同行评议中专家识别研究

同行评议方法在评审科研项目申请、科学出版物,评定科研成果、学位与职称、研究机构(优秀人才、学术团队)的运作等方面发挥不可替代的作用。实践表明:影响同行评议方法使用效果的两个关键环节是评价标准的制定与同行专家选择,排除评价标准制定的不科学性,专家选择则成了影响评议质量的比较关键的因素。在此,结合专家库建设的研究,初步提出了专家识别标准与指标体系。

专家识别推荐模块技术框架研究

在调研国内外专家识别推荐研究和我国主要专家库的基础上,从专家匹配、抽取规则、专家回避、专家评价和专家排序等5个方面总结归纳了我国现有专家识别推荐系统的主要问题。针对这些问题,考虑系统的可操作性,构建了包括基于知识信息的专家匹配子模块、基于整数线性规划的抽取规则子模块、关系量化的专家回避子模块、结合科学计量学指标与社会网络关系指标的专家评价子模块和综合考虑内容相似度、利益相关度、学术权威度等多条件约束的专家排序子模块的专家识别推荐模块技术框架。该技术框架可实现科技项目小同行评审专家自动识别推荐,得到最优的项目专家分配组合,更全面客观的专家回避处理,综合考虑多条件约束的专家遴选能更好地满足用户需求。

润滑油红外光谱专家识别系统研究

通过对润滑油红外光谱区间选择、平滑、求导等预处理和识别方法的选择,建立润滑油红外光谱专家识别系统,并介绍该系统的功能和使用方法。红外光谱预处理可以有效消除仪器等因素对光谱质量的影响;选择指纹区为润滑油的识别区间,避开了润滑油基础油的红外谱峰的影响,提高了识别准确度;普鲁克识别方法可以有效消除测样方式等对光谱质量的影响,进行润滑油指纹区的轨迹识别比通常的特征峰检索方法能更有效地识别润滑油红外谱图。利用所建的润滑油红外光谱专家识别系统对不同油品进行识别验证,结果表明所建的专家系统使用方便,能有效识别润滑油。

基于链路结构的微博领域专家识别研究

提出基于链路结构的微博领域专家识别算法,以新浪微博为例,通过多指标综合分析,设计了包括原创发博率、主题相关度、节点扩散度、交互主动性以及用户支持度等五个指标值,将节点的权重分为中心权重和权威权重两部分,分别采用上述指标值为其赋值,再根据用户的中心性和权威性相互增强的思想,迭代计算每个用户的领域中心值和领域权威值,直至算法收敛,最终利用领域权威值结果判断用户是否为领域专家。实验表明,本算法能准确地识别微博中某一领域的专家,并能对其影响力作出有效评判。

中国人工智能国际合作顶尖专家识别与评价

[目的/意义]旨在通过对中国人工智能国际合作顶尖专家进行识别与评价,以期为加强中国人工智能国际合作提供参考。[方法/过程]以人工智能领域H指数大于40的专家确定为顶尖专家进行研究,依托Aminer科技大数据平台,对中国人工智能国际合作的顶尖专家进行识别,并利用Topsis法对专家的综合学术水平进行评价。[结果/结论]针对与中国有国际合作的顶尖专家识别结果,发现:(1)中、美两国的专家合作数远高于其余国家之和;(2)专家以男性为主导,女性比例极低;(3)专家所属机构分布在全球22个国家(地区),机构分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致;(4)部分专家拥有学校研究人员及企业科学家双重身份;(5)中、美专家在论文学术领域的国际合作占据主导地位。国际迁移合作以中国学者到国外学习深造或工作为主,同时对国外专家引进的迁移合作,仍以美国专家作为优先对象。同时,Topsis评价结果显示中国人工智能的国际合作虽然已经全面铺开,但是与部分顶尖专家仍然未建立有效的直接交流合作。

基于支持向量机的在线负面口碑处理专家识别方法

针对在线负面口碑处理特点,文章基于支持向量机理论提出了领域知识水平、情感状态和互动程度三种特征维度的专家用户识别方法以帮助企业处理在线负面口碑。应用向量空间模型计算用户领域知识水平,通过情感词典计算用户情感状态,并引入互动程度特征,以此构建支持向量机分类模型,实现专家识别。实验表明混合特征分类模型可以显著提高在线负面口碑处理专家识别的准确率和总体效果,验证了该方法的有效性。

