中国航空网络时序特征分析

该文着重研究时序信息对中国航空网络拓扑结构和传播行为的影响。将网络分割为24个时间窗口,研究拓扑结构在序列中的变化特性;考虑网络中事件发生的时间间隔,建立时序网络上的SIR传播模型以及基于时间特性的节点分类方法。结果表明,度-集聚系数和介数-集聚系数在8:00时出现正相关向负相关的转变;节点上航班出港行为的时间爆发性存在明显差异,但整体上可降低网络的传播速度和感染范围。该研究成果对进一步认识航空网络及受航空网络影响的疾病传播等动力学过程具有重要意义。     

公众温室气体灾害风险感知的对比研究

随着经济社会的快速发展,温室气体的排放量迅速增加,温室效应对公众生活的影响日益明显.为了解公众对温室气体灾害风险的感知状况,促进社会生活向低碳方式转变,笔者以苏州市公众为研究对象,运用心理测量范式的研究方法,比较分析公众对温室气体灾害与其他7种灾害的风险感知水平,并分析影响公众温室气体风险感知水平的因素.结果表明：8种灾害风险中,温室气体灾害风险的可接受程度最高,而熟悉程度、后果危害程度、发生灾害可控程度和风险总评均较低;女性、教师、研究人员、学生以及文化程度高的人群对温室气体灾害的风险感知水平较高;公众的风险总评受到风险的可接受程度和后果危害程度两个风险因子的显著影响.建议政府加大对温室气体相关知识的宣传力度,针对不同特征的人群建立可靠的沟通渠道,提高信息公开及时度,建立完善的灾害风险预警机制,将公众的风险感知水平控制在理性范围内,引导公众积极参与到温室气体减排行动中.     

无锡公众太湖蓝藻风险感知分析

2007年太湖蓝藻事件引起社会各界的广泛关注,对无锡市公众的正常生活产生极大的影响。本文以无锡市公众为调查对象,采用心理测量范式方法,研究公众太湖蓝藻与其它9种灾害风险感知比较,探讨蓝藻风险信息的获取渠道。结果表明,在10种灾害中,蓝藻排名前两位的风险因子为发生灾害可能性和后果可控程度。蓝藻排名后两位的风险因子是熟悉度和风险总评价。公众对蓝藻的发生可控程度及后果可控程度的感知均明显高于10种灾害平均水平。研究表明,公众虽然认识到太湖蓝藻暴发频繁及其暴发将带来重大的损失,但蓝藻事件并没有对当地公众造成很大心理影响,反映出公众对政府的信任与依赖较大。     

朋友关系网络的实证统计研究

为了探究节点的动力学行为如何对网络拓扑结构造成影响,构建了4个节点相同但拓扑结构不同的朋友网络. 对比研究发现,普通朋友网络是一个小世界网络,但随着朋友关系亲密度的增加,网络拓扑结构由连通到不连通,平均度和集聚系数在减少而平均路径长度在增加. 此外,前3个网络的度相关性呈现负相关.     

基于离散电视频带的频谱接入策略研究

基于电视频带的认知网络中主用户为随机出现的无线麦克等设备,其随机行为使得可用频谱离散化,产生许多小于用户需求的频谱碎片.将主用户行为建模为Markov过程,定义频谱占用度、碎片度及统计平均中断概率来分析其行为对系统性能的影响,并提出两种接入策略,策略一加入调整因子并优先选取较少连续信道,策略二基于k-agile接收机,考虑保护带及灵敏度约束,以最小碎片数为目标,非连续地接入频谱,在物理层解决碎片问题,仿真证明二者性能均优于已有策略.     

城市道路人行横道处驾驶人决策行为规律及损失

为给驾驶人在城市道路人行横道处安全通行提供决策依据,通过进行驾驶人决策与风险感知试验,对驾驶人的感知风险及决策行为进行分析.给出了驾驶人感知风险随机动车速度变化的规律及驾驶人决策行为的损失函数,基于概率论构建了驾驶人碰撞风险概率模型,并标定了在不同车速等级下的行车延误和碰撞风险损失.研究结果表明:当行车速度较低时,驾驶人采取匀速和加速为较优策略,而减速则会增加损失;当行车速度处于中等时,驾驶人采取加速、减速、匀速策略损失相差不大,但以匀速较优;当行车速度较高时,驾驶人对于自身的最优策略应该是保持匀速通过.     

