信息生态链视角下城市治理模式解析研究

城市信息模型、城市体检、城市更新是当前城市治理的创新手段,本文以信息生态链的视角来分析三者的逻辑关系,构建以三者为主体的城市治理信息生态链,通过信息生态链运转实现信息增值,赋能城市建设。从信息流转、信息协同、信息增值三个方面来分析影响生态链运转的因素,提出信息生态链建设框架,探讨平台、数据治理、数字可视化等关键研究内容。

面向果蔬供应链深度溯源的图区块链模型研究

针对传统果蔬供应链区块链模型存在溯源信息深度不足、溯源数据关联性不足、查询效率低等问题,本研究提出了一种图区块链模型。首先利用图理论对传统区块链的区块数据结构进行改进,将传统区块链结构中顺序表的存储结构改变为便于深度溯源信息存储的图结构,以实现深度溯源信息的关联存储。然后通过图区块链映射模型建立物理区块数据与图区块链模型之间的映射关系,并按照果蔬供应链流程逻辑结构建立图区块数据架构。定制化设计图区块链数据存储、查询与权限管理智能合约,以确保供应链数据的可靠性。最后基于百度超级链平台开发图区块链模型,并与传统区块链进行性能对比实验。结果表明:图区块链能够实现果蔬供应链的深度溯源,同时还能大幅提升数据查询效率,该模型可为实现基于区块链的果蔬供应链追溯信息存储与快速查询提供新的方法和思路。

基于有向链图编辑方法的T形铺砌织物组织设计

为克服传统分形与铺砌织物组织设计方法因空间结构单调而使得设计空间受限的问题,本文提出一种T形铺砌织物组织设计方法。该方法运用4个T形铺砌块构,通过构造有向链图高效设计织物组织。首先利用T形铺砌特有的有向链图表示方法,在棋盘格上设计与编辑链图,然后将其转化为T形铺砌结构,最后将基本组织根据铺砌结构进行拆分重组获得变化多样的铺砌织物组织。运用Python语言实现了该织物组织的设计方法并进行可视化。实验结果表明,该织物组织设计方法便捷、直观,能够获得更为丰富且多变的铺砌结构及相应的铺砌织物组织,从而为织物组织的数字化设计探索了一条新的设计途径。

基于词语距离的网络图词义消歧

传统的基于知识库的词义消歧方法,以一定窗口大小下的词语作为背景,对歧义词词义进行推断.该窗口大小下的所有词语无论距离远近,都对歧义词的词义具有相同的影响,使词义消歧效果不佳.针对此问题,提出了一种基于词语距离的网络图词义消歧模型.该模型在传统的网络图词义消歧模型的基础上,充分考虑了词语距离对消歧效果的影响.通过模型重构、优化改进、参数估计以及评测比较,论证了该模型的特点:距离歧义词较近的词语,会对其词义有较强的推荐作用;而距离较远的词,会对其词义有较弱的推荐作用.实验结果表明,该模型可以有效提高中文词义消歧性能,与SemEval-2007:task#5最好的成绩相比,该方法在MacroAve(macro-average accuracy)上提高了3.1%.

全局孤立性和局部同质性图表示的随机游走显著目标检测算法

目前的显著性检测算法主要依赖像素间的相互对比,缺乏对显著目标自身特性的分析理解.依据显著目标是显眼、紧凑和完整的思路,提出一种基于目标全局孤立性和局部同质性的随机游走显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题.首先将输入图像进行分块,根据像素块之间颜色特征和方向特征的相似性确定边的权重,从而构建图模型;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域;同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后将全局特性和局部特性相结合得到显著图,进而确定感兴趣区域位置.实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提方法检测结果更加准确、合理,证明该算法切实可行.

一种基于卫星网络的虚拟网络功能快速映射算法

针对卫星网络中卫星载重有限,不允许大规模部署物理硬件,导致其网络功能欠缺且网络管理和配置不灵活的问题,文中提出了基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)/网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)协同部署的卫星网络新架构。它通过SDN数控分离思想对网络进行动态管控,利用NFV技术在SDN的数字平面虚拟出网络功能,使网络功能能够从硬件设备中解耦出来,从而提高网络的灵活性。为了解决此框架中虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)映射到底层物理网络上的时延过大且无法满足高动态卫星网络实时性的问题,进一步提出了Viterbi和图形模式匹配(Graph Pattern Matching,GPM)相结合的动态映射方法(Viterbi and GPM Dynamic Placement Approach,VG-DPA)。该算法将映射过程建模为隐马尔可夫服务链,采用Viterbi算法预计算满足软硬件限制的映射路径,然后根据预计算结果通过GPM来制定VNF编排策略。该算法解决了卫星网络中将所需的VNF映射到底层物理网络中时延过大的问题。实验结果表明,VG-DPA与传统的RAND和OMD算法相比能在很大程度上降低时延,减少资源消耗。

