基于级联失效的燃气管网节点重要度评估

针对燃气复杂网络中某个节点失效引起整个系统大规模级联反应的系统脆弱性问题,选取度中心性、介数中心性、紧密度中心性三个指标计算节点拓扑结构中心度,通过移除中心度值较高节点模拟燃气管网重要节点故障演化,建立级联失效模型。以某地天然气中压管网为例,通过模拟目标节点故障引发的其他节点水力失效计算目标节点的级联影响度,综合燃气管网中节点的拓扑结构中心度和级联失效影响度对其重要性进行评估。     

综合管廊加权复杂网络节点重要度评估方法

综合管廊是城市地下公共设施空间可持续发展的最好方式之一。综合管廊建设应“规划先行”,而节点作为引导综合管廊网络布局形成的重要组成部分,对综合管廊的规划起着重要作用。本文引入复杂网络理论,将道路网抽象成为加权复杂网络,首先建立管廊路径适建性评价模型确定路径适建性权值;其次,将路径适建性权值赋于路网的边,结合综合管廊自身特点对节点收缩法进行改进,评价综合管廊网络节点重要度;最后通过工程案例进行验证,并利用K-means进行聚类分析,确定节点重要度优先级。研究结果表明,综合管廊规划布局时,可根据节点重要度优先级选择综合管廊布局的控制点,为综合管廊最优路径规划提供依据。     

基于深度强化学习的公共安全领域文本关键词抽取方法

在国内政务大数据高速发展的背景下,充分利用大量无标注的公共安全领域政策公文文本数据,有效提取文本的关键信息,对提升城市安全治理能力有重要意义。因此,提出一种基于深度强化学习的公共安全领域文本关键词提取模型,通过无监督的方式快速实现文本内容的标签化,以提升用户对公共安全领域文件或事件的检索能力。文章以log-sum范数正则项作为该模型损失函数的稀疏约束,以引导策略网络学习到保留重要词汇、舍弃非重要词汇的策略。同时设计了一种mini-batch大小可变的模型训练方法,通过设置不同的mini-batch大小控制策略网络学习的难度,从而提高策略网络的泛化能力。性能对比结果显示,该模型在测试集的关键词提取任务上优于传统无监督关键词提取方法。     

实现对教育课件关键信息的提取——以“数据库原理”课程为例

目前,雨课堂的使用产生了大量学生观看演示文稿的数据,如何更加高效地利用这些数据成了文章的研究起点。为此,需要按页提取演示文稿中的关键信息。文章通过分析演示文稿文件的设计特点,建立一个评价体系,对演示文稿中的文本内容依据文本特征(颜色、字号、字体、粗体、斜体)进行分析从而估计重要指数。结合重要指数的评分,选取最大的k个_Run对象提取关键词或是结合TF-IDF算法,根据词频提取关键词,以实现对教学课件按页提取关键信息。借助Python的pptx模块和jieba模块,实现教学课件关键词的提取。最后,以"数据库原理"课程为例,进行关键词的提取,以此进行有效性的检验。结果表明,文章所提出的基于演示文稿文本属性的关键词提取算法准确率可以达到82.32%。     

深圳市城中村改造政策主题及演变过程分析——基于2009-2019年政策文本分析

政策文本是政策的核心构建要素,对文本内容进行主题分析有助于厘清政策主题分布及演变趋势.本文以2009-2019年间深圳市城中村改造政策为研究对象,利用主题分析法进行研究,以提取名词类词语作为政策内容分析的依据,将改造政策分为两个主题主类目和8个主题子类目;以提取动词类词语作为政策文本性质分类的依据,将改造政策分为鼓励类政策、引导类政策和强制类政策.通过分析政策性质演变过程发现,三类政策的结构逐渐合理,反映了深圳市城中村改造政策逐步完善的过程.通过分析主题内容演变过程,将其归纳为改造方法突破阶段和改造创新引导阶段.根据研究结论提出进一步完善改造政策的政策建议.     

深圳市城中村改造政策主题及演变过程分析——基于2009-2019年政策文本分析

政策文本是政策的核心构建要素,对文本内容进行主题分析有助于厘清政策主题分布及演变趋势.本文以2009-2019年间深圳市城中村改造政策为研究对象,利用主题分析法进行研究,以提取名词类词语作为政策内容分析的依据,将改造政策分为两个主题主类目和8个主题子类目;以提取动词类词语作为政策文本性质分类的依据,将改造政策分为鼓励类政策、引导类政策和强制类政策.通过分析政策性质演变过程发现,三类政策的结构逐渐合理,反映了深圳市城中村改造政策逐步完善的过程.通过分析主题内容演变过程,将其归纳为改造方法突破阶段和改造创新引导阶段.根据研究结论提出进一步完善改造政策的政策建议.     

