基于VMD-CNN-LSTM模型和迁移学习框架的风暴潮预测研究

针对数值风暴潮预测模型耗时长及可操作性差的问题,基于“分解-预测-集成”的思想,融合变分模态分解算法(VMD)、“点-窗”采样模型、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及数值集成方法,构建了风暴潮组合预测模型。首先,采用VMD分解风暴潮增水时序数据,得到多个分量;其次,利用“点-窗”采样模型对分量数据进行采样,构建输入矩阵;之后,将输入矩阵输入到CNN-LSTM组合预测框架中进行预测;最后,集成各分量预测结果,得到风暴潮最终预测结果。实证结果表明,VMD-CNN-LSTM预测模型与目前广泛采用的单一模型和其他组合预测模型相比,具有更高的预测精度。为了将模型更好地运用于实际工程中,采用迁移学习方法,将大数据训练模型“迁移”到小数据领域,结果表明:即使新样本数据量较少,迁移后的模型仍具有较好的泛化能力。

Android平台的NFC与Wi-Fi Direct文件传输系统的设计

针对传统文件传输系统需用户进行繁琐的搜索、配对及连接导致建立连接耗时长的问题,提出了一种采用近场通信(Near Field Communication)传输设备参数辅助建立设备Wi-Fi Direct快速连接的方法,该方法减少了建立连接所需时间和功耗.系统基于模块化思想设计了无线通信、数据传输和人机交互等功能模块,采用Wi-Fi Direct点对点无线通信方式,建立了基于TCP的Socket网络通信,实现了在较远的距离以较高的速率传输数据的功能.经验证,传输系统的连接时间和传输速率具有明显优势,稳定可靠,具有良好的用户体验.

我国基础研究管理及科研合作模式的多层次对比研究

根据我国现行旨在发展基础研究的科技计划,提出自由探索型和需求攻关型两种基础研究管理模式。基于CNKI数据库中国家自然科学基金与国家重点基础研究发展计划(“973计划”)发文数据构建科研合作网络,从宏观网络整体、中观网络成分和微观基元模体3个尺度,总结我国基础研究的4种科研合作模式,并对比分析两种管理模式的优缺点。结果表明,需求攻关型管理模式具有更多平衡型和流线型科研合作模式,自由探索型具有更多单点型、流线型和核心型科研合作模式,两种管理模式均需要大幅提升科研合作广度与深度;需求攻关型可以补短板但应对未来不确定性的能力不足,自由探索型可以应对不确定性但无法快速修补短板,两者分别作为长短期方案结合使用才能解决我国基础研究的“卡脖子”问题。

基于BASS模型的公众危化品危害信息扩散行为研究

基于社会影响理论和BASS模型,构建公众危化品危害信息扩散基本模型,并对范式影响指数进行改进。收集天津"8·12"危化品爆炸事故的微博讨论数据,采用微分法结合非线性回归,对信息影响系数和范式影响指数进行参数拟合。研究表明:范式影响指数幂函数改进模型适用于涵盖政府多阶段发布多样化信息的长期性的信息扩散过程,而指数函数改进模型适用于仅包含政府集中发布同质性信息的短期性的信息扩散过程;在信息扩散的长期过程中,信息内容对公众信息扩散行为的影响较大,而在信息扩散的短期过程中,群体规范对公众信息扩散行为的影响较大。

美国图形用户界面外观专利分析

图形用户界面(GUI)是一种显示图形和字符的用户界面,并为用户对操作环境进行控制提供了事件模型。它通过简单易懂的图像实现对电子设备的各种操作,提高了信息传达的效率,并满足外观设计的定义,即一种对色彩与形状、图案的结合所作出的富有美感并适于工业应用的设计。对于电子产业发达的国家,均已认可通过外观设计来保护图形用户界面的设计。

基于知识关联性的科研合作网络隐性知识扩散模型研究:以重大科技工程为例

【目的】隐性知识是重大科技工程研发创新的重要资源,针对工程中隐性知识的关联性特征,研究多类相互关联的隐性知识同时扩散具有实践意义。【方法】考虑知识关联性,提出科研团队间的知识距离评估方法,并构建了基于科研合作网络的隐性知识扩散模型,通过多主体仿真分析知识关联性和交互策略对隐性知识扩散的影响机理。【结果】扩散初期,知识强关联下的知识扩散速度高于知识弱关联的情况,但随着时间增长,科研团队间知识量差距变小,知识结构相似性增加,知识关联性对知识扩散的影响逐渐弱化。科研团队间的知识交互策略对知识扩散影响较大。【局限】隐性知识的载体网络是真实的科研合作网络,但其传播过程来源于模拟仿真。【结论】分析了工程中相互关联的多类隐性知识扩散的动态过程与效果,并提出了促进隐性知识扩散与学习的建议。