基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警研究

Web2.0时代,如何对网络舆情危机进行有效预警已经成为政府部门的必修课。本文充分考虑了网络舆情危机产生、发展、变化的规律及特点,综合现有指标体系的优缺点,建立了3个一级指标和11个二级指标的网络舆情危机预警的指标体系。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值,构建了基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警模型。最后,通过仿真实验,结合5个具体案例对该模型进行了验证与分析。实验表明,本文建立的网络舆情预警指标体系与遗传BP神经网络模型是有效可行的,预警准确率要优于标准的BP神经网络网络模型。

Fe-Ni-TiO_2/AC粒子电极的制备及可见光光电催化协同降解RhB

制备Fe-Ni-Ti O2/AC粒子电极,应用于可见光助三维电极/电Fenton(Vis-3D/EF)光电催化体系中,以Rh B为目标污染物,研究了可见光光电催化对Rh B的协同降解.实验优化了Fe-Ni-Ti O2/AC粒子电极的制备条件,并与活性炭粒子电极、活性炭负载Ti O2粒子电极在Vis-3D/EF体系中的光电催化性能进行对比,结果表明:Ti O2浸渍液浓度为2g/L,Fe-Ni掺杂比为5:5,Fe:Ni:Ti O2物质的量比为0.5:0.5:100的条件下制备的粒子电极在Vis-3D/EF体系中表现出最优的光电催化性能,60min对Rh B的去除率达92.58%,优于活性炭粒子电极和活性炭负载Ti O2粒子电极.自制粒子电极在Vis-3D/EF体系比在3D/EF体系对Rh B的去除率提高29.46%,表现出明显的光催化和三维电极/电Fenton协同处理效果,协同指数为1.18,说明了自制粒子电极应用在Vis-3D/EF组合技术中,实现对Rh B的可见光光电协同降解是可行的.

网络舆情危机的概念辨析及指标设定

针对学界对网络舆情危机概念研究模糊不清的现状,本文在总结与探讨舆情、网络舆情的概念的基础上,从公共危机管理的角度,提炼出网络舆情危机的概念,并指出网络舆情危机具有不确定性、破坏性、紧迫性、连带性、相对性和波及面广等特点,初步建立了网络舆情危机预警的指标体系,为网络舆情危机的研究提供理论支持。

AngioJet血栓清除术治疗急性下肢深静脉血栓形成的术中护理实践

目的总结AngioJet血栓清除术治疗急性下肢深静脉血栓形成(LEDVT)的术中护理配合经验。方法收集206例AngioJet血栓清除术治疗急性LEDVT患者的临床资料,患者均予以充分的术前准备和规范的术中护理配合,包括心理护理与术前访谈、手术器材及药品准备、手术配合、生命体征的观察、疼痛和体位变动护理、特殊用药护理、并发症预防术后处置及交接。结果 206例患者均顺利完成手术,即刻血栓清除评价:Ⅰ级9例,Ⅱ级82例,Ⅲ级115例。48例患者术中感觉不适主要为患肢胀痛、胸闷、心悸。12例高血压、5例低血压、6例窦性心动过速、145例血红蛋白尿患者,经及时护理干预后均缓解。所有患者在围手术期中均未出现急性肾功能损伤、无失血过多、症状性肺栓塞等严重并发症。结论完善的术前准备与高效而细致的术中配合是AngioJet血栓清除术安全、顺利完成的重要保障。

我国蚕业科研机构创新能力的评价与分析

基于为蚕业科研机构正确制定创新战略,提高科研创新能力提供依据的目的,运用层次分析法构建了我国蚕业科研机构创新能力评价指标体系。根据现有19家蚕业科研机构的统计数据,对我国蚕业科研机构的创新能力进行综合评价,并对评价结果进行客观的分析,认为：必须加大对蚕业科研机构的投入,重视蚕业科技人才队伍建设,深化蚕业科研体制改革。

水上介质阻挡放电等离子体去除微囊藻毒素-LR的研究

研究水上介质阻挡放电等离子体对微囊藻毒素-LR(MC-LR)的去除及其反应动力学。在室温和常压下,考察了峰值电压、初始电导率、溶液初始浓度和pH对降解率影响。结果表明,水上介质阻挡放电等离子体降解MC-LR的过程均符合一级反应动力学。随着峰值电压的升高,MC-LR的降解率升高。高的溶液初始电导率和初始浓度不利于放电等离子体MC-LR的去除,反应过程中溶液的电导率增长速率与毒素降解速率呈现正相关性;pH在酸性和碱性条件下更有利于毒素的去除,反应20min后溶液pH均会下降到3左右,H+浓度直线上升;初始浓度为26.16μg/L的MC-LR经过100min的处理之后降解到0.23μg/L,去除率达到99.35%,低于国家《生活饮用水卫生标准》(GB5749～2006)限值1μg/L。

基于SET的电子商务的安全协议的分析

研究SET协议及其几种改进方案,分析其优点,同时指出存在的一些缺陷及不足。第三方支付平台是目前网上支付的发展趋势,并得到了较为广泛的运用。在第三方支付平台的启示下,SET协议将会有更好、更完善的改进方案,从而促进电子商务的发展。

基于可信第三方的安全支付协议的设计与分析

设计了一种同时支持数字商品和实物商品在线支付的安全支付协议SETTP。构建了具有交易冲突仲裁和数据备份功能的可信第三方,提出了在银行支付中设置支付时间期限PTE的方法,以确保双方的交易公平。最后分析了SETTP的安全性、原子性和交易公平性。

基于RFM模型和协同过滤的电子商务推荐机制

针对传统协同过滤算法在数据来源上依赖客户主观评价,以及现有推荐系统中缺少个性化推荐形式的缺陷,提出利用RFM模型在反映客户购买偏好和客户价值方面的良好表征性,将RFM模型与原协同过滤机制进行结合,对传统的协同过滤算法进行了改进,并制定了差异化的电子商务推荐策略,使推荐方式更符合不同客户的个性化,从而实现推荐内容和推荐形式的全面个性化.

