基于启发式—系统式模型(HSM)的在线知识类视频传播效果研究

[目的/意义]作为一个热门应用,在线知识类视频的传播效果包括传播广度、传播认同度和传播参与度等对于视频平台来说至关重要。基于信息处理的启发式—系统式模型(HSM),研究了知识类视频传播效果的影响因素。[方法/过程]研究在线爬取B站12301条知识视频数据,从中提取出各变量的对应字段信息,采用STATA进行分析,并考察粉丝数的调节作用。[结果/结论]研究结果发现,发布者特征、标题特征、封面特征、内容主题、视频时长和标签等显著影响视频传播效果,且粉丝数起正向调节作用。因此,视频平台需要重视这些启发式和系统式因素,从而提高知识类视频传播效果,以获取竞争优势。

基于启发-系统式模型的辟谣短视频传播效果影响因素研究

短视频辟谣的关键在于提升辟谣信息传播力。为此,分析辟谣短视频的内容设计与发布技巧对传播效果的影响,可以提升辟谣短视频传播效果,深化网络信息生态治理。本研究对抖音短视频平台上965条有效官方辟谣短视频进行人工编码,基于启发-系统式模型(heuristic-systematicmodel,HSM),将启发式线索(辟谣短视频发布技巧)和系统式线索(辟谣短视频中枢内容、边缘内容)进行短视频平台内的情景化,以点赞数、评论数、收藏数以及分享数作为衡量传播效果的指标,分析启发-系统式线索对辟谣短视频传播效果的影响。回归分析结果表明,对于点赞数,启发式线索中的主题类型,以及系统式线索中的信息完整度、信息独特性、标题符号与模态多样性具有显著影响;对于收藏数,启发式线索中的时长、发布时间段、主题类型与背景音乐波动性,以及系统式线索中的信息完整度、信息独特性、标题样式与标题符号具有显著影响;对于评论数,启发式线索中的发布时间段与背景音乐波动性,以及系统式线索中的信息独特性与标题符号具有显著影响;对于分享数,启发式线索中的发布时间段与联动性,以及系统式线索中的信息独特性与信息陈述方式具有显著影响。本研究延展了辟谣短视频的研究角度,拓展了启发-系统式模型的研究情境,明晰了辟谣短视频传播效果的影响因素。

海上浮式风机多体系统耦合动力模型研究

海上浮式风机是近年来随着海上风电的快速发展,为了捕获深海更丰富、更持久的风能而提出的一种风力发电装置,已成为当今风能开发的主要方向。作为一种多体系统,由于海上浮式风机结构特殊,加上环境复杂,对其进行准确的计算和分析尤为重要。本文对海上浮式风机的耦合动力模型进行了研究,建立了复杂工况下Spar型海上浮式风机改进的14-DOF耦合动力模型,包括气动力模块、水动力模块和结构分析模块等,用于扩展其适用范围和准确计算风机的动力响应,并通过数值仿真对所建模型进行了分析和验证。主要的改进有:不对平台和塔架的转动角度作小量近似,扩展其适用范围;考虑角速度和欧拉角速度的换算关系,不作等化处理。此外,所建模型考虑风机叶片扭转角对叶片变形的影响,得到了较为准确的叶片面内外响应。同时采用线性势流理论对水动力进行计算,较之Morison方程适用性更广。仿真分析表明,本文所建模型可以更准确地计算海上浮式风机系统的动力响应,且具有更广的适用范围。

基于简化阻抗模型和比较元启发式算法的锂离子电池参数辨识方法

快速准确地辨识电化学参数对锂离子电池机理建模至关重要。而传统的参数辨识方法多采用直接拟合,难以精确反映电池的内部状态。为解决这一问题,本工作以37 Ah三元电池为研究对象,基于电化学反应中的法拉第过程、双层电容的弥散效应的非法拉第过程以及固相与液相的传导过程,构建了一个与电化学模型映射的修正简化阻抗模型,与伪二维(P2D)模型不同,该模型输入为不同荷电状态(SOC)下的三电极电化学阻抗谱(EIS),通过拟合EIS得到对应工况电化学参数,实现对电池模型准确的参数识别。通过拟合阻抗谱,辨识得到了16个高敏感度的电化学参数,其中正极7个、负极9个。我们进一步比较了66种元启发式算法在锂离子电池电化学参数识别中的性能表现,从识别精度、计算效率和鲁棒性等方面对其进行多维分析。研究结果表明,自适应差分进化算法在参数识别中综合效果最佳,其平均绝对百分比误差小于3%,非重复函数计算次数小于35000次,表明其达到最大准确度的同时运算量较低,提出的辨识方法不仅更好地反映了参数的物理意义,还为电化学模型的简化计算和在线辨识提供了有力支持。