无线传感器网络LEACH算法改进及其仿真

为最大限度延长网络寿命,本文在选取簇头节点时引入节点的剩余能量和节点的集中度,对无线传感器网络LEACH算法进行改进,提出一种新的无线传感器路由算法LEACH-EC.该算法与现有LEACH算法主要有两点不同:1)根据节点的剩余能量选取簇头节点;2)选取周围区域分布密集的节点作为簇头节点。仿真实验结果表明,LEACH-EC算法能有效均衡网络节点能量消耗和延长网络生命周期。     

巧抓关键词语优化小学语文阅读教学

词语是构成语言最基本的单位,是表情达意的重要载体。而关键词也是最能概括文章主旨、解释文章中心、展示文章脉络、标示句段关系的词语。在小学语文阅读教学中,教师要注意紧扣关键词,引导学生深入研读文本,细细品味咀嚼,反复推敲揣摩,探寻语言文字背后的言外之意,感受作者遣词造句的高明精妙和匠心独具,体悟文本思想主旨,把握文本内涵意蕴,从而提高语文阅读教学效果。     

基于决策者感知 LeaderRank 算法的复杂工程支配网络项目排序研究

基于复杂工程项目支配网络,将项目节点的网络特征及决策者感知纳入项目排序系统,提出基于决策者感知LeaderRank 算法的项目排序方法。从理论上阐述传统 LeaderRank 算法中的地面节点代表项目决策者的模拟机制;结合项目实际,构建项目节点初始重要性设置及基于决策者感知的项目重要性分配规则,对项目重要性进行综合度量。并通过两个实例,将该方法与 PageRank 算法, LeaderRank 等算法进行对比,证明该方法区分度更高,更能满足项目管理需求。     

公交网络中心化及节点重要度评估研究

探索相对重要和中心化节点已成为复杂网络学科中数据挖掘的基本问题。城市公交网络是一种典型的复杂网络,研究公交网络拓扑结构,定量分析和评估其网络的中心化与节点重要度,可以指导公交网络的合理规划和优化调整。文章基于复杂网络理论及特征模型,重新定义了节点在网络中的重要度,同时设计了网络中心化和评估节点重要度的算法。通过仿真试验表明了该算法在计算精度和速度上的优越性,验证了算法准确性和有效性。     

巧抓关键词,优化小学语文阅读教学

关键词可以有效拎起文本的"全身",通过关键词教学可以引领学生深入文本,提高语文阅读教学实效。本文结合教学实例,从抓住关键词语理解课文主题、探寻关键词语的价值归旨、探寻关键词语的表达意蕴,三方面探讨了在小学语文阅读教学中,如何紧扣关键词,收获"窥一斑而知全豹"的阅读教学效果,以期能真正优化小学语文阅读教学。     

有向加权下城市轨道交通车站重要度排名研究

以复杂网络理论为基础,采用城市轨道交通运营网络承载力作为权值,构建一种新型有向加权的城市轨道交通网络模型,研究了以节点运输能力损失作为指标的车站重要度确定方法。最后以上海市城市轨道交通网络作为实例,计算车站重要度的排名,证明了方法可行性,为城市轨道交通日常运营维护提供决策。     

基于电阻率和支持向量机算法的混凝土振捣范围预测

基于混凝土电阻率和支持向量机算法,提出了一种新拌混凝土振捣范围的原位预测方法.首先采集振捣过程中混凝土不同区域的电阻率数据,经小波去噪后提取特征值;将受振混凝土各区域作为样本群,以各区域的混凝土电阻率特征值、与振捣棒的相对位置以及混凝土流动性特征值作为样本信息,以振捣作用下铝球是否沉降至该区域作为分类标签,搭建支持向量机分类模型,对混凝土各个区域是否处于振捣范围内进行二分类判断,并将两类区域的分界位置作为振捣范围的表征;预测结果表明,以坍落度为60、90 mm的混凝土试验数据作为监督学习的训练组,训练得到的支持向量机分类模型能够准确预测相同振捣棒在坍落度170 mm的混凝土中的振捣范围,证明了使用电阻率数据表征新拌混凝土振捣范围的可行性.     

