中央核心处理式多层级流量管理系统网络结构设计

大型流量管理系统为民航空管系统各级流量管理单位、航空公司和机场等相关单位提供了持续的监视、分析和协商工具。针对流量管理运行过程中相关单位地理位置分散,其连接网络存在的网络异构、带宽有限和远距传输等问题,结合网络安全性要求,提出了一种中央核心处理式多层级流量系统网络架构,以满足协同流量管理运行网络化对网络传输效能和可靠性等需求。

基于多层级卷积融合网络的自动睡眠分期方法

针对原始数据不均衡、多层级特征利用不充分等原因造成的基于脑电(EEG)信号分析的睡眠分期方法精度长期驻足不前的问题,提出了一种多层级卷积融合网络的睡眠分期方法,在以SMOTE算法对原始EEG数据进行均衡化处理,并构建时-空信息特征矩阵对网络的输入量进行二维化处理的基础上,通过搭建和优化不同深度的卷积网络,自动提取并融合多层级、多尺度的EEG信号睡眠特征,实现睡眠分期。实验结果表明:所提方法在Sleep-EDF数据集上的分期精度可达到92.35%,宏F1-score达到84.4%,分期精度最低的N1期F1-score可达到53.3%,睡眠分期性能优于其他深度学习模型。

多层级视角下京津冀科技创新政策府际关系研究

府际关系协调有利于实现创新资源、要素的有效汇聚与整合,进而提升政策有效性。以京津冀为例,构建中央-地方多层级府际关系模型,分析中央政策主体合作网络特征与政策扩散特征、地方政策主体合作网络特征与政策执行特征的相关性。研究发现,中央政府部门间形成了以科技部为核心的核心—边缘网络结构特征;北京市政府部门间呈现出以中关村科技管理委员会为核心的核心-边缘网络结构特征;天津市政府部门间呈现出以天津市科学技术委员会为核心的星型网络结构特征;河北省则没有形成稳定的网络关系。中央政策主体合作网络中的度中心性与政策扩散广度具有相关性;地方政策主体合作网络中介中心性、度中心性与政策执行强度具有相关性。

游戏公会的社会网络关系与意见领袖研究——以《大话西游Online Ⅱ》为例

网络游戏成为当代青年人重要的娱乐方式与社会交往方式,对青年玩家群体的社会关系产生了重要影响。选择《大话西游Online Ⅱ》为例,运用UCINET软件分析玩家社会网络关系,对游戏公会内部的玩家之间多层级网络关系进行梳理和分析,通过对点度、中间和接近中心性的测量观察游戏公会内的玩家网络关系,尤其发现玩家中意见领袖的存在与影响状况。对游戏公会进行个体性的微观层面研究,具体而微地把握网络游戏对于使用者及其社会关系网络所产生的深远影响。

基于迁移学习多层级融合的运动想象EEG辨识算法

为了准确获取运动想象脑电信号的全局特征和个体间的共性特征,进而提高其分类准确率和模型鲁棒性,提出一种参数共享迁移学习的融合卷积神经网络算法。首先把源域上训练完成的网络逐层迁移至目标网络以获取最佳迁移层。其次,在迁移层后分别连接不同数量的卷积-池化块构成4个不同深度的卷积网络,并将其并行融合后连接分类器得到分类结果。利用BCI竞赛IV Datasets 2a对提出方法进行实验分析。结果显示,使用100%和50%样本时所有受试者的平均辨识率分别为80.85%和78.9%,验证了提出方法在全局特征提取上的有效性小样本问题上的优势。

欧盟治理视野下欧洲公民社会组织的政治参与

欧盟作为区域一体化的成功典范,为治理理论的实践提供了极好的试验场。欧盟治理体系的结构特征在于其多层级性和网络性,相应的制度安排为公民社会组织和其他角色提供了参与机会。在欧洲一体化的扩展与深化过程中,欧盟层面的公民社会组织产生并逐步发展壮大,在环境保护、消费者权益以及社会政策等领域表现非常活跃,通过多种方式和途径积极参与欧盟政治过程。对于欧盟治理而言,欧洲公民社会组织的政治参与也有着特别的意义。

基于复杂市场网络绿色技术创新扩散的两阶段演化分析

为推动绿色技术创新、绿色产品的市场替代,缓解能源与环境压力,本研究构建了基于复杂市场网络的绿色技术创新扩散两阶段演化博弈模型,探索企业与消费者在市场机制与政策机制的协调互补下双方策略的调整过程,并分析得到有利于绿色技术创新扩散的较优稳定条件。经过仿真模拟实验可以发现:企业与消费者对市场导向更具敏感性,绿色产品的消费需求是企业主要的决策依据,而提升技术成熟度有利于推动绿色产品在消费者群体间的扩散。同时,具有相对竞争优势的支柱性主导企业会对绿色产品的市场需求更加关注,竞争性边缘企业则更加容易受到市场中选择绿色技术企业的比例影响。然而,绿色技术创新扩散产生的双重外部性容易导致市场失灵,这就需要政府部门利用经济政策调控,克服市场失灵带来的负外部性。因此,政府部门应该以提升绿色产品的消费需求为目的,通过刺激消费需求来激励更多企业采纳绿色生产技术。同时,亦可通过一系列规制手段激励企业不断完善绿色技术水平,以提升绿色产品的市场占有率。值得注意的是,政府的政策激励存在边际效用递减,应设置合理阈值区间。

多重编码的三维多目标光学模式识别研究

利用Ｋｏｈｏｎｅｎ侧抑制自组织神经网络算法和改进的增量算法，对三维多目标识别中的同一目标不同训练样本由单一编码改为多重编码，减轻了多层级联神经网络中第一级网络权重的学习负担，在不降低网络识别目标正确率的条件下。

2021年世界交通运输大会水运学部会议 考虑碳排放成本的长江铁矿石运输研究

为降低钢铁企业采购和运输铁矿石的综合成本,考虑船型、航速和碳排放等因素,建立长江铁矿石运输的混合整数非线性规划模型。将模型中的非线性项转化为线性项,运用CPLEX求解器求解。针对CPLEX求解中大型规模算例的局限性,引入标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法提高求解精度。针对标准PSO算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应策略的改进PSO算法,动态调整惯性权重,提高算法的收敛性和全局寻优能力。通过数值实验发现,改进后的算法在全局寻优能力和收敛能力上有一定的提高。

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构,构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型:第一阶段从旅客选择行为的角度,考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知,构建旅客旅行负效用函数,进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型;第二阶段从航空公司的角度,以总收益最大化为目标函数,基于行程多路径,并考虑航空公司总运力限制,尽可能地让每条路径的运力供给等于需求,构建了确定路径航班频率的线性规划模型;提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明:提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛,可以在较短的时间内得到最优解;随着算法的收敛,构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上,提升航空公司整体收益;对于包含多个航节的航线,构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用;对于包含一个航节的航线,需求随航班频率的变动幅度较小,随着迭代次数的增加,需求航班频率弹性系数逐渐变小,对于包含多个航节的航线,在航线总需求一定的情况下,需求随航班频率的变动幅度较大,由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见,所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。