基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络安全态势评估

为了提高网络安全态势评估的准确性,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化算法的网络安全态势评估模型.通过分析参数对最小二乘支持向量机性能的影响,并采用粒子群优化算法选择模型参数,建立网络安全态势评估模型,最后采用仿真对比实验测试模型的有效性和优越性.结果表明,本文模型获得理想的网络安全态势评估结果,可以为网络管理人员提供有价值的参考信息.     

自适应加权最小二乘支持向量机的空调负荷预测

为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析空调负荷主要影响因素的基础上提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的建筑空调负荷预测方法。该方法根据预测误差的统计特性,采用基于改进正态分布加权规则,自适应地赋予每个建模样本不同的权值,以克服异常样本点对模型性能的影响。建模过程中采用粒子群优化(PSO)算法对模型参数进行优化,以进一步提高模型预测精度。基于DeST模拟数据将AWLS-SVM方法应用于南方地区某办公建筑的逐时空调负荷预测中,并与径向基神经网络(RBFNN)模型、LS-SVM模型及WLS-SVM模型作比较,其平均预测绝对误差分别降低了51.84%、13.95%和3.24%,并进一步基于实际空调负荷数据将该方法应用于另一办公建筑的逐日空调负荷预测中。预测结果表明:AWLS-SVM预测的累积负荷误差为4.56MW,亦优于其他3类模型,证明了AWLS-SVM具有较高的预测精度和较好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法。     

生物质油提质加氢脱氧催化剂研究进展

随着化石能源的日益减少,来源于木质纤维素基可再生生物质油越来越受到人们的关注.但是,与石油相比,生物质油含氧量高,导致其能量密度低、黏度高、热和化学稳定性差,因而必须进行脱氧提质才能用作发动机燃料.在生物质油提质方法中,加氢脱氧(HDO)最具应用前景.综述了木质纤维素基生物质油HDO催化剂的研究进展,包括过渡金属硫化物、磷化物、氮化物和碳化物,贵金属,金属-酸双功能催化剂,过渡金属以及非晶态合金等.过渡金属硫化物催化剂用于HDO时,会因S被氧化物或水中O逐步取代而失活;贵金属催化剂虽具有高HDO活性和选择性,但因价格高、资源受限而无法大规模应用;过渡金属氮化物、碳化物和过渡金属催化剂活性较高,但会在HDO中因结焦或氧的嵌入导致催化剂失活;非晶态合金催化剂具有较高HDO活性,但热稳定性较差;过渡金属磷化物的HDO活性高,稳定性好,是一类优良的HDO催化活性相.载体的表面性质和孔结构对其负载的HDO催化剂性能影响较大.碳沉积和结构破坏是HDO催化剂失活的主要原因.     

滤正则序列与局部上同调

对交换代数中正则序列和深度的概念进行了推广,并利用局部上同调、短正合列诱导长正合列等同调代数手段及伴随素理想、局部化等交换代数内容和方法对推广的深度给了一些刻画.进一步,利用以上技术手段,对一些扩张群及局部上同调群的支集进行了刻画并研究了其性质.     

现代农村小型金融机构的支农案例分析及启示

本文通过分析国内外典型的金融支农案例,可以看到每个金融支农的案例都有其存在的合理性,但在国内又不具有普遍适用性,因此存在改进余地。文章通过金融支持农业的实践,分析比较得出我国金融支农的几点启示。     

电信BSS系统中间件MQ调优研究

电信业务支撑系统的企业应用集成平台运用的是MQ等技术，但现在MQ技术存在着池容量的限制和实时性问题，影响了电信业务的正常进展．本文设计了一种新的处理方案来解决这类问题，该方案是通过数据库优先级调度算法把MQ的队列下到海量的数据库中，在数据中进行模式的优先级排列和权重处理，从而解决了业务处理的延迟问题，提高了业务处理效率．     

科技支撑经济发展体系建设的机理剖析

科技的巨大力量已成为广泛的共识，为经济发展提供科技支撑，建立强大的经济发展科技支撑体系，已是政府、科技部门和企业的重要工作。文章阐述了科技支撑体系的概念、构成要素、主要内容，以及建设科技支撑经济发展体系的必要性和重要性，进而说明了建设这一体系的作用与功能。     

积极心理学视野下高校特殊学生群体心理援助研究

目前高校的特殊学生群体教育遭遇一定的困境,而积极心理学理念的引入为其提供了一个新视角。教育者可以从树立积极与幸福发展的价值理念、建立积极的认知评价体系、构建积极的支持系统等三方面来培育学生的内在力量,达到使学生健康成长的目的。     

关中—天水区域经济一体化与金融支持问题研究

本文指出关中—天水经济圈经济发展和金融发展所存在的问题并进行分析,最终提出关中—天水经济区经济金融协调发展的措施。