基于度中心性局部扩展的社区划分算法

社交网络中社区划分问题的研究不仅为网络演化、信息传播和影响力分析等方向提供了理论依据,而且在好友推荐、商业营销和舆情检测等领域有着重要应用价值.针对基于贪婪优化的社区划分算法AGSO不稳定问题,提出了一种基于度中心性局部扩展的社区划分算法(DCLE).首先计算所有节点的度中心性(Degree Centrality),其次将链接两端节点度中心性之和作为链接的度中心性并降序排序,其后将度中心性最大链接作为初始链接加入网络,最后基于贪婪策略局部扩展并迭代,得到最终的社区划分结果.通过在公开的数据集和大型人工网络上进行实验,结果表明DCLE算法能快速且准确地发掘社区结构,稳定性得到显著提升.     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。     

基于CIMISS的土壤水分质控应用研究

气象资料业务系统MDOS(meteorological data operation system)的质控方法使用通用阈值去质控土壤水分数据,会漏检和误检出部分疑误数据,且疑误结果多以“未通过降水关系检查”为主,降低值班人员的数据审核效率。为了提高土壤水分质控效率,结合本地土壤特性,分析海南土壤水分历史数据,总结适合本地的阈值范围参数,提出基于CIMISS(China integrated meteorological information service system)的MQCSM(multiple quality control method of soil moisture)算法。该算法引入时变检查、持续性检查等检查方法,多重质控原始土壤水分数据,能快速、准确地质控出疑误数据,并分类展示疑误结果于web监控页面工值班人员筛查。业务试用结果表明,对比现有质控方法,该算法能准确、有效地筛查出疑误土壤水分疑误数据,且质控监视平台实时展示疑误结果,提高了值班人员对疑误数据的审核效率。     

细节决定成败：推荐系统实验反思与讨论

近些年来,随着互联网的迅速发展,用户在各种在线平台上接收到海量的信息,信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下,推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景,已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息和服务,还可以提高资源利用效率,从而给企业带来更多效益。因此,个性化推荐算法不仅获得了工业界广泛的关注,也是科研领域的研究热点之一。在个性化推荐的研究中,受限于平台与效率等因素,研究者大多无法将算法部署到在线系统上进行评价,因此离线评价成为推荐领域研究的主要方式。然而个性化推荐涉及到的场景复杂,可获得的数据信息多种多样,用户行为多为隐式反馈且存在许多噪声,这使得推荐系统离线评价的实验设定复杂多变,存在大量易被忽视却十分重要的细节。比如在训练采样负例时,既可以仅从用户没有交互过的商品中采样,也可以将验证测试集的商品视作未知交互加入采样池。同样,从训练到测试在很多其他环节也涉及这样的实现细节（如数据集处理、已知负样本的使用、Top-N排序候选集范围等）。这些实验细节通常不会在学术论文中被显式提及,却潜在影响了模型效果的对比,还决定着实验的科学性,甚至会导致相反或错误的分析结论。本文从数据集处理、模型训练、验证与测试、效果评价等多个角度,系统地讨论与反思了推荐系统实验中的细节设定。对于每个环节,我们枚举了若干常见设定,并在真实数据集上验证了其中某些设定的实际影响。实验结果表明一些细节确实会导致关于模型优劣的不同结论。最终我们形成了关于推荐系统实验细节的指导性总结,包括可选、建议、必须的三类设定,希望帮助推荐算法研究者规避实现细节上的陷阱,更科学合理地设计实验。     

几内亚苏阿皮蒂项目移民安置实施管理模式

水电工程移民是一项复杂的系统工程,也是一个世界级难题。几内亚苏阿皮蒂水利枢纽项目移民规模大,涉及范围广,移民周期长;几内亚没有户籍制度,库区人口及实物指标调查面临极大的困难;缺乏完整的移民法律法规体系和大规模的移民经验,移民工作实施难度大;经济发展水平落后,移民文化水平和生活水平低,生产生活严重依赖耕地。通过采取一系列创新化的移民安置实施管理模式,因地制宜,从多个方面提出苏阿皮蒂项目移民管理模式,取得了较好的成果。     

细菌对红黏土抗剪强度的影响

为了探究土壤原生细菌对红黏土强度的影响,通过对红黏土中天然赋存的原生细菌进行富集培养,并在红黏土重塑试样中添加培养后的细菌菌液,通过土工试验和电镜试验分析红黏土物理力学性质和微观结构的变化。结果表明:随着细菌的掺入,三轴试样的破坏峰值和压缩模量都有所提高,并且随时间的增长,呈现先增大后减小的趋势;同时从电镜图像上来看,细菌的掺入使得红黏土中粉粒含量有所增加,相应的黏粒含量下降。研究结果可为进一步研究单一的细菌种类对红黏土物理力学性质和微观结构的影响提供参考。     

