基于神经网络模型的煤层气产能预测研究

目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。

社区同群效应与居民网络消费扩容提质

在百年未有之大变局下,扩内需、促消费已成为推动经济高效循环、满足人民美好生活需要的关键途径。作为人际互动与社会关系构建的关键场所,社区居民所形成的关系网络,不仅能强化居民之间的相互依赖,也能使居民消费行为产生同群效应。社区同群效应的信息传递与知识溢出,在促进居民网络消费扩容提质的同时,可以通过增加网络消费信贷、提升消费等级和降低居民依赖心理,使得低于参考点的居民受到激励,实现网络消费的扩容提质,这一点在男性和银发群体以及处于中小城市和农村地区的居民中表现得更为明显。社区同群效应对居民网络消费所产生的这种积极作用,为建立社区交流机制、设计符合居民需求特点的网络消费信贷体系、树立理性消费观和构建能释放内需动力的消费机制提供了新的实证证据,也丰富了居民消费领域的研究。

考虑多重异质性的区域环境合作治理小世界网络演化博弈研究

由于环境污染具有负外部性,跨区域的环境问题不断涌现,因此,地方政府之间的合作治理是化解区域环境问题的重要路径,也是未来中国区域环境治理的发展方向。本文基于复杂网络理论、演化博弈理论,考虑地方政府间的偏好异质性和收入异质性,引入权重来刻画不同地区在合作中的贡献度的差异,并纳入收益分配机制、违约金机制,构建了加权NW小世界网络上地方政府间合作治理的演化博弈模型;通过数值仿真,分析了合作收益和成本、违约金、异质性三方面对网络合作水平的影响。研究结果表明:合作收益增加与合作成本降低均能促进地方政府合作治理网络向着帕累托最优方向演化,且当合作收益和合作成本到达一定水平时,经济发展水平低的地区对合作收益和合作成本的变化更为敏感。适当的违约金可以促进地方政府合作行为的演化,但违约金只是起到保障和制约的作用,仅提高违约金难以促进合作策略全扩散。节点异质性对于提高地方政府区域合作治理水平是一把双刃剑。

高精度tDCS对网络成瘾者非理性决策行为的干预效果研究

研究发现网络成瘾者存在严重的“忽视长期利益、追求短期利益”的非理性决策行为.采用高精度tDCS技术干预网瘾被试和对照组,对比两组在最后通牒任务中的拒绝率和相应的反应时,发现单次20 min的右背外侧前额叶阳性刺激可以显著降低网瘾被试的拒绝率,并缩短其反应时间.研究结果说明,不仅单次高精度tDCS可促进网瘾者非理性决策行为的改善,而且通过干预关键脑区,即使是神经环路复杂的决策这一高级社会认知,高精度tDCS也可以实现对于决策整体加工的促进作用.因此,从其短时高效的作用效果出发,高精度tDCS未来可以考虑作为网瘾甚至更多其他病症的有效干预方法之一.

基于改进标签传播算法的舆情社交网络社区发现

通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点影响力的大小更新标签。实验结果表明,该方法在最好情况下(k=0.9)相较于原算法,在稳定性和模块度指标两方面分别提高了31%和78%,并且优于其他几种改进算法。由此可见,该算法相较于原算法及其他改进算法在舆情社交网络的主题社区发现中表现更好。

基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。

突发事件网络舆情主题演化聚焦特征研究——以“河南暴雨事件”为例

通过生命周期理论,对突发事件网络舆情情感变化推动主题演化聚焦的特征进行分阶段研究,有利于了解政府和媒体如何进行突发事件网络舆情引导。该文以“河南暴雨事件”为例,运用情感词典识别各阶段情感倾向,运用LDA模型分析各阶段舆情主题,结合生命周期理论划分舆情生命周期,总结突发事件网络舆情情感变化推动主题随生命周期演化聚焦的特征。研究表明,在潜伏期和萌动期,网民情感由负面转向中性,主题聚焦于应急保障;加速期和成熟期,情感由负面转向正面,主题关注应急救援;消退期,情感以中性和正面为主,主题转向应急修复。政府和媒体在各阶段有效引导了舆情。研究为舆情监管部门提供了网民情感变化与主题演化的洞察,为提高舆情引导能力提供了方法指导。

