基于指数随机图模型的发明者合作网络形成机制研究

聚焦探讨不同因素是否以及如何影响发明者合作网络形成,基于2004—2021年华为在中国申请的专利数据,构建发明者合作网络,运用指数随机图模型探讨行动者属性和内生结构效应对发明者合作网络形成的影响机理。结果表明:发明者合作网络是稀疏网络,呈现星形结构和闭合三角形结构共存的网络结构模式;发明者协同创新能力抑制新合作关系的形成,但发明者合作伙伴多样性和合作深度均促进新合作关系的形成,且具有相同水平合作伙伴多样性或合作深度的发明者之间更容易建立合作关系;发明者倾向于与处于中心位置的发明者建立合作关系以及与具有共同合作伙伴的直接合作伙伴建立新合作关系。

黄河流域生态协同治理网络结构特征与形成机制——基于指数随机图模型

黄河流域生态保护和高质量发展战略指出了“共同抓好大保护,协同推进大治理”的重要方向。该研究利用文本分析方法厘清了2020—2022年黄河流域42个地级市/州间的生态协同治理关系,运用网络分析方法和指数随机图模型(ERGMs)识别了协同治理网络的结构特征及其形成机制。研究发现:(1)黄河流域生态协同治理网络呈现“少部分地级市独立治理、多数地级市/州域内紧密协同”的总体格局,并且上中下游协同结构差异明显;模块划分具有组织和地理邻近效应以及跨省溢出效应特征,同时各组团内部联系的紧密程度存在异质性。(2)黄河流域生态协同治理网络的形成显著受到传递效应、择优依附效应的影响;城市绿地面积更大的地级市/州对其他治理主体具有较强的协同吸引力;经济地理集中度和科技投入规模相似的地级市/州政府间也具有协同的倾向;地理邻近性、组织邻近性等属性特征是协同网络形成的重要外生驱动力。基于上述结论,该研究提出未来应细化治理政策来消除地级市/州跨省域协同障碍,增强协同治理网络传递性,发挥核心地级市/州的领导力;完善激励和补偿机制,缩小地级市/州发展差距;搭建跨省域地级市/州协同平台,减少行政分割对协同行为的约束,以促进黄河流域生态协同治理网络优化和改进。

基于指数随机图模型的政府开放数据协同关系网络形成机制

[目的/意义]在促进政府开放数据融合性增值利用的政策背景下,明晰多源异构政府开放数据建立协同关系的驱动因素和机制至关重要,有助于为推动政府开放数据资源跨地区、跨层级和跨部门的共享利用提供参考。[研究设计/方法]建立解释框架和指数随机图模型分析政府开放数据协同关系网络的形成,并基于山东省政府开放数据创新应用成果的数据来源信息进行实证研究。[结论/发现]政府开放数据协同关系网络呈现显著的集聚性、传递性结构特征,具有高数据量、更新频率、下载量、浏览量和相同领域、行政区域、更新频率与开放等级的政府开放数据更有可能建立协同关系,数据项关系网络和提供者关系网络则在政府开放数据协同关系形成过程中发挥跨网络效应。[创新/价值]应用社会网络定量方法对政府开放数据协同关系进行建模分析,研究结论有助于把握多源异构的政府开放数据协同供给和融合性增值利用的潜在机制,并为未来研究和实践提供参考。

基于随机游走的图扩散模型

图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)通过汇聚相邻节点计算中心节点特征时,缺少图的结构信息且没有利用高阶邻域节点。针对此问题,提出一种采用随机游走策略的图扩散模型。该模型通过随机游走访问邻域内的节点以提取结构信息,并通过设置游走时的重启参数和迭代次数,控制邻域范围以提取局部和全局节点信息,再通过图注意力的加权求和机制对特征进行转换。该模型在3个引文图数据集上进行实验比较,比传统GAT模型的准确率平均提升了1.1%,证明了随机游走策略在捕获节点结构信息方面发挥了重要作用。

基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法

为明确X光图像纹理粗细和组织分布状况,强化呈现身体结构信息,降低模糊图像对医生诊断病情结果的错误判断,提出一种基于Markov随机场模型的数字X光图像自适应增强算法.该算法首先统计X光图像全部范围内相同亮度像素,利用直方图均衡化法将原始图像变换成灰度级分布影像,消除光线干扰;然后分析组织属性,通过灰度共生矩阵提取X光图像的纹理特征,获取图像纹理粗细和布局结构的灰度信息;最后通过映射函数和对数函数计算平均亮度,用Markov随机场模型调整图像明暗度,补充纹理细小部位亮度,再用随机场函数划分光滑图像,采取二次重构,以保证图像锐化增强效果平衡.仿真实验结果表明,该算法能提升图像的内部信息清晰度.

