基于网络节点中心性的新闻重要性评价研究

评价权威报刊的新闻重要性对于正确理解国家政策变化具有重要意义。该文以《人民日报》为例,抽取发表在1946?2008年期间的新闻,利用其内容相似性构建新闻网络。从复杂网络视角,一篇新闻与其他新闻的相似性越高,其在新闻网络中连接越紧密,具有较大的节点中心性。鉴于此,该文将H指数引入PageRank排序算法,提出H-PageRank排序算法,利用其计算H-PageRank中心性,评价新闻重要性。在实验过程中,考虑到不同领导核心执政时期《人民日报》的新闻风格与新闻版面的差异性将新闻划分为4个时代,基于表示学习分别形成对应的新闻网络。研究结果表明:1) 4个新闻网络的拓扑结构都表现出高聚类性与同配性,且具有近似幂律的度分布,表现出复杂网络一般特性;2) 基于多种网络节点中心性指标,对每个新闻网络中的节点进行全局排序,并以是否成为头版新闻为重要性的评价准则计算得到相近的AUC值,然后基于局部排序的Top-N评价方法计算得到正确率、召回率和F1指标,综合以上指标的实验结果表明,H-PageRank中心性显著优于其他算法的中心性,验证H-PageRank排序算法的有效性;3) 针对每个新闻网络,基于网络节点中心性的Top-N评价方法不同排序列表长度条件,其计算得到的正确率显著高于理论基准,表明评价方法的鲁棒性。     

高校学生心理健康情况对其社交网络结构的影响研究

高校学生心理健康情况是近年来教育工作者普遍关注的焦点问题。目前尚无利用大规模样本分析学生心理健康对其社交行为影响的报导。该文基于某高校4 955位匿名学生一卡通刷卡数据来构建社交网络,并利用《SCL-90测评量表》测评结果刻画学生的抑郁症状发生水平。分析发现,学生心理健康程度极大地影响其社交网络结构:无明显抑郁症状的学生更倾向于与不同的同学共餐(推断社交活跃性更高);有明显抑郁症状的学生则更倾向于单独用餐(推断社会活跃性较低)。     

基于特征融合和粒子群优化算法的运动想象脑电信号识别方法

由于运动想象脑电信号的信噪比较低,特征提取和特征选择比较困难,无法获得较高的分类准确率。针对上述问题,该文提取了时域、频域和空间域3个观察面的特征,并采用粒子群优化算法结合随机森林分类器来进行特征筛选。具体过程为,首先根据R2图来对信号进行带通滤波;其次,使用小波软阈值和得分共空间模式算法进行去噪和通道筛选;然后,通过3种算法提取时频域和空间域特征,待特征融合之后使用基于随机森林分类器的评价指标作为PSO的适应度函数,进行特征选择;最后,运用3种分类器以及集成分类器来验证效果。实验结果显示,通过特征融合以及特征选择可以去除冗余信息,保留有效信息,最终的分类正确率达到98.3%,为该技术在医疗康复等领域应用提供了新的方法。     

基于IGHS的防空火力资源优化分配模型

现代编队防空作战中,不同武器平台携带防空资源更具多样化,如何有效统筹分配现有作战资源,使得编队级防空作战的总体效益最大化成为致胜关键。为此,该文将各作战平台的所有作战资源建模为一个统一资源池,面向多个目标同时拦截作战情景,提出了一种编队级防空火力资源优化分配模型,平衡了毁伤概率与资源消耗的关系;同时提出了一种改进全局最优和声搜索算法,并运用到该模型上,实现了模型的高效求解。最后,通过在简单数据规模和复杂数据规模两种情况下的仿真对比实验分析,验证了该文方法的有效性。     