单宁酸改性互穿网络水凝胶促进断裂跟腱术后的组织重塑

背景:跟腱断裂术后的再生与重塑是临床治疗的难点,组织工程水凝胶材料为促进跟腱修复提供了可能。目的:探究单宁酸改性互穿网络水凝胶对大鼠断裂跟腱组织再生与重塑的作用。方法:①通过蓝光照射及CaSO4溶液浸泡交联制备单宁酸改性互穿网络水凝胶,表征水凝胶的微观形貌、力学性能、黏附性能、体外释药性能与生物相容性。②取30只SD大鼠,采用随机数字表法分为假手术组、手术组与水凝胶组,每组10只,后2组建立右后肢跟腱断裂模型,手术组采用改良Kessler法将断裂跟腱重新缝合,水凝胶组采用相同术式缝合断裂跟腱后将单宁酸改性互穿网络水凝胶贴片完全缠绕包裹于断端接合处。术后4周,对断裂跟腱进行影像学检查、组织学评价、生物力学测试及炎症因子水平检测。结果与结论:①扫描电镜下可见单宁酸改性互穿网络水凝胶呈多孔微观结构,孔径为3-10μm,并且水凝胶具备良好的体外释药性能、黏附强度与拉伸强度;CCK-8检测与活/死染色显示,该水凝胶对大鼠骨髓间充质干细胞增殖活性无明显影响,具备良好的生物相容性。②MRI成像显示,与手术组比较,水凝胶组大鼠跟腱呈均一低信号,跟腱前后径厚度减小,与周围组织分界更为明确,表现更接近假手术组。苏木精-伊红与Masson染色显示,手术组大鼠跟腱纤维排列松散混乱,细胞密度增加且排布杂乱,伴有明显炎性细胞浸润,部分区域出现腱内骨化;水凝胶组大鼠跟腱纤维排列有序,细胞密度降低且排布规整,炎性细胞浸润明显减少。手术组大鼠跟腱的拉伸强度低于假手术组(P<0.05),水凝胶组大鼠跟腱的拉伸强度高于手术组(P<0.05)。与假手术组比较,手术组大鼠跟腱中白细胞介素1β、白细胞介素6及肿瘤坏死因子α质量浓度及mRNA表达升高(P<0.05);与手术组比较,水凝胶组3种炎症因子水平及mRNA表达降低。③结果表明,单宁酸改性互穿网络水凝胶可显著抑制局部炎症反应、促进断裂跟腱组织重塑。

VUCA情境下关系网络对农民专业合作社组织韧性的影响——组织学习的中介作用

全球经济环境复杂,自然灾害与公共卫生事件频发,以多变、不确定、复杂和模糊为特征的VUCA情境已成为农业生产面临的新常态,合作社组织韧性提升成为迫切需要解决的问题。而合作社能否有效增强组织韧性,关键在于其所嵌入的关系网络及其组织学习能力。本文基于305家合作社的调研数据,构建了关系网络、组织学习与合作社组织韧性的理论模型,并运用AMOS软件分析了关系网络对合作社组织韧性的影响机制和组织学习的中介作用。研究发现:关系网络(组织内关系网络和组织间关系网络)对合作社组织韧性具有显著正向作用,组织学习(利用式学习和探索式学习)在其中起部分显著正向中介作用;在中介效应模型中,组织内关系网络比组织间关系网络影响更为显著,探索式学习比利用式学习影响更为显著;进一步分析发现,22个观测指标中合作社服务种类、成员知识经验交流频率、销售渠道、注重总结技术经验和注重引进全新技术等指标更为重要。研究结论对在VUCA情境下提升合作社组织韧性、促进其可持续发展具有启示意义。

经济制度质量与制造业贸易网络地位:理论研究与实证分析

文章从制度经济学视角出发,基于社会网络分析法研究了经济制度质量对制造业贸易网络地位的作用机制,并根据2007-2021年102个国家的相关数据进行实证分析。研究结果表明:经济制度质量的改善对国家贸易网络地位的提升具有显著的积极影响;经济制度质量的改善主要是通过降低制造业贸易成本和提升制造业技术水平来推动国家制造业贸易网络地位的提升;在不同的制度质量稳定水平下,经济制度质量对制造业贸易网络地位存在非线性作用;在经济发展水平较低和贸易自由化水平较高的国家,经济制度质量对制造业贸易网络的促进作用更大。

