基于事件演化图的多标记事件预测模型

多标记事件预测是指预测多个相关联的事件是否会在未来发生,相比传统单标记事件预测,需要同时预测多个目标事件。现有的事件预测研究忽略各领域存在的多标记事件情境,且对多标记事件预测研究较少。提出一种基于事件演化图的多标记事件预测模型(MLEP),以实现基于事件演化图(EEG)的多标记事件预测研究模式。首先基于事件链构建事件演化图;然后对多标记事件预测问题进行问题转换,将多标记问题转化为单标记问题,利用事件表示学习方法获取所有事件的向量表示,对多标记事件进行编码;最后采用门控图神经网络(GGNN)框架构建多标记事件预测模型,根据相似度匹配出最优的后续事件,实现多标记事件的预测。在真实数据集上的实验结果表明,MLEP模型可以有效地预测出多标记事件,预测准确率达到了65.58%,性能优于大多现有的基准模型,提升幅度达到了4.94%以上。通过消融实验也证明了更好的事件表示学习方法对事件具有较好的表示效果,提升多标记事件预测的性能。

地电阻率各向异性度的动态演化图象与地震孕育过程

利用现有地电阻率观测资料，探索提出了新的无量纲地电前兆因子地电阻率各向异性度（Ｓ），研究了孕震过程中地电阻率各向异性度的动态演化图象特征．结果表明，孕震过程中，地电阻率各向异性度显示出由正常→异常强化（幅度、范围）→异常弱化→发震→正常的过程．地震发生于Ｓ强化后期转为弱化的时段及Ｓ异常区的边缘梯度带上．地电阻率各向异性度的动态演化图象，反映了孕震过程中构造应力场的变化．因而，可以通过地电阻率各向异性度的动态演化图象跟踪地震孕育发生过程。

基于演化图的导航星座星间路由算法

针对装配指向性天线、具有确定性链路调度的导航星座,对星座网络拓扑处于非连通条件下的星间路由问题进行研究。首先,基于演化图理论对星座的动态网络拓扑结构进行建模分析,给出相应的数据结构描述。然后,提出计算最早到达路径的路由算法,给出了路由算法的具体步骤,并分析了算法的复杂性。最后,在算法模拟中,给出了最早到达路径的平均时间开销和跳数开销,并讨论了路径起始时刻对最早到达路径的影响。

丽江、宁蒗强震的波速比时空演化图象和数值分析

通过对１９９６年２月３日滇西北丽江７０级地震前波速比时空演化图象的动态追踪，同时对比了相距９０ｋｍ的１９７６年１１月７日、１２月１３日宁蒗６７、６４级地震。发现，不同作者在不同时间研究的滇西北地区这两次重复发生的强震在孕育过程中波速比的时空演化图象十分相似：强震前５～７年，强震孕震区出现波速比高值异常区；强震前３～４年，孕震区的波速比大面积低值异常；强震前１～２年左右，孕震区再次出现范围略小的波速比高值异常区；强震发生在波速比低值异常区包围的两次高值异常区重叠部位。两次强震前滇西北波速比月均值均持续低值异常数年后，在震前１年左右出现明显的偏离平均值，当高、低值异常均趋于正常时，强震的孕育进入短临阶段。进一步研究波速比高、低值异常区的数值分布，显示出：第一次高值异常区中波速比最大的地震发生在异常区的边缘；低值异常区和第二次高值异常区中波速比最小和最大的地震发生在异常区内。这些波速比最大、最小的地震距主震的距离不超过６０ｋｍ。

基于边独立演化的机会网络时间演化图模型

根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图(E-TEG)模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随机图。采用CRAWDAD数据集对模型进行实验,结果表明,E-TEG能够准确反映机会网络中消息传输路径的演化特性。

基于事件演化图与图卷积神经网络的事件预测

该文从改进事件演化图构造和丰富事件表示的角度出发,提出了一种基于事件演化图和图卷积网络的事件预测模型。该模型采用事件抽取模型,结合频率和互信息重新定义事件演化图中边的权重。事件语境的表示由BiLSTM和记忆网络学习得到,并在事件演化图的指导下作为输入被馈送到GCN。最终的事件预测由这种事件关系感知、上下文感知和邻域感知的事件嵌入共同完成。在Gigaword基准数据集上的实验结果表明,所提出的模型在事件预测精度方面优于六个先进的模型,与其中最新的SGNN方法相比提高了5.55%。

基于主题演化图的网络论坛热点跟踪

网络热点话题检测与跟踪已成为舆情分析领域的前沿研究课题,具有广阔应用前景。本文研究基于主题演化图的网络论坛(BBS)热点跟踪问题。在采用共词分析和bisecting K-means聚类算法检测BBS热点话题基础上,提出了一个综合考虑话题帖子篇数与帖子热度的热点话题关注度计算方法。然后给出了一个基于相对熵的热点话题语义距离计算方法。最后通过构造主题演化图实现BBS热点话题的自动跟踪。在由实际BBS论坛数据构成的测试集上的实验表明,本文提出的方法是有效的。

