基于云模型的工程施工合同风险评价

施工合同是建设工程中最为重要的合同,其一旦存在风险会严重影响到各工程参与方的利益,因此对施工合同进行风险评价非常重要。而施工合同风险评价作为一个复杂的系统评价问题,是建设工程合同管理的重要过程。通过文献综述与实际工程相结合的方式,从施工方的角度建立施工合同风险评价指标体系;采用CRITIC赋权法计算评价指标的客观权重,通过云模型逆向发生器计算合同风险云数字特征,利用正向发生器生成合同风险云图,以此直观评价合同风险等级,同时,通过利用相近度的方法进一步确定评价结果的可靠性;将建立的施工合同风险评价方法应用到实际工程中,得出所选工程实例的施工合同处于高风险等级。     

溶液法制备1-丁烯/丙烯共聚物研究

采用负载钛Ziegler-Natta催化剂通过溶液法合成1-丁烯和少量丙烯的共聚物;研究了共聚条件对产物结构的影响;通过DSC、FTIR、1H-NMR等进行表征并做了力学性能测试。结果表明:共聚活性高于1-丁烯均聚;丙烯的加入使聚1-丁烯的晶型Ⅱ受到破坏,但利于晶型Ⅰ的生成;随着丙烯加入量的增多,催化剂活性变大,共聚物的全同含量明显降低,玻璃化转变温度升高,结晶度减小,断裂伸长增加。随聚合温度的升高,共聚活性先升高后迅速降低,共聚物的玻璃化转变温度下降,全同含量和结晶度先增大后减小。     

中文语义特征属性扩展的视频推荐系统设计

推荐系统在视频服务中广泛应用,设计了一种基于中文语义特征属性扩展的视频推荐系统,使用中文jieba分词系统对视频的剧情介绍进行语义分析提取关键词并排序,以此扩展视频特征向量的维度,通过相似度计算进行评分预测,比仅用元数据特征效果更好。在此基础上,结合视频服务测量系统的分析结果,在推荐系统中加入网站的页面加载速度以及带宽大小两个因素,可以为用户推荐服务质量更好的视频网站。     

官厅水库库滨带治理措施及效果分析

官厅水库作为北京市战略饮用水源地,在保障首都水资源安全方面具有重要作用。在分析官厅水库库滨带存在问题的基础上,结合水库恢复总体目标,提出库滨带封闭管理、入库支沟污染治理、管理道路等配套设施建设及生态修复等治理措施,构建集生态效应、管理效应于一体的官厅水库库滨带水源保护系统,并分析措施实施后能够达到的效果。治理措施的实施对促进官厅水库水源地恢复具有重要作用,为北京市其他水库库滨带治理提供参考。     

基于混合人工神经网络的电力市场短期电价研究与分析

由于电力市场价格的不确定性,供需侧管理在电力市场中遇到了许多困难。电力供应商可以通过了解电力市场价格变化的信息,在短期预测其合理报价时获得更多优势。因此,近年来,电力市场对价格预测的研究变得更加重要。根据预测框架,预测技术可分为三类,即统计模型、时间序列方法和基于人工智能(AI)的方法。因此,为解决上述问题,提出一种基于混合人工神经网络的短期电价预测混合方法。同时,本研究开发了一种基于互信息(MI)和神经网络(NN)相结合的特征选择技术,用于选择输入变量子集,这些子集对电价预测具有重要影响。通过结合人工协同搜索算法(ACS)和人工神经网络(ANN)进行,进一步提高了预测的精度。通过比较所提出的混合预测方法与混合SVM和混合ANN方法的相关性和精度,并通过粒子群优化(PSO)CSA算法对混合SVM和混合ANN方法的参数进行了优化。开发的ANN-ACS模型在电力市场具有鲁棒性。在电价预测的情况下,它提供了比其他AI方法更高的预测精度和简单性,在冬季、春季、夏季和秋季的MAPE值分别为4.58%、1.2%、2.62%和3.79%。     

基于多元数据融合的网络侧告警排序方法

部署在网络节点上的网络安全监控系统每天会生成海量网络侧告警,导致安全人员面临巨大压力,并使其对高风险告警不再敏感,无法及时发现网络攻击行为.由于网络攻击行为的复杂多变以及网络侧告警信息的局限性,已有面向IT运维的告警排序/分类方法并不适用于网络侧告警.因此,本文提出基于多元数据融合的首个网络侧告警排序方法NAP (Network Alert Prioritization).NAP首先设计一个基于源IP地址与目的IP地址的多策略上下文编码器,用于捕获告警的上下文信息.其次NAP设计一个基于注意力机制双向GRU模型与ChineseBERT模型的文本编码器,从告警报文等文本数据中学习网络侧告警的语义信息.最后NAP构建排序模型得到告警排序值,并按其降序将攻击性强的高风险告警排在前面,从而优化网络侧告警管理流程.在3组绿盟科技网络攻防数据上的实验表明,NAP能够有效且稳定地排序网络侧告警,并且显著优于对比方法.例如:平均排序指标NDCG@k (k∈[1,10])(即前1至10个排序结果的归一化折损累计增益)均在0.8931至0.9583之间,比最先进的方法提升64.73%以上.另外,通过将NAP应用于我校真实的网络侧告警数据,本文进一步证实其实用性.     

基于深度学习的智能推荐系统综述

随着互联网技术的发展,人们对于网络资源的依赖和需求也在增长,如何为用户推荐其感兴趣的项目成为重要的研究课题,因此推荐系统被提出并应用.本文首先介绍了传统推荐算法和结合深度学习技术的智能推荐算法,阐述了推荐系统中的关键问题,并介绍了结合深度学习技术解决相应问题的方法,最后分析了基于深度学习的智能推荐系统未来的研究方向.     

基于遗传算法的项目工期成本质量综合优化

将工程项目管理中的3个目标要素--工期、成本和质量结合在一起,建立了多目标优化模型.应用多目标遗传算法模型进行求解,一次运行可得到一系列无偏好的最优决策方案,为决策者提供了三维可视的决策依据.通过一个算例,证明了模型具有的有效性和可行性,对工程项目管理中的多目标优化具有实用价值.     

预糖化米酒发酵工艺研究

针对传统米酒发酵工艺的创新升级以及大罐发酵的需求,对米酒发酵过程大米熟料与生料预糖化发酵等进行了深入探究。结果表明,原料经过蒸煮糖化后发酵,发酵醪还原糖含量升高至2倍左右,蒸馏液酒精度提升了10.62%,酒精度达到接近峰值的时间提前1～2 d,但是总酸、总酯含量都有所降低;熟料制浆糖化后酒精度进一步提高9.31%,总酯含量提高56.71%,但总酸略有降低;生料粉碎糖化酒精度进一步提升8.61%,但总酯含量相对减少21.47%。生料粉碎糖化发酵节省能源,发酵醪分散均匀、流动性好,在大罐发酵方面有着广阔的应用前景。