三七治疗骨关节炎机制:基于UHPLC-QE-MS、网络药理学及分子动力学模拟

背景:课题组前期研究发现三七能够修复骨细胞的形态结构,对于治疗骨关节炎具有良好的应用前景,但目前对于三七的具体作用机制尚不清楚。目的:采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱串联质谱(ultra-high performance liquid chromatography-Q exactive-mass spectrometry,UHPLC-QE-MS)技术鉴定三七的主要成分,并结合网络药理学、分子对接和分子动力学模拟探究三七治疗骨关节炎的作用机制。方法:利用UHPLC-QE-MS技术鉴定三七的主要成分后,运用TCMSP数据库筛选活性成分,通过TCMSP和Uniprot数据库查找活性成分靶点,通过疾病数据库筛选骨关节炎靶点。在药物靶点与疾病靶点取交集后,导入STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络筛选关键靶点,通过“活性成分-作用靶点”网络筛选关键活性成分。再对关键靶点进行富集分析,并对关键活性成分和关键靶点进行分子对接验证,最后选取结合能最低的结果进行分子动力学模拟。结果与结论:①在三七溶液中共鉴定出57种活性成分,成分靶点与疾病靶点交集50个,关键活性成分5个(槲皮素、熊脱氧胆酸、山奈酚、柚皮素和红藻氨酸),关键靶点5个(白细胞介素6、基质金属蛋白酶9、白细胞介素1β、白蛋白和趋化因子配体2);②基因本体功能富集642个条目,其中620个条目代表生物过程,21个条目代表分子功能,1个条目代表细胞成分;京都基因与基因组百科全书通路分析63条通路,主要涉及雌激素信号通路、白细胞介素17信号通路和高糖基化终末产物-高糖基化终末产物受体信号通路;③分子对接显示关键活性成分和关键靶点结合活性良好,分子动力学模拟提示槲皮素和基质金属蛋白酶9间的相互作用稳定;④对三七成分进行了较全面研究,初步阐明了其药效物质基础,预测三七可通过多组分、多靶点、多途径和多通路发挥抗炎、软骨保护和免疫调节作用来治疗骨关节炎。

基于全局相关性网络的文物安防复合感知数据融合分析

传感器感知技术在文物安防领域得到了广泛应用.然而,由于文物安防场景的复杂性,基于单一线索感知的装备监测误报率较高,制约了要地保护的智能化应用推广.提出了一种装备复合感知数据融合分析方法,设计基于自注意力机制的全局相关性神经网络,对要地多传感器异常事件的联动触发规律进行时空域建模,实现多传感器数据的联合优化和互补,提升系统状态监测精度.在三星堆祭祀坑示范地测试结果表明:融合了多种传感器数据的成套复合装备误报率从原来的10.24%下降为1.10%,验证了所提方法的有效性.

基于人工神经网络和机器视觉的棉花分拣系统研究

首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉对识别的棉花进行空间定位。实验结果表明:棉花分拣系统的准确率为96.50%,能够有效地满足实际应用的要求。

基于图卷积神经网络的WSN零动态攻击检测方法

零动态攻击与一般攻击方式相比,隐蔽性更强,因此更不容易被发现。以往常规的检测方法在检测这种攻击方式时,漏检率和误检率较高。针对上述问题,研究一种基于图卷积神经网络的WSN零动态攻击检测方法。基于零动态攻击原理,以信道状态信息作为采集源,利用CSI-Tools工具实现CSI数据包采集。从CSI数据包中分离出幅值数据和相位数据,针对前者实施去噪处理,针对后者实施校准处理。从幅值数据和相位数据中提取4个特征,以特征为输入,构建图结构,利用图卷积神经网络实现无线传感网络零动态攻击检测。结果表明:基于图卷积神经网络的攻击检测方法的漏检率和误检率相对更低,由此说明该方法对零动态攻击检测更为有效,能够实现更为准确的检测。

基于小波降噪的神经网络盾构泥水分离系统参数预测方法

泥水盾构穿越复合地层时,掘进控制参数和泥水分离系统参数往往出现大幅波动,影响施工安全和掘进效率。为提升施工过程的安全稳定性,实现异常工况预测,依托望京隧道盾构工程,针对地层状况采用筛分、双旋流、离心/压滤固液分离协同控制技术,采集盾构机掘进参数(掘进速度、刀盘转速和总推进力等)和泥水分离系统运行参数(进浆量、进浆密度和进浆黏度等),通过Cook距离离群检测和小波阈值去噪处理提升数据质量;以双旋流分离密度比值、黏度比值等12个参数为输入,排浆量、排浆密度和排浆黏度为输出,建立BP神经网络泥水分离系统参数的预测模型,并选取3个不同地层环段进行预测对比分析。预测结果表明:预测平均绝对误差均在5%以内,该预测模型在复合地层下仍具有较高的准确性。

