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。

近似图引导的演化贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络推理及应用的基础.搜索高质量的节点序是贝叶斯网络结构学习的一类重要方法.针对在节点序空间中,搜索高质量节点序存在的难以高效、准确评估解的问题,本文提出了一种近似图引导的演化贝叶斯网络结构学习算法.首先,该算法利用互信息构建无向近似图;其次,该算法通过结合节点序和无向近似图构造有向图结构,将其贝叶斯信息准则评分作为节点序的适应度来高效评估节点序,并在演化优化的框架下,使用提出的基于Kendall Tau Distance的交叉算子和基于逆度的变异算子搜索最优节点序;最后,将搜索到的最优节点序输入K2算法得到其对应的贝叶斯网络结构.在4种不同规模网络上的实验结果表明,该算法在收敛时间和准确度之间取得了较好的平衡,其评分相较于对比算法中的次优解分别提升了10.91%、12.28%、53.96%、10.87%.

一种基于图论的复杂网络演化分析算法

复杂网络建模、分析和应用已经成为多个领域的重要研究内容,大部分研究工作集中于静态网络上。而复杂网络本质上是随着时间动态变化的,分析动态复杂网络可以更深入地理解复杂系统。研究了动态复杂网络相邻时刻网络的演化情况,提出了一种基于网络元素、hub节点和稠密子图的量化网络变化的方法以及一种基于种子扩展的稠密子图抽取算法。在模拟网络数据和实际网络数据上的试验结果表明:该方法可以有效刻画网络之间的变化,且该方法可以扩展到一般的网络比较问题。

基于DIC古建筑青砖受冻融循环作用的损伤演化

以内蒙古隆盛庄古建筑青砖砌体为研究对象,通过数字图像相关(DIC)技术,研究古建筑青砖在冻融循环作用下的损伤破坏规律,采用双因子——损伤程度因子和损伤局部化因子来表征古建筑青砖的单轴压缩损伤过程,并根据双因子损伤演化曲线建立了不同冻融循环次数下的损伤演化模型.结果表明:古建筑青砖在单轴压缩下的破坏过程可分为初始损伤闭合阶段、线弹性损伤阶段、弹塑性损伤阶段和塑性损伤阶段4个阶段;随着冻融循环次数的增加,青砖表面应变集中程度增大,使其承载能力降低;冻融循环会缩短双因子曲线的线弹性阶段,同时利用双因子建立的损伤演化模型能有效反映冻融循环作用下古建筑青砖材料的损伤演化过程.

我国大中型机场客运航线网络形成与演化机制研究

大中型机场是我国航空运输系统中的重要组成部分。为了探究我国大中型机场客运航线网络的形成与演化机制,利用随机指数图模型实证内生因素和外生因素等对其演化的影响作用,解析网络的演化规律。研究表明,我国大中型机场客运航线网络形成过程中高铁网络、机场能效等内外生因素对我国大中型机场客运航线网络的形成和演化具有显著的负向影响。

基于祖先重组图重建古今人类群体遗传系谱的研究进展及展望

随着古今人群大规模基因组资源的公布、计算生物学工具的革新及大数据挖掘相关算力的提升,基因组学领域正在经历一场革命性的变化。这些进步和变化不仅显著加深了人们对人类起源、迁徙及混合等复杂演化历程的理解,而且也揭示了这些过程对人类疾病健康状态的影响,加速了人们对人类健康和疾病遗传学基础的研究,还为挖掘人类基因组中记载的群体演化历史及疾病遗传学基础的演化轨迹提供了新的途径。祖先重组图(ancestral recombination graph,ARG)技术,通过分析全基因组中不同区域的重组事件和共祖特征,重建了基因组片段之间的演化关系。ARG记录了所研究基因组序列分歧以来的所有共祖和重组事件,并指明了每个基因组位置的完整系谱,是基因组分析的理想数据结构。本文综述了ARG技术的理论基础及其研究进展,并探讨了其在法医基因组学、群体遗传学、演化医学、医学基因组学等多个学科领域的转化应用和发展前景,以期推动该技术在基因组学研究中的应用,进一步深化对人类基因组的理解。

