地震数据关系网络的空间尺度

通过分析美国加州地区地震数据关系网络的拓扑结构特征,研究了不同空间尺度下网络拓扑结构基本度量参数的变化规律.结果表明:随着空间尺度的增加,网络规模迅速变小,并最终达到稳定;网络的平均聚集系数和平均最短路径长度随空间尺度的增加呈波动性下降.度分布频度研究结果表明,网络的空间尺度在一个有效范围内时,网络呈现出较好的幂律分布,该范围受事件数量影响.     

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。     

Echo-state-network classification based multi-services awareness in high-speed optical passive networks

With the challenge of great growing of services diversity,service-oriented supporting ability is required by current high-speed passive optical network (PON).Aimed at enhancing the quality of service (QoS) brought by diversified-services,this study proposes an echo state network (ESN) based multi-service awareness mechanism in 10-Gigabite ethernet passive optical network (10G-EPON).In the proposed approach,distributed architecture is adopted to realize this ESN based multi-service awareness.According to the network architecture of 10G-EPON,where a main ESN is running in OLT and a number of ESN agents works in ONUs.The main-ESN plays the main function of service-awareness from the total view of various kinds of services in 10G-EPON system,by full ESN training.Then,the reservoir information of well-trained ESN in OLT will be broadcasted to all ONUs and those ESN agents working in ONUs are allowed to conduct independent service-awareness function.Thus,resources allocation and transport policy are both determined only in ONUs.Simulation results show that the proposed mechanism is able to better support the ability of multiple services.     

无机化学实验教学中的“绿色化”探索

针对无机化学授课对象多而广，所需试剂种类及用量庞大，产生的废气、废液、废渣等对环境具有危害的特点，通过整合优化实验内容，规范实验操作，采用微型实验、多媒体及网上虚拟实验室，合理收集及处理三废等方面的改革创新．将绿色化学的理念深入到无机化学实验的各个环节中，以初步实现无机化学实验教学的“绿色化”，培养学生的绿色意识．     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

一种使用log函数的新型修正激活单元LogReLU

提出一种新型校正激活函数的改进,该新型校正激活函数带有一个可变参数,使用对数函数对正区域的梯度进行矫正,解决了预测准确率较低的问题.改进的激活函数使用两个不同参数分别控制正区域和负区域的梯度.通过对两个不同数据集进行仿真实验的结果表明,新提出的两种方法效果均好于原始的修正线性单元,带有两个参数的改进使验证错误率分别降低了0.14%和5.33%.     

物联网安全问题研究

随着物联网的应用越来越广泛,其安全问题也越来越突出。从物联网的概念入手,对目前物联网存在的安全问题进行了分析,提出了构建物联网安全体系、解决物联网安全隐患的思路。     

区域间总产出波动相互影响的网络模型

国家(地区)间总产出波动存在相互影响是全球化时代的普遍现象,但缺少其相互影响强度的定量研究.基于冲击在非对称的区域间产业网络上的传播,分析了区域间总产出波动相互影响的机理,并依据区域间产品关联,构建了以区域为节点的度量区域间总产出波动相互影响的区域赋权影响网络.通过对网络度关联结构、基础关联结构、核关联结构及非对称结构四个维度的分析,定量描述了区域间总产出波动相互影响的强度.实例分析表明,该模型及相关度量维度能够量化不同区域间总产出波动的相互影响,定量描述某个国家(地区)在多区域经济大系统中的作用,在区域经济合作、贸易规则制定以及全球价值链构建等方面具有重要的理论和实际意义.     

含缓冲液的双水相体系相平衡的神经网络模型

针对含有[C4mim]Br和K3C6H5O7/H3C6H5O7的双水相体系在不同pH值的相平衡数据,建立神经网络模型对其进行了关联和预测,提出了隐含层节点数和误差控制值的二维寻优法,获得了较为满意的计算精度.与热力学方程对比显示,所建模型的精度与Wilson方程基本相当,优于NRTL方程.     

基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法

物质扩散和热传导算法作为2个经典的基于网络结构的算法被普遍用于信息过滤.然而，现有的算法将所有的用户等同看待，没有区分不同用户的贡献，也没有移除恶意用户，从而导致性能不理想.针对这一问题提出基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法（core-UHM），用以解决教育资源库中的高质量资源检索问题.算法的背后思想主要是基于信息领域中的帕累托法则，也即是20%的用户主导着整个系统中80%的交互.基于关键用户不仅能够保证资源的质量，同时也大大节省了计算开销.通过在真实的学术搜索日志数据集上的实验，证明了算法的有效性.