考虑风险规避的出行路径选择行为分析

为探究智能交通系统中考虑风险规避时出行者路径选择行为,针对不同特征出行者多属性路径选择问题,利用累积前景理论描述出行者的风险规避态度,并建立考虑风险规避的出行路径多目标选择决策模型,设计基于指派模型的求解算法,通过实例对模型合理性进行检验．结果表明,出行者的风险规避对路径选择结果具有明显影响,路径选择结果随出行者对于复合阻抗和综合影响权重的不同而变化;考虑风险规避时目标的敏感性强于不考虑风险规避情形,考虑风险规避更贴近路径选择的实际情况．所建模型不仅可以研究智能交通系统中多类型出行者的多属性路径选择问题,还可作为交通流分配和网络设计等交通问题的研究基础．     

相依型双层Holme-Kim网络合作行为研究

现实世界中的网络往往具有“无标度”、“高聚类”、“相互连接”的特点。为模拟这些特点,该文提出了一种相依型Holme-Kim网络构造算法,并分析了囚徒困境博弈在该算法构造的网络模型上的演化。通过仿真实验,研究了构造算法中提出的连接度、连接概率以及囚徒困境收益矩阵中背叛诱惑等参数对相依型网络上合作行为演化的影响。研究发现在较低的背叛诱惑参数下,同等规模的网络上连接度、连接概率的值越低越有利于相依型网络上合作行为的形成;当背叛诱惑参数超过一定的阈值,会导致网络中大量背叛行为的出现。     

街道景观中建筑视觉占比对行人情绪的影响

视觉要素是公众感知街景的主要信息来源,公众感知评价和情绪价值对街景设计具有重要影响。通过深度学习网络分割图片并量化街景要素,结合眼动与生理指标评估行人情绪表征,探究建筑视觉占比对行人情绪的潜在影响。结果表明：老旧街景环境中空间丰富度的变化对行人愉悦度无显著影响;街景空间中行人视觉搜索过程与街道建筑视觉占比显著相关,行人在不同建筑视觉占比的街景中视觉偏好差异显著;随建筑视觉占比变化,行人情绪唤醒度呈不同的变化规律,提供心理愉悦感的建筑视觉占比存在一定的范围阈值。通过主客观结合探求街景建筑对行人心理的潜在影响,可为城市街道更新提供人本视角下的设计建议。     

考虑接运公交站点排队的通勤客流分配模型

为更加准确的描述接运轨道站点的公交网络内通勤乘客的出行选择行为,以典型通勤OD、固定乘客总需求下,接运轨道交通站点的各公交线路客流选择行为为研究对象,以早高峰通勤出行为例,考虑不同出发时刻的乘客实际到站时刻与车辆到达时刻间的关系,对乘客在接运公交线路站点的候车排队过程进行较为细致的定量描述,改进了既有出行广义费用中对站点候车时间的计算方法,建立了基于Logit-SUE的公交线路配流模型,并通过算例与既有研究进行对比,分析模型中时间步长■及乘客对路径阻抗感知系数θ对配流结果的影响.结果表明:模型中■的取值变化不会引发配流结果较大程度的改变.■越小,对候车时间的计算越贴近现实情况,当■增大到乘客可在一个时间步长内全部出发时,配流结果与既有文献一致.同时,模型中,当θ较小时,乘客对路径阻抗的感知与实际存在一定差距,配流结果随机性较强;θ越大,乘客对阻抗的感知越贴近现实,实际阻抗越小的线路选择概率则越大.     

基于行为安全2-4模型的大众滑雪事故行为原因分析

运用文献资料、数理统计等方法,以行为安全2-4模型分析53例大众滑雪事故的行为原因,并构建模型。结果：滑雪者未能保持安全距离、滑雪场工作人员未尽到安全保障义务,是引发滑雪事故发生最多的一次性不安全行为;滑雪场防护网是引发事故频次最高的不安全物态;滑雪者未保持安全距离是事故发生最多的习惯性行为。滑雪场安全管理体系欠缺主要表现在滑雪场员工安全操作规程欠缺。     

基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO-BP)的异常用电行为检测算法。结果表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快。     

应用危险理论的网络安全风险感知模型

网络风险评估为积极主动的安全防御提供了可靠依据。借鉴免疫危险理论,利用抗体浓度,提出了一种网络风险实时、定量的感知（检测和评估）模型。建立了基于动态自体的自体耐受、各类抗体的数学模型及动力学演化方程、抗体浓度的定量表示方法;提出了采用随机生成和抗体基因库相结合的未成熟抗体生成机制,并采用疫苗接种和分发机制提高了网络主动检测能力;最后对模型进行了仿真和对比实验。结果表明,该模型可以高效检测出网络攻击,并能正确评估主机及网络面临每一类攻击时的风险以及整体综合风险。同时,该模型经过适当变换,还可以应用于病毒检测及垃圾邮件识别等相关领域。     

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究

利用Matlab工具将无尺度网络、小世界网络、随机网络3种典型的复杂网络可视化,通过随机删除网络结点模拟网络攻击,比较了3种网络模型的关键参数和趋势走向.根据地区特点和对配电网的要求,选择合适的模型结构.     