地震活动性图象演化及有序性在短临预报中应用研究的新进展

将地震活动图象方法推进到短临阶段有很大难度,目前国内外尚无明显进展。本研究在时间、空间、震级下限三维空间进行多窗口连续追踪扫描,与以往和他人不同的关键是选取适当的时间窗长T、空间窗长S、起始震级M_0的值域,而不是单值,在空间、时间、强度3个轴向进行稳定性检验,以获得稳定而又有序的演化图象为目标(不随M_0变化而变化),找到了系统进入短临阶段的图象演化标志——中等地震平静、临震空区、显著地震、应力窗口效应、条块分布、逼近地震,并分别给出判据指标。 研究将分析时间序列的非线性动力学中的算法复杂性AC值、地震活动广义时间空间分维(D_1、D_s)引入地震活动短临阶段图象演化有序性研究,提出综合表征地震活动有序性新参量——演化指数YH。为这些有序性新参量的应用提供理论依据,设计了有断层和硬块体存在的地震细胞自动机模型。 上述全部研究对国内20—26个强震震例进行了回顾和展望性检验。

无线网络中基于图型演化博弈的动态频谱接入机制

无线网络中,为了实现用户高效的数据传输,针对用户的有限理性特性,提出了一种基于图型演化博弈的动态频谱接入机制,而图型博弈可以较好地反映用户之间真实的博弈关系。同时设计了一种动态频谱接入算法和与之对应的动态方程以降低博弈的复杂度,而且能以较快的速度收敛到Nash均衡并获得较高的系统吞吐量和效用。理论证明该动态方程具有全局逐步稳定性,当用户发生局部的理性偏移时依然能够保证较快收敛和较小性能偏离。仿真对比验证了该机制的上述优势。

基于注意力和图网络的多粒度脚本事件推理方法

[目的]对于一些覆盖面广、延续时间长的事件(如台风、洪水等自然灾害),考虑事件演化过程复杂多变,所获取的事件信息存在疏密程度不均的问题,研究其事件推理问题.[方法]提出一种基于注意力机制和图网络的多粒度脚本事件推理方法,通过提取及合并不同粒度的事件信息以获得更丰富的事件语义信息,并结合图注意力网络和事件转移概率矩阵以充分利用密集事件连接提升推理性能.具体而言,首先采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息,然后充分利用密集的事件连接,从海量事件新闻中提取事件链构建事件演化图来获得事件转移矩阵,提高模型推理准确率.[结果]在多个真实台风事件以及标准数据集上的实验结果表明,本文所提方法优于传统的基于事件链、基于事件对以及基于事件图等的事件推理模型.[结论]采用自注意力机制从事件链中获得事件片段,并结合单个事件和事件片段的表示扩展模型输入信息可以缓解事件稀疏带来的推理困难问题;仅采用时序关系不能完全表示基本事件链与候选事件的关系,构建事件演化图可以更好的提取事件间的复杂交互信息;多粒度事件信息的融合可以更好地反映候选事件与基本事件链的关系.

基于演化算法的灰度图象压缩

基于分形和分块迭代函数系统 (PIFS)的特点 ,本文提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块的演化算法 .详细地阐述了个体的编码方法、适应度函数的设计、遗传算子的设计和选择策略 .通过实验结果表明 ,该方法解码质量好、编码速度快。

基于子图演化与改进蚁群优化算法的社交网络链路预测方法

基于改进蚁群优化算法与子图演化,提出了一种新型非监督社交网络链路预测(SE-ACO)方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图;然后研究子图演化以预测图中的新链接,并用蚁群优化算法定位特殊子图;最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明,与其他无监督社交网络预测算法相比,所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好,且运行时间较短,这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

杂交茶香月季演化与遗传背景分析

通过文献收集、整理,融合最新研究成果,以时间为轴,大量分析包括图象资料在内的中外文献材料,明确了杂交茶香月季演化历程,解析其遗传背景,为杂交茶香月季育种提供参考。绘制了更为详细的杂交茶香月季历史演化图,通过对比发现切花月季最主要花型"中高型或高芯型"品种特性可能源自于中国古老月季资源月月粉,总结出杂交茶香月季的遗传背景。杂交茶香月季遗传背景较为复杂,主要来源于中国的Rosa chinensis(月月红、月月粉)、R.ordorata(淡黄香水月季、彩晕香水月季)、巨花蔷薇(R.gigantea)以及欧洲的法国蔷薇、大马士革蔷薇、麝香革蔷薇、异味蔷薇等9个原种及其变种,甚至包括一些人为的外源基因。

