高效的自适应复杂网络鲁棒性优化算法

提升复杂网络的鲁棒性对于网络抵御外部攻击和级联失效具有重要现实意义。现有进化算法在解决网络结构优化问题时存在局限,特别是在收敛性和优化速度方面有待提升。针对这一问题,提出一种新的自适应复杂网络鲁棒性优化算法SU-ANet(SUrrogate-assisted and Adaptive Network optimization algorithm)。为降低鲁棒性计算所带来的巨大时间开销,该算法构建了基于注意力机制的鲁棒性预测器作为离线代理模型,以代替局部搜索算子中频繁的鲁棒性计算;而在进化过程中,为避免陷入局部最优,同时拓宽解空间的搜索范围,算法全面考虑了全局和局部信息;另外,通过设计交叉算子,使每个个体与全局最优候选解和随机个体进行连边互换,以平衡算法的收敛性和多样性;此外,采用参数自适应机制自动调整算子的执行概率,以减少参数设计对算法性能带来的不确定性影响。在人工合成网络和真实网络上的实验结果表明,SU-ANet具有更好的搜索能力和更高的进化效率。

数字化转型背景下中小学教师技术支持教学变革能力现状调查及提升策略—基于C市7261名专任教师的调查数据分析

本文从教师运用信息技术支持教师教学、学生学习及专业发展三个维度对教师技术支持教学变革能力发展水平现状以及影响因素进行深入探索。研究对象来自C市23个区市县及市直属(直管)学校小学五年级、初二年级、高二年级各个学科的7261名专任教师。结果表明,教师技术支持教学变革能力发展水平与教师年龄、教龄呈线性负相关,随着年龄和教龄的增长而下降。同时,相比中心城区的学校教师,郊区新城教师的教师技术支持教学变革能力发展水平较弱,有较大的提升空间。因此,笔者基于当前研究现状,从优化教育教学流程再造、开展数据驱动的教育综合评价、建立教师数字素养发展圈等方面提出一系列具体的提升策略,以期对信息技术支持中小学教师教育变革提供保障和动力。

一类具有乘性噪声的时滞随机演化方程的随机中心流形的存在性与光滑性

研究一类具有乘性噪声的时滞随机演化方程的随机中心流形的存在性与光滑性.由于时滞的影响,首先对带时滞的非线性项进行转化并处理由时滞影响产生的系数,从而得到中心流形的存在性,然后利用Lyapunov-Perron方法证明方程的中心流形的光滑性.

基于粒子系统的化学实验现象动态模拟

化学实验现象具有不规则性的模糊物体,传统的建模方法难以描述它们的形状和运动。提出了一种基于粒子系统的实验现象动态模拟方法,并对粒子系统进行了参数化设计,为实验现象建立了统一的模型,实现了对火焰、气泡等化学实验现象的动态模拟。实验证明,该方法能有效地提高虚拟实验场景的生动性和逼真性。

基于SARIMA模型的汶川大地震对四川省旅游业影响研究

通过汶川大地震前四川省旅游业数据建立SARIMA模型,预测了四川省旅游业6项主要指标,经震后实际值与预测值比较,定量分析汶川大地震等对四川省旅游业的影响程度和影响时滞。研究发现:截至2010年4月,国内旅游已波动式恢复至预测水平,入境旅游还将继续受地震影响,但入境旅游将不会影响到四川省旅游业波动式恢复至预测水平的趋势,并且四川省旅游业受地震等影响的滞后经济损失已超过了受地震等影响的直接经济损失。

汶川大地震对四川省旅游风景区与游客分布的影响——基于SARIMA模型与线性回归分析研究

通过汶川地震前四川省旅游数据建立SARIMA模型,预测了风景名胜区(简称风景区)游客人数,经震后游客人数实际值与预测值比较,定量分析了汶川地震对风景区的影响时滞、影响程度以及游客分布变化。研究发现:截至2010年4月,在不考虑风景区外部灾损影响下,风景区恢复至预测水平的时间随风景区离震源距离增大而缩短,风景区内部灾损程度与风景区离震源距离大致成直线反比关系,并且汶川地震对游客分布影响显著,部分风景区游客人数已超出预测水平。

探究四川省PM_(2.5)污染的空间分布

为探究四川省21个市州PM_(2.5)污染的空间分布,有效地利用数据、减少信息损失,将各市州的地理距离与经济变量相关性相结合,构建地理-经济变动空间权重矩阵来刻画各市州之间的相互影响程度,并采用一种改进的Moran’s I指数分析四川省PM_(2.5)污染的空间分布情况,绘制Moran散点图、局部Moran’s I指数集聚图等将PM_(2.5)污染直观地呈现.结果表明:从整体看,四川省PM_(2.5)污染呈现空间正相关性,高污染地区与高污染地区聚集;从局部看,成都平原城市群、川南城市群和少部分川东北城市群的城市PM_(2.5)污染情况较严重,且呈现空间聚集状态,而在攀西城市群、3个少数民族自治州以及少部分川东北城市群的城市自身的PM_(2.5)污染较轻,但周围城市污染较为严重,呈现PM_(2.5)污染空间负相关性.