高价值专利知识网络嵌入与企业高质量发展:创业行为的调节作用

本文基于社会网络理论,选取CNIPA数据库中拥有高价值专利的288家上市公司为研究对象,探究高价值专利知识网络嵌入对企业高质量发展的影响以及创业行为在其中的调节作用。主要结论为:高价值专利知识网络关系嵌入、结构嵌入均正向影响企业高质量发展;组合创业行为、连续创业行为均正向调节高价值专利知识网络关系嵌入、结构嵌入与高质量发展之间的正向关系;国际创业行为增强高价值专利知识网络关系嵌入和企业高质量发展间的正向关系,但对高价值专利知识网络结构嵌入与企业高质量发展间的正相关关系不存在调节作用。此外,高价值专利知识网络嵌入对企业高质量发展的影响存在显著的企业所有制和行业竞争程度异质性。研究结论对于企业积极培育高价值专利、构建以高价值专利为核心的知识网络、实现企业高质量发展具有一定指导作用。

护理本科生自主学习能力对网络学习行为的影响:自我效能的中介作用

目的探究护理本科生自主学习能力对网络学习行为的影响以及自我效能的中介作用。方法采用便利抽样法,于2023年9—12月选取黑龙江省某医科大学就读的护理专业本科生为研究对象,采用一般情况调查表、大学生网络学习行为量表、自主学习能力量表、一般自我效能量表进行问卷调查。采用AMOS 24.0进行中介模型的构建,采用Bootstrap方法进行中介效应检验。结果自主学习能力对护理本科生的网络学习行为有直接效应,也可以通过自我效能的中介作用对网络学习行为产生间接效应,我们可以认为该模型是一种部分中介模型。结论自我效能在自主学习能力对网络学习行为之间起中介作用。

碳政策选择对网络外部性下低碳电商供应链的决策影响研究

低碳经济环境下,中小型制造商为了缓解碳减排资金压力,选择依托电商平台进行线上销售。基于由电商平台主导的低碳电商供应链系统,本文将产品的网络外部性纳入模型,构建了碳交易政策和碳税政策下的供应链决策模型,研究政府和低碳电商供应链“共赢”的最佳碳政策。研究发现:(1)探讨各成员企业的最佳碳政策时,制造商的实际碳排放量与政府碳配额的大小关系是重要的影响因素。当实际碳排放量超过政府规定的碳配额时,若碳交易价格超过一个特定的阈值,碳交易政策的惩罚力度大于碳税政策,此时对于供应链成员和政府而言,实施碳税政策更有利;若碳交易价格小于该阈值,则反之。当实际碳排放量小于政府规定的碳配额时,对供应链成员和政府而言,碳交易政策是最佳碳政策。(2)产品的网络外部性对产品价格、市场需求和供应链成员的利润都有正向作用。这些结论为电商供应链成员在低碳背景下的决策提供了参考。

独立董事网络对企业非效率投资的影响

基于社会网络理论和代理理论,本文以2011~2022年我国创业板、科创板上市公司为样本,实证检验独立董事网络对非效率投资的影响机制。研究结果表明,独立董事网络中心度与独立董事网络结构洞均能显著抑制企业非效率投资,并且独立董事网络主要通过提升企业的风险承担水平来抑制非效率投资。进一步研究发现,融资约束会削弱独立董事网络对企业非效率投资的抑制作用。异质性分析发现,在东部地区企业、非国有企业中独立董事网络对非效率投资的抑制作用更显著。

网络基础设施建设与审计质效——来自“宽带中国”战略的准自然实验

在信息化、数字化时代背景下,网络基础设施不仅是沟通的桥梁,更是推动经济社会持续发展的新质生产力代表。自2013年实施的“宽带中国”战略,作为信息消费的重要平台,对我国未来发展具有战略意义。本文以该战略下的网络基础设施建设为切入点,以2010~2022年我国A股上市公司为样本,实证检验其对审计质效的影响。研究结果表明,网络基础设施建设能显著提升试点城市上市公司的审计质效;机制检验发现,网络基础设施建设通过降低信息不对称程度、提高企业信息透明度来提升审计质效;异质性分析发现,上述关系在非国有企业中更为显著。这证实了网络基础设施建设对企业行为的积极影响,为提升审计质效和推进“新基建”国家战略提供了有力支持。