情绪波动方程下微信息推介演变模型

为有效地捕捉微信息用户情绪,准确把握用户的兴趣倾向,使用最大信息熵估计法建立情绪波动方程,确定刺激力和内趋力参数方案.在衡量微信息情绪状态的前提下,描述出微信息用户情绪演变系统,建立及时激励推荐型的情绪导引模型,实现了情绪预测和情绪信息准确推荐的目的.结果证明,信息熵估计可以介入准确的情绪符号,提高微信息导引策略的适用性,达到稳定用户情绪、导引网络正能量的效能,对建立公信力和平抑小众情绪起到积极的作用.     

智能景观网络拓扑与观赏效能的关联模型

针对智能元件与观赏效能的优化问题,结合智能景观网络的元件节点和情绪引导属性,引入情感观赏与原件设计效能的适用度评测算法,建立了智能景观设计中网络拓扑与观赏效能的关联模型,有效诠释了在分布式网络设计环境中的观赏资源优择方案.结果表明:观赏效能的关联模型能够对设计过程进行有效的优化测算,提高景观设计中关于情感不确定性估计的适用性,对促进智能景观设计有较高的实用价值.     

基于认知导航模式的企业知识网络

针对知识网络无序化﹑知识学习和产品设计过程中容易迷失方向等问题,将认知地图作为知识表达工具和认知导航工具引入知识网络.提出构建认知地图模型的方法,通过加权综合计算,得到结合各专家知识的较权威的认知地图.在该认知地图基础上,构建基于认知导航模式的知识网络,引导用户进行知识学习和产品设计.用户可以在自己相应的认知范围内检索指定认知度、认知关联度和重要度的知识,从而过滤大量无用的知识,得到最符合用户认知水平的知识.利用Web2.0技术,在相应知识节点中进行知识发布和知识评价,进一步扩充知识网络.实例证明,该知识网络具有认知导航功能,避免了知识的盲目搜索和学习.     

rtfMRI神经反馈情绪调节的静息态脑网络连接差异研究

海马在情绪调节过程中发挥关键作用，针对海马的实时功能磁共振成像(real-time functional Magnetic Resonance Imaging, rtfMRI)神经反馈训练能够有效增强健康人的情绪、记忆功能。脑网络是空间位置不同的脑区通过功能联系整合形成的网络模式，情绪调节涉及多个脑网络之间信息的协同交互，脑网络间连接特性的变化能够反映大脑情绪功能的改变。针对海马体的神经反馈情绪调节训练，从静息态脑网络的动态特性出发，提取被试与情绪调节相关的默认模式网络(Default Mode Network, DMN)、执行控制网络(Executive Control Network, ECN)和突显网络(Salience Network, SN)等高级认知网络，并分析这些高级认知网络的功能连接特征在神经反馈训练前后的差异。结果表明通过神经反馈训练，健康被试前突显网络与背侧默认模式网络、左侧执行控制网络之间的功能连接显著增强，而左侧执行控制网络与楔前叶网络之间的功能连接显著下降。结果验证了针对海马体的rtfMRI神经反馈情绪调节训练的有效性，并且情绪调节相关的脑网络间功能连接的变化...     

网络视域下的幽默消解法

幽默消解法是一种在网络空间中引导网民言论的互动方法,它利用幽默的语言和适时的情境表达调控和引导网络情绪,是网络视域下思想政治教育和引导的有效方法之一。幽默的语言、诙谐的态度同复杂多变的网络情绪相结合,既引导了网民的认知方向,也调节了不良情绪,是处理网络中应激事件和情绪的重要途径。     

移动P2P网络中基于超级节点信息熵的资源发现算法

移动P2P网络节点的移动性特征使得网络搜索性能的变化大,也造成了资源搜索的成功率低下和系统不稳定性增加.通过选择信誉高、动态弱的节点作为超级节点,再选择一个与超级节点相对信息熵最小的节点作为此超级节点的候选超级节点的基于超级节点信息熵的选择算法.理论分析和仿真结果表明,该算法使得系统稳定性增加,可有效地提高系统的资源搜索的成功率.     

网络视域下的幽默消解法

幽默消解法是一种在网络空间中引导网民言论的互动方法,它利用幽默的语言和适时的情境表达调控和引导网络情绪,是网络视域下思想政治教育和引导的有效方法之一。幽默的语言、诙谐的态度同复杂多变的网络情绪相结合,既引导了网民的认知方向,也调节了不良情绪,是处理网络中应激事件和情绪的重要途径。     

IP/WDM网络中自适应区分权重的HTA动态业务流疏导算法

为了实现全网负载均衡以减小网络拥塞,针对业务持续时间已知的特点,依据链路的剩余生存期和未来拥塞度设置链路权值,提出基于区分权重的持续时间已知的业务流疏导与选路算法(DWG-HTA).设计了DWG-HTA算法流程,提出IP/WDM网络中动态业务流疏导问题的整数线性规划ILP模型.仿真结果表明,DWG-HTA算法比典型选路算法最多降低网络阻塞率达24%,并验证了其负载均衡的有效性.针对小型网络拓扑和预先规划业务情况,给出了DWG-HTA算法与ILP模型的阻塞率对比和DWG-HTA算法的性能提升空间.     