基于卷积神经网络的眼底图像微血管瘤检测方法

眼底微血管瘤是糖尿病诱发视网膜病变的初期症状,实现基于彩色眼底图像的微血管瘤的自动检测有助于辅助医生判断患者的视网膜是否正常,同时也是糖网病变分级评估中最重要的预处理手段。但由于视网膜结构复杂,同时眼底图像的成像由于患者、环境、采集设备等因素的不同会存在不同的亮度和对比度,现有的微血管瘤检测算法难以实现微血管瘤的精确检测,检测结果中存在大量的非微血管瘤候选区,如血管、背景噪声。由于卷积神经网络具有非常强的表达能力,能通过模型训练自动学习到目标的特征,该文提出了基于卷积神经网络的微血管瘤检测方法,仿真结果表明,该方法的检测效果优于传统的微血管瘤检测方法,在复杂的糖网图像下能实现微血管瘤的精确提取,将部分血管、背景噪声排除在外,使基于卷积神经网络提取的候选区数量更少且形态规则,有利于后续的特征提取和分类。     

双T型通道对物质的电动富集性能研究

微流控检测作为一种新型生化检测平台,具有快速、低成本的检测优势,得到了广泛关注,微流控富集技术对改善微流控检测系统的灵敏度具有重要意义。该文从能实现电动控制样本驱动功能的双T型通道出发,研究了该结构对荧光离子和皮质醇适配体的富集效果,发现了该结构针对不同尺度的物质具有不同的富集效应和富集区域。针对尺寸相对较大的分子类物质,可以在较低的电压下实现局部区域的快速富集,且富集区域远离电极,并利用该富集效应,完成了双T型通道对浓度为0.1 μg/mL的皮质醇的荧光检测。     

基于抽象原则和模型检测的网络协议安全分析

提出了一种可以缓解状态空间爆炸的抽象原则,对模型设计过程中的辅助变量、报文字段、自动状态机数量进行科学约简,在尽量不影响验证结果准确度的前提下,降低了模型的复杂度.在此基础上,提出了一种半自动化建模框架,只需用户提供少量必须的输入,不需要学习语法,就可以自动生成具有统一规范的模型,方便研究人员查阅和使用.实验结果表明,采用所提的抽象原则和半自动化建模框架创建的模型,可以验证网络协议的相关属性.     

600 MW级亚临界W火焰锅炉设计优化

针对第一代600 MW级亚临界W火焰锅炉存在的过热器减温水量大、大屏过热器超温、排烟温度高、低负荷再热蒸汽温度偏低、NO x生成浓度高等问题,主要从炉膛选型、受热面积调整、节流孔设计优化、燃烧系统空气分级等方面进行方案优化,完成了第二代600 MW级亚临界W火焰锅炉开发。结果表明:第二代600 MW级亚临界W火焰锅炉主要性能较第一代锅炉有明显的提升。     

基于SiC器件的三电平半桥单电感均压电路

针对辅助变流器中充电机输入端支撑电容电压不均衡导致变压器出现磁饱和的问题,研究一种基于Si C MOSFET器件的单电感均压电路。对单电感均压电路的4种工作模态进行分析,通过两个开关管的互补导通,利用电感实现能量在支撑电容之间的重新分配,可实现支撑电容电压的均衡。对单电感均压电路的3种典型开关状态类型进行分析,并根据其开关状态类型计算单电感均压电路电感选取范围。仿真和小功率实验结果表明单电感均压电路具有较强的均压能力。     

Adaptive tracking control of leader–follower systems with unknown dynamics and partial measurements

In this paper, a decentralized adaptive tracking control is developed for a second-order leader–follower system with unknown dynamics and relative position measurements. Linearly parameterized models are used to describe the unknown dynamics of a self-active leader and all followers. A new distributed system is obtained by using the relative position and velocity measurements as the state variables. By only using the relative position measurements, a dynamic output–feedback tracking control together with decentralized adaptive laws is designed for each follower. At the same time, the stability of the tracking error system and the parameter convergence are analyzed with the help of a common Lyapunov function method. Some simulation results are presented to validate the proposed adaptive tracking control.