基于冗余度的生态网络节点结构重要性评价

为了解决市域生态网络结构优化时网络节点结构重要性评价无依据等问题,文中以图论和复杂网络理论为基础,提出以冗余度为评价指标的生态节点结构重要性评价方法,并应用至鹤岗市。研究表明生态节点结构越复杂,连接其他节点且构成闭合回路越多,结构重要性就越高。冗余度可从全局角度计算每个生态节点的结构重要度从而判断节点间的相对重要程度。该方法可为国土空间规划"三区协调"和相关生态规划提供决策依据。     

无线传感器网络LEACH算法的改进研究

针对LEACH算法节点生命周期短和能耗不均衡的问题,提出了一种改进的LEACH算法。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题,使簇头的分布更均匀;同时在估算最优簇头数的基础上,改进了分簇方法,减少了分簇次数,节省了网络能量消耗。仿真实验表明,改进的LEACH算法使整个网络能耗更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。     

基于 MSPA-InVEST 模型的北京中心城区绿色空间生境网络优化

全球生物多样性下降严峻的背景下,优化生境网络对城市生物多样性保护具有关键作用,是当前城市绿色空间研究的重点内容。MSPA-InVEST模型对中心城区尺度绿色空间的生境网络优化具有优势性与创新性,以北京中心城区为研究区域,使用MSPA-InVEST模型遴选生境源地,并以此为基础识别生境廊道与生境节点。结果表明:研究区域大尺度生境斑块连通性欠缺,生境破碎化且质量呈两极化趋势;通过识别生境源地205个(32个核心生境源地)、生境廊道463.2 km(88.5 km关键生境廊道)、生境节点527个(49个重要生境节点),构建研究区域生境优化网络。在新时期生态建设背景下,研究结果能够准确指导未来北京市中心城区绿色空间建设,为生物多样性的保护与恢复提供重要支撑。     

基于社会网络的道路网络分析

将道路网络抽象为无向无权网络,利用社会网络分析方法,分析了度中心性、接近中心性、中间中心性在道路网络的具体含义,同时分析了社会网络凝聚子群聚类的具体步骤。以拉萨市主干路网为例,利用社会网络分析工具UCINET对网络中心性以及节点派系进行分析。凝聚子群得到的两个重要节点派系是路网的枢纽,承担着对内对外交通功能,符合实际各区域之间的功能连接。     

网络关系与空间组织:长三角与美国东北部城市群创新合作关系的比较分析

创新和创意活动作为城市发展的主动力,从创新联系视角,观察城市体系的空间组织和网络关系成为创新地理学的研究热点 以长三角和美国东北部城市群为例,以各城市在PCT申请的专利合作数为参数,研究通过社会网络分析和GIS空间分析方法,从社会网络关系、空间组织特征等维度分阶段对两大城市群的创新联系进行对比观察.研究表明:(1)社会网络关系 美国东北部城市群参与创新合作的城市更多,网络密度更高,层级和子群团体更为丰富,“多中心百花齐放”的“众创”特征明显;(2)空间组织.与长三角“单中心、多节点、单层次”的简单网络相比,美国东北部城市群表现出“多中心、多节点、多层次”的复杂关联网络特征.(3)节点联系长三角局限于行政辖区的“近域合作”,美国东北部城市群以“近域合作”和“跨区域联系”两种方式相结合(4)演进特征长三角表现为“直线上升型”的演进特征,美国东北部城市群表现为“起伏式”演进特征.     

一种物联网感知层簇内高效低功耗的数据收集方法

针对物联网感知层簇内数据收集过程中存在收集效率较低、能耗较高和传输时延较大等问题,提出了一种基于鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法的物联网感知层簇内高效数据收集方法。对物联网感知层簇内传感节点的数据收集问题进行了数学计算、分析和建模。簇内传感节点数据传输过程中,如何兼顾簇内传感网络节点能耗、传输时延和网络均衡性等指标,是一个复杂的多目标优化问题。利用CSO算法的高效优化性能,从簇成员传感节点到簇头节点之间的多条通信路径中寻找传输路径最短、网络能耗最低和传输时延较小的传输路径,以提高数据收集能力。仿真结果表明,与其他物联网感知层数据收集算法相比,所提出的算法可降低网络能耗,提高网络数据收集工作效率,延长网络寿命。     

一种改进的APIT无线传感器网络节点定位算法

本文主要是针对无线传感器网络的Range—free定位算法APIT中,处于中心、边缘的未知节点存在不能定位的问题,提出一种改进的APIT无线传感器网络节点定位算法。该算法利用三边测量法的思想计算出三个位置坐标,使处于监测区域边缘的未知节点处于这三个点组成的三角形中,保证监测区域中所以节点的位置信息。