几类梯状图的完美匹配与Hamilton圈

循环梯状图CLn是由圈Cn和路p2的笛卡尔积CLn=Cn×p2(n≥3),Möbius梯状图MLn是通过梯子图Ln添加边a1bn和b1an得到。删掉CLn和MLn的一个Hamilton圈(删边不删点)后剩下的子图是它们的一个完美匹配。反之,删掉CLn和MLn的一个完美匹配后剩下的子图只要是连通的,那一定是原图的Hamilton圈。因此本文通过删除完美匹配的方法给出了Ln,CLn和MLn的所有Hamilton圈,进而通过Hamilton圈研究了完美匹配之间的关系。

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.

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。

1908—1950伦敦地铁图视觉演化与元素变迁研究

该文以哈利·贝克(Harry Beck,1902—1974年)于1933—1950年所著的伦敦地铁图为研究点,探索其设计方法论及价值影响。首先对哈利·贝克创作伦敦地铁图之前其所处的时代背景以及1908—1933年伦敦地铁图视觉设计的发展脉络进行梳理。其次,通过分析1933—1950年哈利·贝克设计的伦敦地铁图的视觉演化与元素变迁等,归纳总结其独特的设计方法论模型以及背后的设计思想。最后,以东京地铁图、北京地铁图、纽约地铁图为例,阐述哈利·贝克地铁图设计所产生的影响和价值。该文旨在通过回溯历史,探讨哈利·贝克的设计方法论对当下公共交通图设计的价值,由此展望在需求更新的当下,城市地铁图设计的可能与机遇。

基于代价图路径规划的铁路智能选线系统研发

研究目的:铁路选线区域广、影响因素多、多专业综合性强,智能选线研发难度大,应用的效率效果尚未达到广泛推广。研发铁路智能选线系统,找准重难点分步突破,对路径规划、局部优化、人机交互等提出新的视角,以期对现有理论方法进行补充和完善,提高选线设计效率和质量。研究结论:(1)按照通道搜索、方案优化、人机协同三个步骤开展系统研发,并将纵断面自动设计作为基础功能充分复用,可显著降低研发难度,提高研发效率;(2)提出大场景地形自动探查获取桥隧高代价面域、基于面域边界特征线的三角网代价图构建方法,可提高搜索适应性和精确性;(3)基于Dijkstra最短路径搜索算法开展路径自动规划,可极大提高搜索效率和效果;(4)平纵横自适应优化、平纵横实时联动、系统融合式GIS选线可灵活应对实际需求,增强系统适用性;(5)本研究成果可为铁路、公路的智能选线系统研发提供参考和借鉴。

基于代价图的铁路线路走向通道智能规划方法

在铁路智能选线中,线路走向通道规划是一个至关重要的步骤,是后续线路方案设计的基础。针对分析总结现有线路走向通道规划方法的优缺点,提出基于代价图的铁路线路走向通道智能规划方法。基于线路技术标准进行地形快速探查,构建桥隧高代价面域;基于各类面域的边界特征线,通过三角剖分构建无向图,并形成代价图;基于差异演化算法,计算最优代价参数集;基于代价图,使用改进的Dijkstra算法生成多样化走向通道;基于走向通道,进行站位的智能推荐。应用验证结果表明,该方法能够快速生成多个线路走向通道,为线路方案决策提供参考,有效提高设计效率。

国内外图情领域的知识扩散特征研究

【目的/意义】知识经济时代,知识扩散的路径研究是掌握知识发展动向、把握新机遇的重要途径。摸清知识扩散的规律与机制,有助于准确预测知识扩散的未来动向,推动知识的共享与发展。【方法/过程】以CNKI和Webof Science两个数据源近五年的图情学科研究型文献为例,采用文献计量的分析方法,结合SATI分析软件,从知识扩散的广度、速度、强度三个指标,以及知识扩散的主题演化方面,比较分析我国图情学者在国际和国内平台的知识扩散特征差异。【结果/结论】国内和国外图情学科的知识扩散广度在逐渐增加,但国外的增速更加明显;国内图情学科的知识扩散速度明显高于国外;国内向本学科的知识渗透率最高,在50%以上,国外更多渗透于其他学科,且与环境科学的交叉融合在逐年加深。