船舶产业集群形成机制研究

从产业集群的形成机制理论研究出发,系统地界定了船舶产业集群内容,并结合江苏区域实际及船舶产业集群特点,从基础机制、动力机制和保障机制三方面分析了江苏船舶产业集群的形成机制,从四个方面提出了促进船舶产业集群发展的对策.

Web使用挖掘在用户行为分析中的应用

Web日志记录了大量的用户与服务器交互的信息,反映了用户访问Web站点的所有动作.如何挖掘这些记录以发现网络用户的访问模式和兴趣爱好,从而理解用户的访问行为,形成对网站设计者和组织决策者有用的信息,解决这个问题最有效的工具是Web使用挖掘.基于Web使用挖掘,对Web服务器日志文件进行数据预处理,采用一种基于哈希技术改进的Apriori关联规则挖掘算法处理挖掘过程,分析挖掘结果得到有关用户访问行为的模式和规律.

巨大脑动静脉畸形分次栓塞术并发症的原因分析及护理干预

目的探讨巨大脑动静脉畸形(AVM)分次栓塞术并发症的原因及护理干预措施。方法总结我科17例巨大脑AVM患者共行54次栓塞治疗的资料,分析并发症产生的原因,制定相应的护理措施,采取及时、必要的护理干预,减少、避免各种并发症的发生,防止出现严重后果。结果 17例患者中,1例患者接受3次治疗后2个月再次发生畸形血管团破裂出血而放弃治疗;1例患者术中并发脑血管痉挛,经解痉治疗后恢复,未遗留神经功能缺损;2例患者出现一过性眩晕、头痛、自然缓解;1例患者出现紧张、恐惧、烦躁难以配合手术,予静脉基础麻醉,顺利完成治疗。其余病例未出现并发症。结论并发症的预见性护理干预是巨大脑AVM分次栓塞治疗取得成功的重要保障,使患者获得最佳的治疗和护理,显著减少、避免了并发症的发生。

基于K-means聚类与张量分解的社会化标签推荐系统研究

针对大众标注网站推荐系统中存在的数据矩阵稀疏性影响推荐效果的问题,文中采取如下策略:对标注数据进行K-means聚类,将具有相似标签特征的项目进行归类以保证数据具有初始聚合性;聚类完成后运用高阶奇异值分解(high order singular value decomposition,HOSVD)对聚类后的标注数据建立多维张量模型.该策略重点利用张量分解方法对含有用户、标签和项目的三元数据组进行分析,可以进一步改进稀疏性问题,同时形成对项目资源的个性化推荐.通过对社交书签网站Delicious.com的标注数据的处理,验证该方法对解决推荐系统中矩阵稀疏性问题以及提高推荐效果具有改进效果.

基于粗糙集理论的遗传属性约简算法研究

传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库.文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进.在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用Matlab工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比.实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简.

造船企业的供应链管理策略研究

供应链管理为造船企业提供了新的管理思想和方法。介绍了造船企业的特点,对造船企业的供应链管理进行了分析,指出了我国造船企业在原材料采购方面存在的问题,针对这些问题提出了相应的对策,以提高造船企业在国际船舶市场上的竞争力。

基于改进K-means的网络舆情热点事件发现技术

基于网络舆情监控的需要,设计一个网络舆情热点事件自动发现模型,包括舆情信息采集、中文分词、特征选择、文本分词和聚类分析。对K-means算法进行改进,减少算法对孤立点的敏感性和降低算法的时间和空间复杂度。利用F1值对改进的K-means算法和传统K-means算法进行性能比较,证明了该模型的可行性与有效性。

基于动态约简的增量贝叶斯分类算法的研究

朴素贝叶斯由于条件独立性假设使其分类效果不明显,同时在处理海量数据时缺乏灵活性。针对以上情况,提出一种基于动态约简的增量贝叶斯分类算法。算法首先利用(F-λ)广义动态约简计算出数据集的核属性,然后根据训练集的先验信息构造分类器对测试实例进行分类,最后利用类置信度进行选择性增量学习,增强处理增量数据的能力。实验结果表明,该算法在处理属性少的小量数据时,分类效果有一定的改善,在处理多属性大量数据时,分类效果明显提高。

集体智慧下的网络群体事件预警机制构建

针对网络群体事件的爆发与集体智慧工具的特点,提出利用自下而上的网络元数据建立本体信息库,构建网络群体事件的预警机制模型。采用高阶奇异值分解(HOSVD)实现对预警信息和可信度本体库中数据的过滤与处理,解决依据数据库中的海量信息进行情报预判的问题。以集体智慧中结合用户反馈信息的特点直接构成本体库,能够解决原有预警机制被动式信息检索的问题,有效提高机制的预警反应效率。

导师责任制下提高研究生培养质量的思考与实践

随着研究生招生规模的不断扩大,研究生教育的质量成为当前高等教育中的一个热点问题。本文重点阐述了现阶段我国研究生培养过程中导师的重要作用,分析了导师责任制下研究生培养质量下降的原因,探究影响研究生培养质量的深层原因,并提出对策。

移动商务安全微支付方案的改进实现

为实现移动微支付安全性、公平性以及效率的统一,在分析了Payword等微支付系统不足的基础上,提出了一种基于多散列链的新支付方案,该方案由开户、取款、支付和结算4个子协议组成.通过对该方案各子协议的描述以及对其性能的分析,结果显示该方案具有较高的效率和安全性,同时,该方案是公平的,交易各方的利益都得到了很好地保护.