软土中异形地连墙成槽失稳机理研究

随着地下连续墙施工技术发展,“L”形地连墙作为一种常见的异形地连墙被广泛应用于封闭地下围护结构设计施工中。由于成槽过程中,槽段及周边土体的应力变化复杂,“L”形地连墙的稳定性低于常规矩形地连墙。基于上限分析法,对“L”形地连墙成槽施工过程中的稳定性进行研究,提出“L”形地连墙稳定三维机动场模型,计算得出槽壁安全系数,揭示了异形地连墙槽壁失稳机理,并通过参数计算分析地连墙几何形状以及土体性质对槽壁稳定性的影响。对某地连墙工程进行计算,计算结果与现场超声波检测相吻合。研究结果可为异形地连墙的设计施工提供参考和理论依据。     

深圳市降水变化特征及其未来变化情况预测

基于1998—2018年深圳市日降水资料,采用降水相对变率、集中度及集中期分析了月尺度、年尺度降水稳定性及其年内分配特征,运用Mann-Kendall非参数法和相关函数法对深圳市年降水量、降水稳定性和分配特征参数的变化趋势、突变特征及其未来降水变化特征进行分析与预估。结果表明:深圳市汛期降水稳定性比非汛期更好,年际降水分布稳定性较差,降水集中期为每年6—8月份,降水集中度处于0.23~0.72;降水量和降水分布特征参数均在2011—2013年发生突变,在发生突变后降水相对变率和集中度呈下降趋势,而年降水量和集中期呈上升趋势;深圳市未来降水序列变化趋势受过去变化特征的影响,其中未来年降水量有减少的趋势,降水集中程度逐渐增强,降水稳定性逐渐变差,年内降水分配均匀性变差,降水集中期持续向后推迟。研究成果为深圳市合理蓄水和用水提供科学依据,对水资源调度、利用以及防汛抗旱具有实际指导意义和重要的学术价值。     

大型抽水蓄能电站地下厂房围岩变形时效特征和反馈分析

丰宁抽水蓄能电站地下厂房洞室群的施工期围岩变形具有量值大、时效特征明显、不同深度围岩均可能发生变形的特点。为研究该地下厂房围岩变形时效特征,基于工程地质条件和监测数据,开展围岩变形机制研究。分析结果表明:地下厂房围岩变形的分布特征和时效特性,既与围岩在开挖卸荷后所出现的岩体质量下降、围岩强度减小、岩体蚀变现象有关,也与围岩内存在节理裂隙或断层等不连续地质结构在开挖卸荷作用下易发生张开或错动有关。采用由伯格斯流变模型与带拉伸截止限的摩尔-库伦塑性屈服准则组合而成的复合黏弹塑性模型,进行围岩流变力学参数反演,获得了与监测值吻合较好的围岩变形和变形时程曲线计算结果。根据洞室群围岩开挖支护稳定性分析结果,可知截至主厂房第V层开挖支护完毕,洞周围岩局部变形和塑性区深度均较大,且塑性区贯穿主厂房和主变室洞间岩柱,围岩稳定性总体较差。因此,主厂房在第V层开挖完毕后暂停继续下挖,专门进行洞室群的系统性加强支护是必要的。     

管网方法在双层壁冷却结构设计中的应用

为快捷有效地计算涡轮叶片双层壁复合冷却结构的冷却特性,将一套适用于气冷叶片换热模拟的管网耦合算法应用于所设计的双层壁内冷叶片上.结合冷却流路的一维管道网络算法以及壁面单元与对应外流场网格间的插值过程,形成HIT3D-Coolnet管网耦合程序,并参考有测量数据的涡轮叶片算例验证其模拟有效性.针对新型的双层壁冷却结构,在已有叶型的基础上初步构建3种配气方式的复合冷却方案.用HIT3D-Coolnet快速得到叶片外壁温度信息以甄选初始方案,借助全三维数值模拟分析初选方案双层壁结构内的流动特性,并据此采取措施改善初始设计.流场分析表明,导入腔内的冷却空气冲击腔壁,并在腔室空间内形成特定的旋涡结构,有效地强化了内部对流换热.在合理的冷气分配下,双层壁冷却技术可获得较好的冷却效果.