基于图论的装配尺寸链自动生成技术

针对装配尺寸链自动生成难题,提出一种基于特征有向图表达的装配尺寸链自动生成方法,该方法首先建立四层结构的装配精度信息模型,并对公差信息的进行规范化处理和约束信息转化,在此基础上获得几何公差特征矩阵和装配特征关联矩阵,然后采用图论建立装配体有向图模型并剔除与装配精度无关的有向图的顶点和边,最后利用最小路径原理实现了装配尺寸链的自动生成。借助ACIS和HOOPS工具,开发了原型系统并进行了实例验证,证明了该算法有效缩小了装配尺寸链的搜索范围,同时保证了装配尺寸链自动生成的准确性。

供应链的一种形式化建模方法

介绍了 Meta图的有关概念 ,提出了基于 Meta图的离散制造业供应链的建模方法 ,给出了基于 BOM表的建模步骤 ,讨论了供应链 Meta图模型的特点 ,对最大 Meta路以及加权 Meta图进行了定义 ,并对供应链中物料的数量关系、成本、时间、生产能力等要素在模型中的表示方法进行了讨论。为用系统化的手段进行供应链管理的定量分析提供了理论基础。最后 ,利用模型对一个微机生产企业的供应链速度、成本、柔性等性能测度进行了定量分析 。

空间信息服务链模型的有向图表示及其验证

由于目前通用的Web服务组合语言不适合地理信息处理业务流程的直观表达,且学习成本高,不适合空间信息领域的用户使用,因此建立了一种基于有向图的空间信息服务链模型,并从模型组成元素、约束条件和控制模式3个方面对其进行了详细定义和设计。针对构建的服务链模型,从模型语法正确性、结构正确性和语义正确性3个方面进行研究,通过对空间信息服务链模型结构的分析,结合现有的图规约规则,研究并设计了空间信息服务链模型的语法、结构和语义验证方法,并给出了模型验证方法的具体算法和实现流程。通过具体的案例分析,说明了所提出的算法和设计的实施流程的有效性和可操作性。

基于混合图上随机游走的视觉注意显著目标检测模型

目前的视觉显著性检测算法,主要依赖像素间的对比,缺乏从全局角度对显著目标进行分析理解。根据生物视觉注意机制,显著目标通常是显眼、紧凑和完整的,提出一种基于混合图上随机游走的显著目标检测算法,将视觉显著性检测公式化为马尔科夫随机游走问题。首先将输入图像进行分块,利用颜色特征距离和方向的空间分布和方向熵对比分别确定无向图和有向图的边权重,进而得到混合图;然后通过全连通图搜索提取全局特性,突出全局较孤立的区域;同时通过k-regular图搜索提取局部特性,增强局部较均匀的区域;最后结合全局特性和局部特性得到输入图像的显著图,从而确定感兴趣区域位置。实验结果表明,相比于其他两种具有代表性的算法,所提算法检测结果更加准确、合理,证明该方法合理可行。

图模型及其在统计建模中的应用

图模型是近年来兴起的一个新的统计研究方向,主要借助拓扑图的直观形式对多维概率分布进行统计推断和因果分析。本文对图模型的基本概念、原理、建模及应用进行了简单介绍。

概率图模型表示理论

概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。主要研究概率图模型的表示方法,讨论如何利用概率网络中的独立性来简化联合概率分布的方法表示。首先介绍了单个节点上的条件概率分布的表示模型及其引起的独立性,包括表格CPD、确定性CPD、特定上下文CPD、因果影响CPD、高斯模型和混合模型,并把单个分布模型推广到指数分布族中。然后详细介绍贝叶斯网络中的独立性以及图与概率分布的关系,讨论了高斯分布和指数分布族的贝叶斯网络表示理论。再详细描述马尔可夫网络的参数化问题及其独立性,也讨论高斯分布和指数分布族的马尔可夫网络表示理论。还给出两种局部有向图模型:条件随机场和链图。并且描述基于模板的概率模型表示,包括动态贝叶斯网络和状态观测模型这两种暂态模型,以及盘模型和概率关系模型这两种对象关系领域的有向概率模型,而且给出对象关系领域的无向表示。最后对概率图模型表示理论和方法所面临的问题及前景进行展望。

中药降脂灵片药效的因果分析

本文对一种新型中药降脂灵片的药效进行因果分析。实验数据样本量小且是混合变量类型,传统的统计方法难以处理,本文采用图模型的方法建立一个链图模型,直观地刻画了该药对反映机体抗氧化能力和血脂水平的4个指标的因果影响。

