多层次结构与半监督学习的谣言检测研究

当前谣言检测工作主要基于监督学习,需要人为标记数据而导致检测具有滞后性。为了充分利用大量的未标记数据,及时检测社交网络中的虚假谣言。提出了一种基于多层次结构与半监督学习谣言检测模型(multi-level semi spuervised graph convolutional neural network, MSGCN)。该模型构建了一种多层次检测模块,基于图卷积网络对有限的标记样本进行训练以提取多层次传播结构特征、扩散结构特征和全局结构特征。其次,引入随机模型扰动集成无标签数据的动态输出进行一致性预测,提出互补伪标签法来获取高质量伪标签数据,并将其加入标记数据扩充样本。最后在有监督交叉熵损失和无监督一致性损失约束下提高模型质量。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo数据集上的实验结果表明,所提出模型在30%标记样本下准确率达到88.3%、90.1%和95.5%,在少量的标记样本下便可达到优异的成绩。     

基于Hertz接触力模型的惯性平台内框架组件失稳倒台动力学建模与仿真分析

针对惯性平台内框架失稳倒台故障,基于Hertz接触力模型建立内框架组件倒台时的动力学模型,全面分析了倒台时内框架与挡块的碰撞力变化过程。之后使用Ansys Workbench仿真软件,建立并分析平台内框架失稳倒台的动力学模型。计算出在倒台过程中挡块的应力分布云图。将两者相比较,证明了所建立的动力学模型以及各项分析的正确性,为后续的平台设计提供了重要的参考。     

基于有限元法的惯性平台外框架组件失稳倒台动力学分析

针对惯性平台失稳倒台这一故障,基于ANSYS Workbench软件,建立并分析平台外框架组件失稳倒台的动力学模型.通过设置各项材料参数、接触状态、边界条件计算出外框架组件在倒台过程中的转动角速度、挡钉的形变以及挡钉的应力分布云图,将ANSYS Workbench仿真结果与理论计算相比较,证明了所建立的有限元模型以及各项分析的正确性,为后续的平台设计提供了重要的参考数据.     

基于多层次不真实性传播结构的社交媒体谣言检测

当前谣言检测工作主要研究谣言传播的方向特性,而忽视了谣言传播的全局结构特性,导致不能充分挖掘谣言潜在的结构特征;此外,现有研究忽略了谣言原始传播结构中存在的不真实关系,从而限制了传播节点特征的学习。为此,该文提出一种多层次的动态传播注意力网络模型(Multi-level Dynamic Propagation Attention Networks, MDPAN)用于检测谣言。该模型通过节点级注意力学习谣言传播图中所有连接边的贡献度,动态地关注对识别谣言有用的传播关系,并基于图卷积网络分别提取谣言不同层次的传播特征、扩散特征以及全局结构特征,最后引入基于注意力机制的池化方法对这些多层次的特征进行有效融合。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo16数据集上的实验结果表明,该文所提出的模型对比主流基于传播结构的EBGCN模型,整体准确率分别提高了2.1%、0.7%和1.7%。