基于普适计算的虚拟场景自适应网络发布研究

针对移动设备访问三维虚拟场景受到网络带宽和终端计算能力的制约,使得在线利用虚拟现实进行移动学习效率不高,基于此提出了基于普适计算的自适应优化选择技术。对三维实体进行本体语义描述,建立相应的优化模型。在此基础上通过WURFL对手持移动设备进行采样获取设备参数,对参数进行分析从而建立普适规则,利用普适计算进行自适应优化选择。测试结果表明,经过自适应选择后手持移动设备获取三维虚拟场景资源的速度和效率得到明显提高。

基于合作关系的多智能体数据库参数调优模型

高维数据库参数空间中的参数调优是提高数据库性能的难点,现有方法更多关注于如何识别重要参数,在如何有效提高可调参数数量的问题上仍存在不足。针对上述问题,基于低维度映射技术和多智能体(Multi-Agent)强化学习技术,提出基于合作关系的Multi-Agent数据库参数调优(Cooperative Multi-Agent Database Parameter Tuning,CMADPT)模型,CMADPT将数据库参数进行分类调优,极大增加了可调参数的数量;提出基于低维度映射的降维模型(Low Dimensional Mapping Model,LDMM),通过低维的合成参数调优高维的数据库参数。实验结果表明,CMADPT模型有效地扩大了可调参数的数量,比主流方法平均提升1.117%的数据库性能。此外,CMADPT每300次迭代训练平均节省1.32 h,极大地提升了算法的时间性能。

一类考虑双隔离强度的传染病模型的稳定性研究

为了研究双隔离强度对传染病传播的影响,建立一类具有双隔离强度的传染病模型.首先分析系统的正性和不变集,其次计算无病平衡点和基本再生数,之后计算唯一的地方病平衡点,并对无病平衡点和地方平衡点进行稳定性分析,从而确定疾病是否会消除.最后对基本再生数进行敏感性分析,说明增加隔离项可以控制疾病的蔓延.

民航安全监管中的多方演化博弈研究

为研究民航安全监管制度的影响因素及其内在机理和监管模式,采用演化博弈理论构建政府监管部门与航空公司、航空公司与航空公司之间多方演化博弈模型,分析其稳定策略及演化路径。研究结果表明,航空公司的安全投入、航空公司规模、政府监管成本以及监管部门的激励及惩罚力度等因素都对政府监管部门和航空公司之间的多方博弈产生重要影响,进而影响民航安全运营。在航空公司自身加大安全投入的同时,政府监管部门应制定合理的规章制度,加大安全监管力度,并降低监管成本,就安全相关实际加强对航空公司的激励及惩罚力度,推动并提升安全投入的相关技术水平,切实降低安全投入成本,促进行业全方位进行安全投入,确保飞行安全。

入境游客在中国区域的动态分布及其预测研究——基于带虚拟变量的ARIMA模型

文章依据1994—2012年入境旅游数据,运用统计分析方法,探究入境游客在中国区域分布的动态变化规律及其趋势,同时厘清了入境游客在7大区域分布和省级区域分布之间的动态脉络和关系。研究发现:(1)外国游客、港澳游客和台湾游客在中国7大区域的分布目前已经出现了较为稳定的相同变化趋势:中国北边以华北为中心呈现比重下降的趋势,中国南边以华南为中心呈现比重下降的趋势,其他5大区域均出现了不同程度的比重上升趋势;(2)华北、东北、华南、西南和西北均包括了具有主导效应的代表省区,华中的代表省区和其他两个省区对华中具有几乎相同的效应,而华东的7省区对华东具有相对复杂的综合效应;(3)外国游客、港澳游客和台湾游客在中国省级区域的分布已经出现以"北京、上海和广东"为核心的下降趋势状况。该文额外针对入境游客在中国区域单位比重的异常变化进行了定量研讨,同时给出了入境游客在中国区域2012年的空间分布格局及趋势。

混合信息系统中基于邻域粗糙集的双评价三支聚类算法

三支聚类将不确定性高的样本置于边界域,可有效解决由数据的不确定性带来的误决策问题,因此具有良好的聚类性能.为了在混合信息系统中更合理地刻画样本间的相似性和存在的不确定性,本文提出了一种基于邻域粗糙集的双评价三支聚类算法.首先,在混合信息系统中建立广义邻域关系,并分别从样本间相似属性个数和样本间距离两个角度来建立样本间相似性的两个评价函数.然后,通过引入基于双评价函数的三支决策规则,处理了广义邻域关系下样本间的相似性和存在的不确定性.最终在混合信息系统中建立了基于广义邻域关系的双评价三支聚类模型.在UCI数据集上的实验结果证明,与已有三支聚类算法相比,本文的算法在F1-score和兰德系数上都具有较好的聚类表现.