基于键合图的传递矩阵法及其在链式系统建模中的应用

将键合图法与传递矩阵法相结合,提出一种基于键合图法的传递矩阵法,建立了链式结构系统中两种典型系统(直串式系统与分支式系统)的模型,并以工程中具有典型链式结构的燃气轮机透平转子为研究对象,对其进行了建模与模态分析。研究表明,该方法建立的模型简洁、精确,它不仅是解决链式结构系统动力学问题的有效手段,而且为多能域偶合的复杂系统的建模与分析开辟了新的途径。

基于单调链和STR树的简单要素模型多边形叠置分析算法

针对简单要素类叠置分析的特点,利用STR(sort-tile-recursive)树索引改进算法能够将尽量多的多边形节点存储在STR树的叶节点中,减少在空间数据库中检索多边形时的磁盘读取次数。算法对多边形边界进行关于坐标轴的单调链分割,并在多边形求交过程中引入平面图的概念,利用平面图元素与各个多边形的拓扑关系来组织叠加后的多边形。该算法能有效减少求交点的时间,在线段求交中加入对连续出入点特殊数据的处理。同时该算法使用单调链减少多边形求交过程的比较次数,与其他使用双链表或单链表的算法相比具有占用空间少及处理速度快的特点。

基于多色图理论的供应链建模新方法

企业为了降低供应链的运作成本、提高顾客服务水平,需要经常性的对供应链网络进行重新设计。但是,由于一个供应链网络中涉及的影响因素众多,因此运用传统的方法很难对一个供应链网络进行全面的分析。本文通过对现有供应链模型的分析,提出一种基于多色图的供应链建模方法,用以反映供应链中完整的成员信息,并给出该模型的具体操作步骤。

基于Meta图模型的旅游服务供应链服务能力分析

服务供应链是供应链研究的新领域,服务能力的研究是服务供应链研究中最为重要的一个方面,已有文献主要集中在对物流服务能力的研究,对旅游服务供应链服务能力的研究相对较少。文章利用Meta图模型及旅游服务供应链的服务清单BOS表(Bill of Service)对旅游服务供应链进行建模,同时对服务链的服务能力开展研究,在以旅行社为核心企业的多条服务供应链中选择一条服务能力最大者作为运营链。最后通过计算实例,为旅行社选取最大服务能力的服务链提供决策参考。

不确定供应链管理网络的概率图模型仿真研究

供应链管理网络是种有向无环图,在实际应用中不可避免的具有多种不确定性,这些不确定性可用概率进行表示。贝叶斯网是种应用较广的概率图模型,它也是有向无环图。对供应链管理网络中的不确定信息与贝叶斯网进行研究,对使用贝叶斯网络研究供应链管理的可行性进行了论证。由于贝叶斯网是概率分布与图表示的完美结合,根据供应链管理中的不确定信息,可建立合适的贝叶斯网,通过联合概率分布进行决策,使得供应链中的各方达到共同获利的目的。由于贝叶斯网在一般情况下的学习与推理问题都是NP难问题,对用于供应链管理贝叶斯网在仿真中可能遇到的情况进行了分析。研究表明,将贝叶斯网应用到供应链管理中的不确定信息仿真是切实可行的。

广义虚拟经济视角下中国装备制造业GVC升级的冲突分析

中国装备制造业全球价值链地位亟待提升,但其升级势必伴随着与发达国家的冲突,因而受到阻碍。从广义虚拟经济视角出发,构建冲突分析图模型,对"中国装备制造业全球价值链升级"中的冲突问题进行识别,认为其升级过程中受技术冲突、市场冲突和治理冲突的阻碍。自主创新的意识和能力是解决技术冲突的重点;"让利换市场"是目前解决市场冲突的有效路径,但不是长久之计;通过技术创新、品牌构建和服务完善带来附加值的提升才是摆脱发达国家价值链治理的根本之策。

基于层次随机图模型的脑网络链路预测

针对一般链路预测算法在具有层次结构的脑网络中计算效率低且复杂度高的问题,提出了一种基于最大似然估计的层次随机图模型。该算法首先利用脑网络数据建立层次随机图;然后通过改进的马尔可夫蒙特卡罗算法采样树状图空间;最后计算脑网络边的平均连接概率,且通过评价指标对算法进行评价。实验结果表明,利用该算法对脑网络和三种不同的层次结构网络进行链路预测比较,脑网络的预测结果最好。此外,与传统的基于相似性的算法相比,所提出的算法效果明显,且具有理想的计算复杂度。