基于CoDE的多接口认知无线Mesh网络容量研究

认知无线Mesh网络具有可重新配置、自组织网络以及认知的能力,在有效融合异构网络和提高无线资源利用率方面具有巨大的潜力.综合考虑认知无线Mesh网络的信道分配与功率控制,结合每个认知用户节点有多个接口的情况,通过量化通信功率控制等级,设计了匹配模型的编码规则及相应的约束机制,提出基于CoDE的多接口认知无线Mesh网络容量研究算法.实验结果表明,该算法有较强的搜索能力,在搜索最优收敛结果方面,具备更好的性能.     

基于信息熵的属性约简算法及应用

阐述了粗糙集理论和信息熵的概念,在此基础上提出了一种基于信息熵的属性约简算法。该算法从相对核的角度出发,将信息熵、条件信息熵和属性的重要度结合运用,优化了算法的结构,同时加快了决策表的运行速度。用CTR和Wine数据集对提出的算法进行了实验验证。结果表明,该算法能获得决策系统的最优属性约简,同时加快了运行速度。     

Novel algorithm for finding circles in the ego network based on entropy

Due to small scale, large amounts of information, the ego network has become a very important research area. Present community detection algorithms focus mainly on the global large scale network, however existing researches have indicated that the community structure is not obvious as expected on the global network. In this paper a novel circles detection algorithm is proposed, which is devoted to finding the circle structure in the ego network. The proposed algorithm defines a new object function, and the detection of circles could be conducted via optimization of the function heuristically. First, this paper extracts topic distribution from the user generated text, and introduces information entropy to evaluate user topic distribution. Then, the harmonic factor is used to combine structure function and entropy function, which leads to the object function. Finally, the optimization of the object function gives the solution for circle detection. Extensive experiments on weibo dataset demonstrate that the proposed algorithm can effectively mine topic-related circles.     

基于惩罚机制的Gossip认证算法在车联网中的应用

将区块链技术和车联网(internet of vehicles, IOV)技术相结合,提出一种基于惩罚机制的Gossip认证算法。采用窗口保护机制控制网络中节点的数量,避免因网络通道阻塞破坏共识信息的达成。利用Gossip协议保证信息高效传播,并提出惩罚机制降低共识过程中恶意节点的数量。算法分析和试验结果表明,该方法在保证通信安全的同时可以提高节点的共识效率,并有效弥补车联网中身份认证方面的缺陷。     

电力线物联网系统数据链路层协议

为了提高由电力传输线构建的物联网传输数据的效率,设计出一种适用于电力线物联网的数据链路层通信协议。该协议包含新型帧结构及一套符合CENELEC EN560065-1等规范的数据传输时序,除去了现有电力线通信协议帧结构中网络层路由计数器、传输层协议控制信息等复杂的部分,使基于电力传输线物联网的各节点在数据采集过程中避免节点发生碰撞,在多重噪声干扰的环境中得以可靠通信。运用C语言编程实现该协议内容,并通过搭建实物电路进行1万次实验验证,结果表明,该协议可保证同变压器下的可靠通信,将电力线物联网系统中数据传输的正确率从协议使用前提高了1%。     

一种基于信息测度的数据过滤方法

提出一种基于信息测度对取值范围大的属性进行分划（分类）的方法，即开始对属性的值域划分为两类，其分断点为使信息获取量为最大，再划分为三类，也取其分断点（两个）为使信息获取量为最大值，当增加分类不能较多地提供信息获取量或分类数为预先约束范围，则终止划分，并通过例子说明此算法的具体应用。     

基于GMM的增量式情感映射

为有效地获得用户的真实情感状态,促进和谐的人机交互体验.结合AVS情感空间和大五人格理论,提出一种基于高斯混合模型的增量式情感映射模型.首先,在AVS情感空间的3种属性(A,V,S)坐标轴上,利用高斯混合模型对情感类型进行依次建模,计算情感概率值及其空间分布;其次,针对用户的个体差异性,采用层次分析法研究人格五因素与情感属性之间的关联,获得用户的个性化认知参数,实现具有个性化认知的情感映射结果;之后,采用增量式学习方法对情感类型的分布空间进行实时修正,保证情感分类的高准确率.最后,实验结果验证了该方法的情感映射结果与用户的真实情感状态具有高度一致性,并有较好的自适应性.     

基于I-B＆B-MDL的贝叶斯网结构学习改进算法

针对I-B＆B-MDL算法的不足,提出了2点改进：一是仅利用0阶和部分1阶测试确定网络侯选连接图,在有效限制搜索空间的同时,减少了独立性测试及对数据库的扫描次数;二是利用互信息的启发性知识作为侯选父母节点排序,加大了B＆B搜索树的截断,加速了搜索过程。在通用数据集上的实验结果表明,在保证学习精度的前提下,算法整体的时间性能比原算法有较大的改进.     

高校图书馆知识管理及其运作

在由传统图书馆到电子图书馆或数字图书馆的发展过程中，高校图书馆经历了文献管理、文献信息管理、网络信息管理的诸阶段，并将逐步建立和拓展知识管理。高校图书馆的知识管理将以人为中心，以信息为基础，以技术为手段，以知识创新为目标，这样可以充分激活“人”与“技术”这两大管理要素，使图书馆的资源得到盘活并对其进行有效的组合，进而深化图书馆管理，实现服务方式、手段和内容的创新。     

网络学术资源网站的研究与实现

互联网知识庞杂,进行必要的学术资源导航必不可少。文章对目前国内外网络学术资源导航站点名称、网址和基本情况以表格形式进行说明,分别从人性化设计、资源内容、资源信息三方面对其进行研究,予以评价分析,指出各自特点和存在不足之处,最后推出新的网络学术资源导航站点建设思路和实践。