不同随机场模拟对斜坡失稳风险评估结果的影响

使用不确定性分析方法定量评估斜坡失稳风险结果受到学者们的日益重视。针对现有斜坡失稳风险评估中仅采用平稳随机场模拟土体抗剪强度参数分布特征的问题,以一不排水饱和粘土斜坡为例,结合有限元极限分析、强度折减法和蒙特卡洛模拟,讨论了使用非平稳随机场模型和平稳随机场模型模拟土体抗剪强度参数对计算斜坡失稳风险评估结果的影响。结果表明：使用传统的平稳随机场计算斜坡失稳风险的方法会高估斜坡失稳风险,使工程造价增加;安全系数高的斜坡滑面不一定是浅层滑面;斜坡竖直相关距离对采用非平稳随机场计算其失稳风险结果影响较小,而斜坡竖直相关距离对采用平稳随机场计算其失稳风险结果影响显著;斜坡竖直相关距离对滑动面位置和形状的影响较弱。     

基于遗传算法的水下智能机器人避碰行为学习

智能机器人行为学习可以看成是从感知空间到动作空间中寻找一种映射文中采用遗传算法来实现寻找一种最佳映射,使机器人具有较好的避磁能力,把机器人旋转角和平移距离分别划分成７个等级和４个等级,每一个等级看成机器人的一种行为,把机器人发生碰撞之前所走的路径长度作适度函数,通过遗传算法中的选择,交叉和变异等操作机器人学会避碰行为,在文中的最后给出了仿真的实验结果。     

基于神经网络的食品安全评价模型构建研究

食品安全评价模型的准确度高低,直接影响食品安全状况评价、预测的准确率.结合危害分析与关键控制点的（HACCP）食品安全管理体系理论,从食品供应链的角度出发,建立食品安全评价指标体系;使用层次分析法（AHP）改进逆向传播（BP）神经网络算法中随机初始化计算权重的方法,训练样本数据,并以测试数据作为验证,检测模型的误差收敛速度和拟合度.结果表明,这种BP神经网络结合AHP方法构建的模型具有实用、精度高、快速、客观等优点,可用于生产、加工、销售等流通环节食品安全评价、区域食品安全评价以及种类食品安全评价.     

无线传感器网络LEACH协议的研究改进

无线传感器网络(WSN)数据传输离不开路由协议,路由协议是其组网的基础。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受阻,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。对于LEACH算法没有考虑节点的剩余能量、簇头位置分布、簇头与汇聚节点间直接传输数据等缺点,提出了一种改进协议LEACH-LOMUC。改进协议主要思想是在候选簇头选举时考虑节点剩余能量、节点到基站距离,簇在形成时考虑了簇头规模、能量以及簇头与基站的间距。同时在簇头之间通信距离过大时引入中继节点协助数据传输。MATALB仿真结果表明,LEACH-LOMUC协议有效节约能量,延长网络生存周期。     

"价值-利益-权利":公众参与公共政策制定的行为逻辑——基于《北京市生活垃圾管理条例》的出台过程解读

从政策网络的视域解读多元主体博弈合作下的公共政策制定过程,借由《北京市生活垃圾管理条例》的出台探析公众参与公共政策制定的行为逻辑,以建立对公众参政现象的深度微观理解。利用政策网络理论,具体分析博弈事件中的利益相关者的行动策略及其行为互动对政策出台产生的影响,得出具有不同价值理念、利益诉求和权利禀赋的多元行动者搭建的网络平台是该政策出台的最大推力,"价值-利益-权利"三角链条的互构作用主导着政策网络主体的行动逻辑。通过对案例的探讨以期为公众参与公共政策制定提供有效途径,为学界运用多中心治理理论提供典型范例,为政府解决类似公共事件提供有效借鉴。     

基于支持向量机的网络入侵检测集成学习算法

互联网络中,计算机和设备随时受到恶意入侵的威胁,严重影响了网络的安全性。入侵行为具有升级快、隐蔽性强、随机性高的特点,传统方法难以有效防范,针对这一问题,本文提出一种基于支持向量机(SVM)的网络入侵检测集成学习算法,利用SVM建立入侵检测基学习器,采用AdaBoost集成学习方法对基学习器迭代训练,生成最终的入侵检测模型,仿真实验表明入侵检测模型更加贴近真实的网络入侵样本,减小了小样本集导致的模型精度大幅下降的问题,同时模型的整体检测精度也有较大的提升。