基于指数随机图模型的应急协作网络形成机制研究——以郑州“7.20”特大暴雨为例

为应对复杂多变的灾害情境下,所有行动者在一定的规则和机制下建立跨主体、跨层级和跨领域的应急协作网络,探讨其形成机制有助于深入理解行动者行为逻辑,从而优化网络。本文以郑州暴雨为实证研究对象,采用网络数据进行事件分析,基于指数随机图模型探究政府组织间、政府组织与非政府组织间关系和网络形成规则。研究发现,存在隶属关系的地方政府部门合作紧密,中介组织在政府与非政府组织联系中发挥重要作用。因此,在突发暴雨灾害应对过程中,应明确纵向和横向部门权责划分、发挥枢纽组织影响力,进一步发挥协作网络在应急管理中的优势。

人工智能产业专利转让网络演化的影响因素研究

专利转让作为连接创造与转化的纽带,是实现专利成果价值、促进生产力发展的重要途径,人工智能产业作为新一代信息技术的代表性产业,正面临全球性的机遇与挑战,亟待技术的创新突破与创新成果的实际应用。利用2003—2022年的人工智能产业专利转让数据构建阶段性网络,利用加权指数随机图模型(ERGM)方法从内生结构、节点属性和外生情境因素3种维度对专利转让网络演化的影响因素进行实证研究。研究结果表明:网络自身传递性是专利转让网络演化的驱动力,专利受让方的创新能力、组织年龄和专利交易活跃度在网络演化中发挥促进作用,专利转让方的组织年龄和专利交易活跃度对网络的演化具有促进作用;网络的演化还受到社会邻近性、技术邻近性和组织邻近性的正向影响。

黄河上游第四纪河流地貌演化——兼论青藏高原1∶25万新生代地质填图地貌演化调查

在青藏高原1∶25万地质填图中,新生代地貌演化调查方法是查明地貌组成的形态、分布、形成年代等特征,分析地貌成因类型,研究地貌与构造、气候、沉积的关系,通过夷平面、河流阶地等反映隆升过程的标志性地貌面调查,分析地貌发展阶段,建立区域地貌演化史.由黄河上游羊曲段阶地地貌调查结果,推断黄河在0.03Ma才切开共和南山.对比黄河上游不同发育地段阶地,表明黄河上游地貌演化过程是伴随高原阶段隆升而向上游阶段性溯源侵蚀发展的.1.6Ma黄河稳定出现在民和—兰州—临夏,1.1Ma切开积石峡到达化隆-贵德,0.15Ma切开龙羊峡出现于共和盆地,约0.03Ma经历最新抬升事件,切开贵南南山及西秦岭,并沟通若尔盖盆地抵达黄河源区.

基于模拟差分演化算法的梯级水库优化调度图研究

差分演化算法是一种收敛快、控制参数少并且易于实现的演化算法。本文将模拟技术与差分演化算法相结合,提出了基于模拟差分演化算法制定梯级水库优化调度图的方法。通过实际算例验证了该方法的合理性与可靠性,从而为高维梯级水库优化调度图的制定提供了一条新的思路。

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。

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。

基于概率图模型的科研文献主题演化研究

学术文献的主题分析对于研究者进行思路整理及发现研究主题非常重要。通过进一步的分析,能够理解主题如何发展变化,以及如何影响研究者的行为等等。探索了基于概率图模型的科研文献主题演化问题,特别分析了主题随时间的相互影响问题,提出了基于模块化网络的方法研究主题之间的相互关系,从而理解其相互影响。首先,利用主题模型获取时间文本的主题及其强度曲线,然后利用时间序列的逐段线性表示方法去除序列中的噪音,从而有效反映趋势信息,使得利用模块化网络能够更加准确地反映主题的影响关系,实验结果及其相关分析证明了方法的有效性。