水文专家识别系统的研究与探讨

本文利用模糊数学的理论，通过先进的计算机技术，实现多种预报成果择优，从而提高洪水预报精度。

多专长专家识别方法研究——以大数据领域为例

[目的／意义]国家政府、大中型企业以及研究机构面对技术难题，如何找到合适的专家是迫切需要解决的问题。面对需要运用多学科知识来解决的综合性复杂难题，寻找到多专长专家显得尤为重要，寻找合适的方法识别出多专长专家是本研究的目的。[方法／过程]利用专家所发表的学术论文数据，通过抽取专家有代表性的研究专长特征，基于TFIDF加权的重叠K-means聚类算法对专家进行重叠聚类划分，挖掘出专家的多个研究专长，进而识别出多专长专家。[结果／结论]研究结果表明TFIDF加权的重叠K—means聚类算法在查准率、召回率和F值上有良好的表现，可以识别多专长专家。

在线负面口碑处理的专家识别方法研究

现有专家识别大多建立在专家知识能力的基础上,然而在负面口碑处理的专家识别中,仅考虑知识能力并不能满足各主体的价值需求。本文从资源角度理解专家识别,建立了专家识别资源映射框架,并依据此框架分析了专家识别的显性资源映射和隐性资源映射过程。除了考虑直接体现用户专业水平的知识能力,还考虑了专家参与的情感抚慰能力和互动程度能力,以此构建的人工神经网络模型在实验中表现出了良好的性能。

基于知识超网络的领域专家识别研究

【目的】更加科学规范地对学者影响力进行评估,从而发现领域专家。【方法】从作者、文献、领域、主题4个维度构建知识超网络模型;结合超网络的度量方法、文献计量法,运用LDA主题模型,借鉴PageRank排序的思路,提出基于知识超网络的领域专家识别方法。【结果】以图书情报领域为例,通过实验进行领域专家识别,并将结果与h指数、p指数、社会网络分析法进行对比,验证了本文方法的有效性及合理性。【局限】只选取部分期刊的论文数据进行实验,排序结果与真实的排序可能有差别;通过LDA主题模型挖掘的领域标签的粒度需要进一步细化。【结论】基于科技文献的知识超网络,探索学术影响力评价的科学范式,为领域专家识别提供了新的思路和方法。

土壤遥感分类识别专家系统的结构设计

介绍了土壤遥感分类识别专家系统的设计原理与实现方法,阐述了土壤遥感分类识别专家系统的土壤分类决策判断树的构造原理,讨论了土壤遥感分类识别专家知识表示的基本原则和系统知识库中专家知识的组织方式,以及专家系统推理机的设计原理和推理规则的构建方法。系统采用压缩编码方式存储地学专题图形和遥感图像数据,具有数据与图像的存储更新、查询检索、分析处理、特征提取和信息输出等功能。该系统可以对遥感图像进行土壤类型的分类识别,并对分类精度进行监测与评价。用该系统对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究,并对试验结果进行了讨论与评价。

专家系统模糊识别理论在河南油田聚合物驱整体调剖中的应用

河南油田聚合物驱整体调剖评价是一项复杂且具有多目标元素的工程,由于衡量调剖效果的因素很多,所以必须综合考虑各种因素的影响,对调剖效果利用模糊数学的方法进行综合评价。通过专家系统模糊识别理论在河南油田双河V上层系聚合物驱整体调剖评价中的实践,证明该方法在现有技术条件下能够充分真实反应聚合物驱调剖效果:整体大剂量调剖后,双河油田V上层系12口注水井压力平均上升了3.4MPa,启动压力上升了7.3MPa;对应21口油井,有17口见效,见效率为80.9%,油井见效率较局部调剖提高了15个百分点,累计增油10476t;同时,整体大剂量调剖作为聚合物驱的一项配套措施,可使聚合物防窜能力提高23.6%。

面孔识别专家化理论在酒店客户管理中的应用

酒店客户管理随着市场经济的发展已然成为了企业管理的重要一环,良好的客户管理可以为酒店带来丰厚的效益,让酒店在充分竞争自由市场中获得竞争优势并且更好地发展。那么在如何进行有效的酒店客户管理呢?除了进行定制化营销、建立客户数据库、强化和疏通客户投诉沟通渠道等常规做法。面孔识别专家化为我们提供了一个新的思路,通过让员工熟悉客户面孔让其在复杂的环境中更好地认出客户,以提高客户忠诚度,从而为酒店创造更大的利润。