城市绿地演化轨迹与变化研究——以上海市外环以内区域为例

城市绿地是城市绿化系统和城市景观的重要组成部分,具有重要的生态、社会、心理和经济功能.作为城市绿地研究的重要组成部分,城市绿地的演化轨迹与变化规律的研究对维持城市绿地系统的稳定性和优化城市生态网络具有重要的意义.传统的大部分绿地变化研究多采用景观指数和空间分析等方法,难以反映出绿地斑块的变化过程、变化类型及空间分布规律.本研究首先定义了7种城市绿地演化类型,分别为连续、扩张、收缩、消失、新增、合并和分解,以此为基础构建出以绿地斑块为节点、以绿地演化类型为边的绿地演化图.以上海市外环以内区域作为研究区域,基于绿地演化图对2008年、2012年和2016年的绿地演化过程进行了提取和三维可视化,并分析了城市绿地变化过程及城市绿地全局变化的空间分布规律.研究结果表明:上海市外环以内的绿地变化以新增与消失两种变化类型最为突出.其中新增的城市绿地斑块空间分布较为均匀,新增的小斑块多分布于中心区域,而新增的大斑块多位于边缘区域.消失的绿地出现在非中心位置的较多,而且浦东新区外环以内的区域占比最多.与2008—2012年的城市绿地变化相比,2012—2016年新增绿地的空间分布更加均匀,消失绿地的位置分布更加集中.

一些新的Hamilton图的必要条件

寻求Hamilton图的适当的特征刻画是图论的一个重大未解决问题,根据图的结构特征,设计了图的顶点的分层方法,研究了Hamilton图中层与层间对外顶点数和对外边数应该满足的关系,分析了Hamilton图中每层顶点数与每层对外顶点数的关系,探讨了图与其Hamilton演化图的Hamilton性关系,最后得到一些新的Hamilton图的必要条件。所获得的新的Hamilton图的必要条件实用性强,使用方便,能判断一些原必要条件不能判断的非Hamilton图。

文登区浅层地下水化学演化与海水入侵研究

作者采用水化学演化图(hydrochemical facies evolution diagram,HFE-D)和海水入侵地下水质量指数(GQISWI)对山东威海文登区地下水的化学演化和海水入侵情况进行了分析。Piper图的结果表明文登区从北到南地下水的化学组成分别是Ca-HCO_(3)、Ca-Mg-Cl、Na-Cl。HFE-D表明沿海地区的含水层中海水占主导地位,并且地下淡水补给不足,无明显淡化趋势;内陆地区含水层中的淡水多数处于海水侵入期,有咸化趋势。运用GQISWI、地理信息系统和空间插值法结合,得到了文登区浅层海水入侵现状图。另外,作者考虑渗透系数对离子浓度的影响,运用反距离加权插值算法并结合渗透系数分析了文登区浅层地下水海水入侵程度。结果表明文登沿海地区已经发生了极其严重的海水入侵现象,结合HFED可知咸水有向内陆继续扩散的趋势。研究结果对文登区地下水资源的利用和海水入侵的防治具有重要意义。另外本文是HFE-D和GQISWI在国内文献中的首次应用,为国内其他地区的海水入侵评价提供了参考。

华北地区断层运动与三维构造应力场的演化

利用华北地区断层形变测量资料 ,通过三维有限元模型 ,数值模拟了华北地区三维构造应力场的演化过程 ,得到了 1 986～ 1 997年以一年为时间尺度的演化图象 ,并分析了应力场的演化特征 ;结合华北地区该时间段内的地震活动性 ,初步探讨了应力场的演化过程与地震活动性的关系 .

动态攻击网络演化分析模型

将基于攻击图的脆弱性评估技术和动态网络演化分析相结合,提出了一种动态攻击网络演化与分析模型。该模型借鉴演变图的思想将攻击图拓展为随时间域和空间域同时变化的演变攻击图,在子图相似度定义的基础上构建攻击演化模式,分析模式内暂态变化的同时结合时序数据分析模式间的连接变化,以攻击演变挖掘算法为核心的模型应用分析过程,可以确定整个过程中攻击模式的数量,明晰每个模式的典型攻击结构,实例证明提出的模型和方法可以有效地模拟攻击发生的过程,当需要防御手段进行干预时,可有针对性地选择危害大的阶段或者节点来抑制攻击过程的发生。

基于演化博弈理论的合资铁路投融资问题研究

从合资铁路运作管理的现实出发,基于投融资合作视角,以合资铁路建设与运营过程中所涉及的铁路和地方政府的投融资行为为研究对象,基于演化博弈理论,分析相关因素与选择行为对合资铁路公司投融资决策的影响。仿真结果表明:铁路和地方政府投融资的合作意愿受初始合作意愿的影响,会随二者所占股权份额和所获得的增值收益的增加而增大,随合资铁路公司生产运营管理成本和声誉成本的增加而减小。研究力求从产权制度与激励机制上规范合资铁路公司的内部治理问题,促进合资铁路投融资体制改革。

演化博弈论视角下绿色建筑企业决策分析

在可持续发展的时代背景下我国的建筑产业也需要进行绿色变革,为探究建材供应商和建造企业之间是否实施绿色建筑策略。本文借助绿色供应链的管理思想和演化博弈论方法构建绿色建筑企业演化博弈模型,对建筑产业各方进行博弈分析,得到E1~E5共5个均衡点,通过构建演化相位图对博弈结果进行分析,得到演化结果为博弈各方存在很强的路径依赖现象,系统最终结果与企业决策成本、收益以及初始决策点密切相关。