融合启发式规则与模拟退火算法的排程模型应用

热压成型与铺叠工序作为复合材料生产环节中的关键工序,生产排程不合理导致资源浪费,生产效能低等问题。据此提出一种融合启发式规则与模拟退火算法的双层排程模型。根据问题特性在传统模拟退火算法基础上提出一系列优化策略,进一步提升模型性能。在实证中采用H复合材料加工厂相关制件数据对上述模型进行测试。实验结果表明,铺叠加工时长由93 h减少为82 h,设备空闲时间减少54个小时。排程效果显著,有效提升生产连续性及设备利用率,降低资源浪费。

启发式评价法应用于临床护理信息系统优化中的效果分析

目的:分析启发式评价法在临床护理信息系统优化中的应用效果。方法:选取2021年10月—2023年3月于黔西南州人民医院接受治疗的患者160例为研究对象,其中2021年10月—2022年6月为优化前(n=80),使用常规临床护理信息系统;2022年7月—2023年3月为优化后(n=80),使用启发式评价法优化后的临床护理信息系统。比较优化前后的护理质量、患者满意度、健康教育知晓率、护理不良事件发生率。结果:优化后护士形象、护理技术、出院指导、住院环境、心理状态评分高于优化前(P<0.001);优化后患者满意度评分(97.60±0.65)高于优化前(87.43±0.46)(P<0.001);优化后健康知识知晓率[95.0%(76/80)]高于对照组[81.3%(65/80)](P<0.001)。优化后护理不良事件发生率低于优化前,差异有统计学意义(P=0.046)。结论:在临床护理信息系统优化中应用启发式评价法可以提高护理质量与患者满意度,促进健康教育普及,降低不良事件发生风险。

基于无模型自适应控制的半潜式平台运动性能研究

南海海域油气资源极其丰富,半潜式平台在该海域工作时常常面临着系泊失效这一重大危险情况。该研究以一艘装配有悬链式系泊系统和DP-3动力定位系统的半潜式平台为研究对象,利用AQWA软件开展系泊失效前后半潜式平台运动性能研究。同时,借助于AQWA软件二次开发功能,将无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论,以研究半潜式平台系泊失效后运动性能恢复。数值仿真模拟结果表明,采用无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论的半潜式平台能很好地恢复系泊失效后的运动性能,有效地减小系泊失效带来的危害;基于偏格式动态线性化和全格式动态线性化的无模型自适应控制比基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制能让半潜式平台更快地恢复运动性能。

嵌入式机房多功能模块智能监控系统设计

为充分提高大型机房智能化运维能力,及时排除各种异常情况,实现高精度、低功耗的系统设计目标;提出基于嵌入式的机房多功能模块智能监控系统设计方法;设计针对机房空间的传感信号采集层、数据传输层、后台监控层的多层系统架构;硬件结构设计了用户登录模块、传感器运行模块、数据记录模块和监控显示模块,4个功能模块在多层架构下工作;软件部分通过数据传输程序连接终端设备与云计算中心,利用数据处理程序完成功能模块参数设置,完成嵌入式机房运行数据自动监控,针对系统的功耗问题,设计了微结构级功耗模型,降低系统功耗;实验结果表明:所设计系统容错率在80%以上,数据采集精度高,当浓度超过100 ppm时,自动对烟雾超标情况启动报警装置;可以实时响应接入设备,及时获取预警信息,功耗低,平均响应时间均在2.8 s以下,实现嵌入式机房自动智能监控。

城市暴雨内涝灾害的链式成灾路径分析—基于DEMATEL-AISM-MICMAC模型

城市暴雨内涝本质上属于灾害系统问题,受致灾因子和孕灾环境的影响,由暴雨引发的城市内涝既符合灾害系统研究问题,其成灾机理又遵循链式传导机制。该文从灾害系统视角展开研究,通过构建DEMATELAISM-MICMAC模型,来探究城市暴雨内涝灾害的链式成灾路径。DEMATEL-AISM-MICMAC模型具有剖析影响因素层级关系的优势,分析结果可以明确暴雨内涝成灾过程中的因素间的传导关系,由此总结出城市暴雨内涝的4条链式路径(城市建设因素主导型传导路径、气候与城市功能因素共同驱动型传导路径、城市基础设施因素主导型传导路径、应急管理主导型传导路径);MICMAC将影响因素分为驱动因素群、依赖因素群和自治因素群,并验证了城市化进程对城市内涝的驱动作用较强。最后从城市基础设施、气候变化与韧性城市、灾害预警三个方面提出了对策建议。

