的R方法、B方法、W方法的分类准确率无差异; 4)HDD无需被试知识状态分布的正态性假设,更适于均匀分布.     

基于层次知识模型的知识库可视化研究

针对专家系统知识库可视化问题,构建了知识库的层次知识模型,基于径向树实现了层次知识模型的可视化.以基于多级知识单元的知识库为例,研发了知识库可视化系统,通过系统运行的实例验证了该方法能够方便用户快速浏览知识库的层次结构,从而有利于提高知识库的可理解性.该方法对其它知识表示方法的知识库可视化具有借鉴意义.     

小叙本体在设计信息及知识管理中的应用

 随着计算机辅助设计、加工、制造等应用的迅速发展,设计相关信息与知识管理面临信息量迅猛增长的挑战与机遇。其中,本体应用成为描述设计信息与知识的一种可行、有效及丰富的建模手段。本文通过回顾本体应用于设计工程领域的相关研究,对设计工程中基于本体的应用进行了整体分类,阐明了设计工程领域中本体应用的核心学术研究问题,并为后续相关的5项研究热点及未来发展方向提出了建议。     

基于BERT的诉讼案件违法事实要素自动抽取

针对诉讼案件违法事实要素抽取效果依赖领域专业知识的特点,提出一种基于transformer双向编码器表示(bidirec-tional encoder representations from transformer,BERT)的诉讼案件违法事实要素自动抽取方法.首先,通过构建领域知识并采用谷歌BERT预训练语言模型进行训练得到拟合诉讼案件领域数据的模型参数和中文预训练字嵌入向量作为模型的输入,得到具有上下文相关的语义表示,以提高词嵌入的上下文语义质量.其次,采用循环卷积神经网络对文本进行编码并获取在文本分类任务中扮演关键角色的信息,提升案件违法事实要素抽取的效果.最后,采用focal函数作为损失函数关注难以区分的样本.违法事实要素抽取的工作是通过对文本标签进行分类得到的.实验测试表明,该方法对诉讼案件要素抽取的F1值为86.41％,相比其他方法性能均有提高.对模型注入领域内知识,也可以提高模型抽取准确率.     

大数据在交通强国建设中的应用

 探讨了大数据技术在交通强国建设中的作用及在交通管理、交通安全、交通信息服务、交通运输规划、公共交通等领域的应用方法和前景;对基于信息物理系统的交通态势感知系统、基于动态本体论的交通行业多模态知识图谱、基于边缘云计算的智能视频识别等前沿技术的总体架构、实现方法进行了案例分析。     

仿真实验数据一体化分析工具研究

为了实现仿真实验数据导入、数据分析以及分析结果报告生成的一体化操作,进而提高仿真实验数据分析工作效率,给出了仿真实验数据一体化分析工具的总体框架,对仿真实验数据库、样本数据提取机制、专家知识库以及过程管理信息库进行设计,并开发了仿真实验数据一体化分析工具。该工具在多个仿真实验中应用,很大程度上提高了数据分析工作效率。