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。

Markov切换下含疫苗接种和垂直感染的随机SIRS模型性质

该文研究了一类含Markov机制切换和疫苗接种及垂直感染的随机SIRS模型的动力学性质,通过构造带切换的Lyapunov函数,研究了模型具有平稳分布的判别条件,并研究了在模型中疾病趋于灭绝的阈值.最后通过举例来验证研究结果.结果表明:模型具有平稳分布和趋于灭绝的阈值是相同的.

基于多层次随机梯度下降的大规模图布局算法

大规模图布局问题是图可视化领域研究热点之一。应力布局模型在保持全局布局结构方面表现出色,然而其求解速度却不及弹簧电荷模型,且局部布局质量也有所欠缺。在维持全局结构稳定条件下,为提高应力模型求解大规模图时的布局速度、改进布局局部结构表达,提出了一个新的多层次随机梯度下降图布局模型。首先利用基于邻居结构的图压缩合并算法生成层次图结构,再使用节点最优放置算法初始化节点坐标。最后利用融合了节点正负样本的随机梯度下降算法细化布局,改进局部布局质量。同时多层次方法也有效提高了布局速度。在30个不同规模的数据集上与现有布局模型进行对比实验,从布局计算效率、布局质量以及可视化效果三个方面证明了该方法的有效性。

基于Markov随机场模型的纹理图像的缺陷检测

在工业自动化研究中,部件的缺陷检测是非常重要的过程。文中提出了一种基于图像纹理分析的表面缺陷检测方法,图像表面纹理特征是利用Markov随机场模型来描述的,通过学习和聚类分析来检测出纹理图像中有缺陷的区域。试验结果表明,该方法可以有效地描述不同种物质表面的纹理特征,并能准确地检测和定位缺陷。

基于随机森林模型构建住院老年患者轻度认知功能障碍的临床预测模型

目的:构建住院老年患者轻度认知功能障碍的临床预测模型,对早期轻度认知功能障碍患者识别提供依据。方法:便利抽样法选取2022年1月~2023年4月在新疆医科大学第一附属医院住院的老年患者1019例,将其按7:3比例随机分为建模队列(n = 713)和验证队列(n = 306),采用一般资料、体格检查、量表评定,MCI相关指标诊断对其进行调查。随机森林算法结果进行重要性变量排序,构建LASSO回归分析建模队列,基于logistic回归结果构建住院老年患者MCI的列线图,同时对模型进行校准,同时验证模型效益。结果:本研究MCI检出率21.6% (220/1019),男性22.5% (106/472)、女性20.8% (114/547),单因素分析得到17个差异变量,LASSO回归分析当lambda.min值为0.005607618时误差最小,对应的影响因素数目为8个,重要性排序居前8位的自变量为年龄、日常生活能力评分、文化程度、Morse跌倒风险评分高风险、营养风险、用药种数、吸烟、职业,多因素逐步logistics回归,最终得到3个影响因素:年龄、日常生活能力评分、文化程度(P 0.05),两组拟合优度较好,该列线图模型具有良好的校准度。结论:基于住院老年患者MCI的影响因素构建临床预测模型,年龄增加、日常生活能力下降、受教育年限较少(3项指标)明显增加老年人发生MCI的风险。经过系列验证提示该模型的训练组和验证组均具有净收益范围,一致性和预测效能较好,为临床医务人员早期筛查MCI提供依据。

基于Voronoi图与条件随机场的自然场景文本检测方法

在自然场景中准确有效地检测文本是一项艰巨的任务,故提出一种基于条件随机场(CRF)框架的场景文本检测方法。通过利用贝叶斯推断估计文本极大值区域的置信度作为一元成本项,通过使用维诺图(Voronoi图)来构建CRF空间邻域信息,从而构建图模型,通过最大流算法最小化成本函数区分文本与非文本标记;利用字符的几何特性通过聚类方法聚合成行。实验结果表明,该算法比传统基于最大稳定极值区域(MSER)算法性能有所提高,自然场景文本检测正确率能达到87%。

Markov切换模式下双疾病随机SIRS模型的稳定性分析

研究了一类在Markov切换下具有不同发生率的双疾病随机SIRS传染病模型.首先,利用伊藤公式构造了新的Lyapunov函数,证明系统全局正解的存在唯一性,并得到了系统动力学的相关阈值.当阈值满足相关条件,系统具有唯一平稳分布且是遍历的,且得到了疾病灭绝与持久的阈值条件,探讨了环境变化对疾病的影响,结果表明噪声在一定条件下能够使疾病灭绝,最后通过数值模拟验证了结论的正确性.