低碳旅游相关利益主体演化博弈研究

全球气候变暖的生态环境问题引起了全球对"低碳经济"理念的推崇."低碳旅游"作为一项以低能耗、低污染的绿色出行方式,更是成为了社会公众关注的焦点.选取政府部门、旅游企业与旅游景区这3个在旅游行业中起关键作用的群体为责任主体,通过构建政府与旅游企业,旅游企业与旅游景区的演化博弈模型,分析这3方在两个博弈过程中的演化稳定策略及关键影响因素,从而为这3方做出关于低碳旅游的决策提供一定的科学依据.研究结果显示:3方的最终策略选择依赖于博弈初始支付矩阵及关键参数的影响.政府要加大力度宣传其提供的鼓励政策以及实施和支持低碳旅游的旅游企业和旅游景区;加大对旅游景区的补贴而减少对旅游行业整体的补贴;旅游企业与旅游景区加强对组织内人员的培训,最终实现博弈3方互利共赢与旅游业的进一步发展.

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。

概念图智能匹配机制用于支持个性化网络学习

针对个性化网络学习平台中往往只关注学习者学习风格而忽略对学习者认知能力培养的问题提出一种基于概念图的方法对学习者认知能力进行形式化描述。采用自然语言处理及潜在语义分析方法构建基于学习者行为的学习者概念图及领域知识概念图,提出一种基于最大共同子图的匹配算法计算学习者概念图与领域知识概念图之间的相似度,提取学习者的个性化知识缺失、还需要掌握的知识,并以可视化形式呈现一定知识目标领域内学习者的已有知识及需要掌握的知识。实验结果表明,基于概念图的个性化网络学习能够促进学习者及时纠正、完善知识点的理解缺陷,培养学习者的认知能力。

三支决策理论的扩展与仿真实验

基于三支决策理论在实际决策中只能将决策对象划分为正域、负域和边界域的局限性,文章立足于传统的三支决策理论,对三支决策理论进行扩展,提出了N支决策理论,使传统的三支决策理论成为特例,扩大了三支决策理论的应用范围。借助贝叶斯理论和决策代价表,以决策的平均损失最小为原则,给出了N支决策理论所需要的阈值和评价函数。最后以鸢尾花分类问题为例,用N支决策理论和K-均值快速聚类两种方法进行分类,通过比较误判率的大小验证N支决策理论的有效性。

基于virtools的虚拟场景漫游系统设计与实现

虚拟场景漫游技术是虚拟现实技术的一个重要表现形式,它利用三维建模技术和图形图像处理等技术,真实再现现实场景。通过声、光、音、美等方式在virtools软件中展现一个多维的虚拟空间,用户可以全方位立体的感受了解现实场景。

自动化无人机快递系统的研究与设计

传统的快递模式越来越难满足未来网购、电商的强大需求,快递行业迫切的需要更为现代化的快递系统。针对这种情况,设计基于利用无人机投送快递的一套自动化快递系统。首先设计了这套系统的核心模块,然后基于设计的核心模块给出了各模块间相互协作的工作原理,最后针对无人机群的高效运行设计了系统调度策略。系统分析表明,无人机系统的重点在与快递柜的布局与建设上,提升快递柜应对无人机的能力以及提高无人机飞行速度有利于应对快递的增长和优化资源。该系统的开发实施能有效地提升快递行业的服务能力和服务质量,以及降低运营成本、管理成本和人力成本。

基于边界剥离思想的全局中心聚类算法

全局中心聚类算法如k-means、谱聚类在类簇分布出现重叠粘连现象时往往容易陷入局部最优且参数难以设定,极大地限制了全局中心聚类算法在实际应用中的效果。为解决此问题,提出了一种基于边界剥离思想的全局中心聚类算法。首先,设计了一步边界剥离法,根据样本点间的反向k近邻关系定义了一种局部距离加权密度,并利用密度经验分布函数一阶差分最大处的密度值作为阈值将数据集分为边界集与核心集。其次,嵌入传统的全局中心聚类算法对核心集进行聚类,得益于核心集的簇间重叠问题已明显改善,嵌入算法将更容易收敛到真实的簇中心。最后,提出一种边界吸引算法,从已被归类的核心集样本点出发,借助已有的反向k近邻关系迭代融合边界集中的样本点以完成对整个数据集的聚类。相较于目前以迭代方式进行的边界剥离算法,所提算法在计算效率上具有明显优势,不需要额外设定复杂的终止条件而直接通过阈值进行边界划分,并且全局性方法在数据局部密度存在差异的情形下具备更强的鲁棒性。在实验阶段,采用3个合成数据集以及6个真实数据集从算法性能、参数敏感性、时间消耗多个方面进行评估,实验结果进一步验证了此算法的有效性与实用性。