基于InfoWorks ICM软件的新堆场形式集装箱港区排水模型测试

为进一步分析论证港区的排涝能力,以广州某大型集装箱港区为例,采用InfoWorks ICM软件构建港区排水模型,通过模拟不同重现期的降雨过程,分析不同堆场形式下港区溢流节点数、出现最深积水时间、最大积水深度等指标,论证普通集装箱堆场与新型下凹式集装箱堆场的抗洪涝风险能力。结果表明,采用新型下凹式集装箱堆场后,港区的抗洪涝风险能力明显提高,下凹式堆场表现出明显的调蓄作用。

基于嵌入式结构健康监测系统的高斯混合模型结构损伤预警软件设计

传统结构健康监测软件大多需要Windows操作系统运行环境支持,这种软件很难移植到嵌入式结构健康监测系统上。针对这个问题,在C语言环境下设计了基于高斯混合模型迁移的结构损伤预警软件。在将损伤预警软件集成到嵌入式结构健康监测系统后,通过变化载荷下飞行器典型耳片结构的损伤监测实验对软件监测功能进行了验证。验证结果表明所设计的软件可以在载荷变化下对耳片结构上出现的裂纹进行可靠高效的预警。

平均情况下BKZ算法的启发式分析

作为使用最广泛的格基约化算法,BKZ算法是攻击格密码体制或者评估其安全性最重要的工具之一.然而,BKZ算法在实际中的行为预测是一个著名的难题.Hanrot等人基于动力系统方法在2011年首次给出BKZ算法的一个分析结果.他们发现在BKZ算法运行过程中只需多项式次调用SVP子程序即可保证输出约化基的质量.最近,Li和Nguyen改进了Hanrot等人的分析结果,给出BKZ算法运行时间和输出质量更好的上界.然而,关于BKZ算法的理论分析仍有一些问题需要被解决:(1)在BKZ算法的动力学分析中,调用LLL算法对格基产生的影响难以被合理地解释;(2)已有关于BKZ算法的分析结果都是在最坏情况下得到的,与其在实际中的表现存在明显偏差.本文的主要贡献在于基于高斯启发式和动力系统方法给出BKZ算法在平均情况下的一个启发式分析.在本文给出的分析中,上述LLL算法产生的影响可以通过几何级数假设被合理地解释.本文最终得到的分析结果不仅在理论上具有更好的上界,而且可以更准确地估计BKZ算法实际输出约化基的质量.实验结果可以验证上述结论.

配重系统对HDPE圆形重力式网箱水动力特性影响研究

重力式网箱在强水流作用下的容积保持率关系到养殖鱼类健康生长,而网箱不同配重系统与其容积保持率、网箱阻力息息相关。为探究不同配重系统对网箱水动力特性的影响,本研究采用田内准则,通过模型试验研究了周长40 m的HDPE圆形重力式网箱在4种不同配重系统下其容积保持率、网箱阻力与流速之间的关系。结果显示:随着流速和配重量的增加,4种配重类型下网箱箱体的阻力均逐渐增大,并且阻力与流速之间呈现幂函数关系;与采用沉子配重的箱体相比,采用铁链配重的网箱在配重总量逐渐增加时,其阻力变化不大;当流速超过28.3 cm/s时,“底框+撑网圈+沉子”这种配重组合方式能够实现网箱容积保持率的最大化,在最大试验流速为70.7 cm/s以及3种不同配重重量条件下,分别能够保持有效容积的65.96%、69.10%和71.72%,此外,采用上述配重系统的网箱在特定流速和配重量下,其单位体积阻力最小,表现出最佳性能;经无量纲化处理发现箱体阻力与有效容积之间呈现出显著的负相关性。研究结果为HDPE重力式网箱的配重系统设计和应用提供了有益的参考依据。

基于对象阈值变精度概念的启发式推荐方法

针对启发式概念推荐方法进行优化,提出一种基于对象阈值变精度概念的启发式推荐方法。将模糊形式背景转化为对象阈值可变的变精度形式背景,在此形式背景的基础上定义概念构造的启发式信息;利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前加权面积最大的概念,将这些概念组成强概念集合;在这个概念集合中利用组推荐方法对所有用户进行推荐。实验在MovieLens系列数据集和FilmTrust数据集上的一系列结果验证这种优化是有效的,能够大幅加强推荐的精度和性能。

