建筑工业化发展的多群体演化博弈与仿真研究

新型建筑工业化具有高质量、低消耗、可循环发展等特征，其推广已上升到国家战略层面。利用演化博弈方法，建立“政府-开发商-银行” 的三方动态演化博弈模型，进行各博弈主体策略的演化稳定性分析，并针对初始状态、奖惩力度、借贷风险和开发成本等对演化结果的影响进行动态仿真。在此基础上， 考虑开发商群体的网络拓扑特征对演化真实性的影响，引入复杂网络理论， 以无标度网络为载体描述开发商个体的连接偏好和决策机制，构建政府监管下的建筑工业化扩散模型，并通过仿真深入研究相关因素对扩散深度的影响作用，最后结合仿真结果给出相应对策建议。     

《山东化工单位及产品大全》

《山东化工单位及产品大全》是由山东省化工信息中心编辑出版的一本全面、真实反映山东省化工、石油、轻工、机械、橡塑、、中间体等相关行业最新企业基本情况、产品信息的工具书。《大全》收录山东省与化工相关的生产单位、贸易公司、科研设计院所、技术服务机构、协会中介组织等,可满足国内外市场对山东化工单位和产品信息的查询     

大型复杂工程管理的方法论

本文首先对大型工程系统中的复杂性展开详细分析,然后结合复杂性管理中的各种概念和理论,进一步探讨大型复杂工程管理上的综合集成管理方法论,以供参考。     

计算机病毒传播的复杂网络建模分析

随着科学技术的进步,计算机网络的不断发展,大量的计算机病毒也不断出现,并大量破坏和入侵用户计算机中。因此,应该建立计算机病毒传播模型来分析传播的实际规律,从而能够有效抵制病毒的传播。一般来说,传统计算机病毒模型都是在规则网络、随机网络中建立的,现阶段,在分析和研究计算机病毒的时候,复杂网络成为重要的建设依据,展现了传播病毒的新规律。文章对此进行了研究。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于云端的查询优化设计

云计算在大数据处理、资源共享方面的优势使得越来越多的行业使用云计算技术。云计算中的数据存储和检索方式与传统的数据库系统不同,且传统数据库的数据查询方式无法直接迁移到云平台中。文章利用后缀树建立云存储的算法,并讨论了基于后缀树云查询模型,且该查询模型可以嵌入到现有的数据查询系统中,实现传统查询平台向云平台的迁移。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。