舆论危机的异化极化效应研究

随着Web2.0时代的到来,网络媒体逐渐成为舆论生成、传播和交锋的主阵地,舆论危机的形成及其异化也成为日益突出的社会风险问题.本文以舆论的异化演化机理为研究对象,通过梳理典型事件舆论话题的异化过程,对其基本内涵、表现形式和演化模式等进行系统总结.随后,研究以舆论超网络模型为基础,借鉴社会影响理论的基本原则,提出舆论异化机理的极化算法,并对其具体流程进行解析和实现.最后,本文以“7·23甬温动车事故”为例,对舆论危机的异化极化过程和影响因素进行系统仿真和实证分析.     

基于蚁群算法参数的最优选择问题研究

蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。通过对蚁群算法中影响算法性能的参数进行分析和研究,并对蚁群算法中参数的最优选择问题进行实验分析,从而给出算法参数的最佳取值范围,以利于算法在实际问题中的应用和推广.     

基于协同效应的知识创新团队伙伴选择方法

在知识创新团队的伙伴选择问题中着重考虑了伙伴间的协同效应信息。首先,分析了伙伴之间的协同关系与协同效应,描述了考虑多个协同效应评价指标的知识创新团队伙伴选择问题;然后,建立了团队伙伴选择的数学模型,该模型是一个0-1二次整数规划问题,为了求解该问题,开发了一种GRASP启发式算法;最后,通过一个实例分析说明了所提出方法的可行性和实际应用价值。     

基于结构化工作流网的隐含任务挖掘方法

过程挖掘是一种客观、自动化的过程分析技术,它通过挖掘过程日志来得到业务过程的结构模型,是传统过程分析手段的重要补充.如何正确挖掘包含隐含任务的不完整过程日志,是过程挖掘需要解决的难题之一.现有的一些算法如基因算法、α#算法等解决了部分类型隐含任务的挖掘问题,但仍有许多类型的隐含任务无法被正确挖掘.针对这一问题,本文在α#算法的基础上提出了一种基于结构化工作流网的挖掘算法,该算法能够较为完整地挖掘各类包含隐含任务的结构化工作流网模型.通过理论分析和实验验证,该算法的正确性和有效性得到了证明.     

城市停车换乘系统泊位容量的确定方法研究

城市中心区域交通拥挤，车辆行驶速度低，空气污染严重是许多城市共同面临的问题，因此，在城市外围或城市中心区边缘地带设置停车换乘设施截留部分进入城市中心区域的车流已成为交通工作者解决城市中心区交通问题的一个重要手段之一。采用双层规划模型描述了确定城市外围停车换乘系统的停车泊位容量问题，同时设计了该模型的求解算法，并给出了一个简单算例，算例的结果证明了该模型的有效性。     

以信息统计为基础的数据挖掘算法分析

信息高度发达的时代要求对信息的处理具备有效而高效的技术,数据挖掘正是为此而产生并发展的,在数据挖掘中不同的任务所利用采用的计算方式也不同,本文就针对一种基于信息统计的数据挖掘算法进行了简要的介绍。     

混合蛙跳算法优化GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡危害性巨大,对人民生命财产造成损失不可估量,为了对滑坡变形进行预测预报,本文根据灰色数学模型,建立改进的混合蛙跳算法GM(1,1)模型,采用matlab程序语言进行实现,选用实际工程对具体滑坡进行预测,结果表明:混合蛙跳算法优化后的GM(1,1)模型拥有较高的精度,是一种实用的工程计算方法,可为类似工程提供参考。     

TTE时间同步协议关键算法研究和仿真分析

针对一种用于安全关键领域的实时网络协议——时间触发以太网(time triggered ethernet,TTE),分析研究TTE的时钟同步协议,对时钟同步流程以及协议涉及到时序保持算法、集中算法、时钟同步算法进行研究和分析。建立网络交换机和节点机的模型,构建时间触发网络通信仿真平台,对时间触发以太网时钟同步协议进行仿真分析,验证了该时间同步算法能完成时间同步,并且精度保证在95 ns以内。     

基于.NET的数据库连接字符串安全研究与实现

围绕数据库连接字符串存在的安全隐患问题,本文提出一个有针对性的安全防护方案。最后基于SQL Server数据库以及在.NET平台下,使用AES加密算法实现了一个自动生成数据库连接字符串并加密存储到配置文件的生成器,有效地保护了数据库的安全。     

改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型及其应用

文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN).并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征.在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性.