基于指数随机图模型的技术机会识别

识别领域内的技术机会是研发组织创新管理的重要内容。本文提出一种识别特定领域技术机会的新方法,基于知识元素的组合属性(包括组合广度、组合强度和组合距离)、传递性和同配性,构建指数随机图模型,在模型参数估计的基础上计算知识元素间进行组合的概率,进而发现领域内的技术机会。本文采用2016—2021年物联网领域的发明专利数据验证了该方法的有效性,并利用工业机器人领域的发明专利数据验证了该方法的稳健性。

指数随机图模型的分析与应用——基于新浪微博数据的实证研究

在这个移动互联网的时代,社交网络引起了人们的广泛关注。社交网络是一个由行动者及他们之间多种多样的关系构成的巨大网络,其核心价值在于关系数据的分析。指数随机图模型是一系列分析社交网络的统计模型。该模型中的参数主要是构成社交网络的各类结构,也就是联系不同行动者的各类纽带。通过分析这些结构,可以了解行动者是如何受到社交网络中各类关系的影响,从而进一步探索该社交网络的形成过程。总的来说,指数随机图模型应用在网络数据的分析中,能够研究社会结构及网络进程。本文介绍了不同假设下几种常见的指数随机图模型的基本思想,包括伯努利模型、p1模型、p*模型、社交圈模型,并通过新浪微博数据,详细介绍这几种模型的应用。在实证部分,本文通过数据模拟进行模型检验,验证了社交圈模型优于其他几种模型的结论,并联系实际进行了解释,同时介绍了其在好友推荐等应用方面的参考价值。

三维图象Markov随机场模型的数学描述

本文从 Markov过程的概念和性质出发 ,将 Markov场图象模型从二维推广到三维 ,建立了基于Markov场的三维图象数学模型 。

基于多尺度数据融合Markov链模型的岩性随机模拟

Markov链模型在储层随机建模中发挥着越来越重要的作用,但难以融合岩心、测井、地震等多尺度数据限制了它在实际中的应用。依据前人研究的结果,提出了将多尺度数据融入到Markov链模型中的相关方法和公式,即将大尺度数据作为条件数据以贝叶斯公式表达,同时利用公式将小尺度数据转换为井点硬数据。应用此方法对SL盆地Y地区过井剖面进行的岩性模拟表明,相对于无数据融合的方法,此方法能更加直观、准确地揭示薄岩性层的分布。

科研合作网络形成机理——基于随机指数图模型的分析

知识时代的到来,使得学者个人的奋斗难以完成复杂的科研工作要求,学者之间的合作交流显得越来越重要。科研合作有助于产生创新思想,提高科研工作者的工作效率,促进多领域、多学科的交叉与融合,及缩短科研产出的周期等。因此,研究科研合作网络的形成机理具有重要意义。以维普为来源数据库,选取"知识管理"相关研究领域的文献,构建所有学者之间的合作网络,并运用指数随机图模型探究了网络结构和节点属性对合作网络形成的影响机理。结果显示:合作网络具有很好的传递性,网络分布较为均匀,未出现明显的核心节点;相同地区的学者,热门研究领域学者之间的合作更为普遍;此外,拥有高结构洞特征的学者和团队凝聚力高的学者与其他学者的合作更为普遍。

Markov随机游走和高斯混合模型相结合的运动目标检测算法

针对高斯混合算法对每一像素与它前后帧的像素相关联,并未考虑与相邻像素之间的关联,无法准确地捕捉到运动物体轮廓的情况,提出一种基于混合高斯模型和Markov随机游走的运动目标检测算法。利用混合高斯模型计算像素之间的颜色信息,采用Markov随机游走提取图像的边缘信息,并与提取的运动初始目标进行与计算,同时利用高斯混合模型更新背景信息。结果表明,本方法比传统的混合高斯方法具有较高的分割精度,很好的解决了混合高斯算法边缘模糊的问题,探测率也大大的提高了。

基于MRF随机场和广义混合模型的遥感图像分级聚类

有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,它的计算复杂度与观测数据的平方成正比,因此,在海量数据方面的应用就受到了限制。另一方面,多光谱图像数据中同时包含有空间和光谱两类信息,但大多数基于像素的多光谱图像聚类方法,仅使用了其频谱信息而忽视了空间信息。本文提出了一种新的基于广义有限混合模型GFM的分级聚类方法,该算法把MRF随机场和GFM模型结合在一起,分类数可以通过PLIC准则自动确定。算法在执行过程中,采用K均值聚类方式获得过分类图像,分级聚类从过分类图像开始,代替原来从单点类开始的方式,这样可以方便获取GFM模型成分密度的初始参数。最后,采用由Gibbs采样器生成的仿真测试图对算法的精度进行了定量评价,通过与K均值聚类和FM聚类的比较说明了本文算法的优越性,同时用荷兰Flevoland农业地区的极化SAR图像验证了本文算法的有效性。

融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割

声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。