计及转移效用与不确定性的移动式储能系统日前-日内市场竞标策略

为激励移动式储能系统(mobile energy storage system,MESS)参与电力市场,并在增加自身盈利的同时,在一定程度上缓解电力阻塞,计及转移效用与不确定性,提出一种MESS日前日内两阶段市场竞标策略。首先,在日前阶段,构建MESS参与电力市场双层投标模型,上层旨在决策MESS的时空分布及功率,下层为电力市场出清模型;其次,在日内阶段,采用多场景随机优化方法模拟、分析日内不确定性,并以日前荷电水平和转移计划为参考,基于模型预测控制方法构建MESS参与日内电力市场双层投标模型,上层旨在动态调整MESS实时功率,下层亦为电力市场出清模型;进一步,利用KKT条件和互补松弛理论将双层竞标模型转化为单层线性优化模型,以实现高效求解;最后,以国内某城域互联电力交通网络设计典型仿真案例。仿真结果表明,所提策略能够实现可调配资源的最大化利用,有效缓解电力系统输电阻塞,促进清洁能源消纳。

基于启发式算法的停机位分配研究

针对当前机场停机位资源紧张以及航班延误等问题,本文研究了机场停机位资源分配问题。首先,依据机场停机位资源分配的相关规定,将其转化为目标函数和约束条件,构建了以最小化停机位使用的整数规划模型。其次,考虑飞机与停机位属性匹配的问题,提出了基于属性匹配的启发式算法,对停机位分配问题进行求解。最后,通过使用CPLEX软件对小规模问题进行精确的求解,以验证模型的准确性,并应用启发式算法对某机场的大规模分配问题进行研究。实验结果表明,本文构建的模型和算法能有效应对机场现实运营中的停机位分配问题,且效果良好。

启发式与系统式线索对鱼叉式网络钓鱼易感性影响研究

鱼叉式网络钓鱼邮件具有较强的针对性和欺骗性,其高易感性值得关注。基于启发式—系统式模型,采用功能性近红外光谱技术探究启发式线索和系统式线索对鱼叉式网络钓鱼易感性的影响。认知神经实验数据分析结果表明,启发式线索和系统式线索均会导致较高的鱼叉式网络钓鱼易感性。相较于启发式线索,个体在面对系统式线索时投入的认知努力程度更高,认知努力和鱼叉式网络钓鱼易感性之间不存在显著相关性。研究结果为鱼叉式网络钓鱼的易感性影响机理研究与防范实践提供了参考。

结合会员借阅行为的图书馆启发式借阅流程模型构建

为了提升公共图书馆借阅推荐效率,使用机器学习算法进行深度数据挖掘,匹配图书特征与会员借阅习惯特征,提出更符合会员借阅习惯的启发式借阅推荐算法。该推荐算法模型在仿真测试和试运行测试中,均表现出较高的应用效率,且使用过新系统的会员给出的主观评价结果,从之前系统的7.52分提升到8.93分。证实该启发式借阅流程模型适用于公共图书馆的借阅推荐系统。

中小学生心理健康促进“系统生态式”模型构建与实施

当前,中小学生心理健康发展呈现出一定的风险特征,如高冲突性、隐匿性和复杂性等。构建“系统生态式”心理健康促进模型,能够对其进行有效应对和及时干预,从而有效凸显学校、家庭、社会协同育人的价值。

启发式优化算法的GPU并行加速框架

为解决启发式优化算法计算量大、耗时长的缺点,使用图形处理单元(GPU)以及统一计算架构(compute unified device architecture,CUDA)对启发式优化算法进行并行化。提出了一种针对启发式优化算法的GPU并行框架,设计了具有并行逻辑结构的信息交互框架、算法并行优化策略,解决了信息交互的逻辑结构在串、并行中的相异性问题,该框架可并行化各类启发式优化算法,具有一般性与高效性。为验证该框架的有效性,利用并行框架对5种常见启发式优化算法进行并行化,给出了多个测试函数下GPU并行计算与CPU串行计算的对比结果,其中差分进化算法、哈里斯鹰优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法在种群维度为5000时,分别加速高达179.1、178.6、74.3、358.2倍,同时保证了结果的准确性,表明所设计并行框架的高效性与实用性。