基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。

危险化学品多米诺事故应急资源需求量估算模型

为准确估算危险化学品多米诺效应事故场景下的应急资源需求量,提出一种针对潜在多米诺效应事故的应急资源需求量估算方法。包括确定潜在多米诺事故链条,计算多米诺事故场景中各设备发生事故的概率,建立基于共性-个性的应急资源分类方法及相应的需求量估算模型等。利用所提出的估算模型估算某典型多米诺事故案例中消防类应急资源的需求量。案例分析表明,与理论需求量相比,实际调度量明显偏高。应急决策人员容易盲目判断潜在多米诺效应事故场景下的应急资源需求量。所建立的应急资源需求量估算模型能为此方面的应急决策提供支持。