基于熵权法的同行评议专家选择研究

同行评议方法是目前科学研究评价的有效手段,专家选择是影响同行评议效果的重要因素。通过构建专家基础识别指标体系,运用熵权法计算各指标的权系数,建立了同行评议专家选择模型,并通过算例分析,验证了模型的可行性。

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。

身体姿势识别倒置效应量的连续性变化

以生理机制上整体可能身体姿势、整体不可能身体姿势和碎片身体姿势作为材料,系统操纵两个角度差为零的身体姿势偏离其竖直状态的角度,对错误率和反应时进行线性拟合。结果发现:(1)整体可能身体姿势、整体不可能身体姿势的识别错误率和反应时与其偏离直立状态角度之间可以拟合显著的线性关系,而碎片身体姿势的识别错误率和反应时与其偏离直立状态角度之间无法拟合显著的线性关系;(2)整体身体姿势(可能身体姿势和不可能的身体姿势)识别均出现了显著的倒置效应,而碎片身体姿势识别未出现倒置效应。这些结果表明身体姿势识别倒置效应量的延续性依赖于整体布局加工。

雷达侦察装备仿真试验辐射源综合识别技术应用研究

论文针对雷达侦察装备仿真试验中数据处理过程中的辐射源识别应用需求,通过分析其具体应用的特点,提出了统计模式识别与决策树分类专家识别相结合的辐射源识别应用方法,实践证明该方法对仿真试验中辐射源参数已知、数量多、体制复杂、数据处理时效性要求高等方面有较好的适应效果,同时便于工程应用。

基于专家主页的专家信息抽取方法研究

[目的/意义]旨在为企业建立自己的专家信息库提供参考。[方法/过程]构建一个统一的专家信息元数据框架,对专家信息进行了规范化描述;对专家主页的网页标题、网页URL和网页内容等进行了分析,并从中提取特征进行专家主页的识别;构建一个自适应多种主页类型的Bi-LSTM-CRF专家信息抽取模型,并对模型性能进行了实验分析。[结果/结论]基于专家主页的专家信息抽取方法能够利用机器学习技术从海量的Web页面中有效识别专家主页,并且通过改进的信息抽取模型从专家主页中自动抽取企业所需要的专家信息。本文提出的方法是有效的。

非面孔物体倒置效应形成过程的认知神经机制

物体识别,尤其是人造新异物体专家识别形成过程的神经机制是了解大脑可塑性的一个重要窗口。当前,从行为学上或神经机制上探讨物体特定角度体验程度与物体专家识别形成关系的研究较少,本项目采用事件相关电位与行为训练相结合的方法,分别选择在社会生活中自然形成的某类物体识别专家和经人为训练形成的人造新异物体识别专家作为被试,研究非面孔物体识别倒置效应从无到有、从小到大整个过程的脑机制。通过对倒置效应大小的操纵,分离出专家识别状态下的ERP成分,并分析专家识别形成过程的脑电动态变化过程,探讨非面孔物体识别大脑可塑性变化的神经机制。在上述研究的基础上,研究者试图提出物体特定角度体验程度与物体识别加工方式选择关系模型并完善当前物体识别整体布局加工连续量假设(configural processing continuum)理论。

基于虚实结合仿真的变电站一键顺控不停电验收技术研究

随着新型电力系统建设深入推进,电网设备运维管理体系和安全治理新质生产力的要求也不断提升。传统变电站一键顺控验收调试主要通过操作票人工验证和顺控传动验证相结合的方式开展,该方式存在验收耗时长、验收存在死角、停电协调困难、调试条件繁杂等问题,严重影响了一键顺控现场安装调试进度以及后期正式上线应用的安全稳定性。因此,本文提出一种基于“静态校核+虚拟仿真”虚实结合验证的一键顺控自动验收方法,通过专家文本语义识别算法对顺控主机预置库和运维典型操作票进行静态校核,然后通过基于SCD、CID、ICD模型构建文件解析模块,搭建全景数字化虚拟仿真测试,进而验证一键顺控全站、全间隔操作信息回路映射正确性,为传统人工验收向智能化不停电验收方法转变提供技术支撑。验证结果表明,该装置能大幅度提升一键顺控验收效率和质量,确保一键顺控上线应用正确率达100%。