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1.
网络传播技术手段裂变式发展,互联网正在形成舆论的"自由市场",因此,对重大突发公共事件网络舆情扩散规律进行识别和引导的重要性日益突现。基于复杂系统网络信息传播与扩散的"六度分隔"假说、小世界网络和无尺度网络等社会网络理论,分析了重大突发公共危机网络舆情信息扩散演化过程,建立了基于主体(Agent)的网络舆情扩散监测模型以及网络舆情扩散规律分析模型。仿真结果得出的网络舆情扩散规律符合实际情况。该研究对于化解社会矛盾、有效解决公共危机以及构建和谐社会等具有重要的学术价值和深远的社会意义。  相似文献   
2.
讨论了BP神经网络进行R&D项目中止决策时存在的缺陷,提出了R&D项目中止决策的区域映射模型,结合教师区域的范围以及像点集合的平面分布特征设计了每个类的判定标准和分类算法.区域映射模型能够克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等不足,保证了实际分类准则与训练准则的一致性,具有很高的识别率和比BP神经网络更快的收敛速度,是R&项目中止决策的一个有效的模式识别工具.  相似文献   
3.
投入产出绩效评价是关系着中国各高新技术园区可持续发展的关键问题。由于评价问题的高维复杂性,神经网络方法与其他方法相比具有一定的优越性,但存在着训练准则和分类准则不一致的问题。采用一种区域映射神经网络模型,实现了从区域到区域的映射比区域到点的映射更快、更好,保证了神经网络训练准则与实际分类准则的一致性,具有比前馈式神经网络更快的收敛速度和更高的分类精度。利用区域映射神经网络模型对中国高新技术园区投入产出绩效进行智能评价,取得了较好的效果。  相似文献   
4.
随着互联网的普及和网络舆论的广泛传播,网络舆论集群行为呈愈演愈烈之势。构建了网络舆论集群行为的动态仿真模型,并进行系统可视化仿真,以期为形成有效的网络舆论集群行为调控机制指明方向。该研究对于正确理解网络舆论集群行为的发生、演变规律和传导路径,为管理层进行合适的时机和防控策略选择提供直观和有价值的参考,对网络社会舆论的良性运行有着重要的现实意义。  相似文献   
5.
为推进我国煤炭工业节能减排工作的有效实施,节能减排效果评价已成为企业落实相关工作的重要手段,但目前相关研究仍存在诸多不足之处。通过运用二次相对效益评价法构建了我国煤炭工业节能减排效果的动态评价模型,阐释了该评价模型动态评价待测单元的机理及特点,解决了现有模型无法动态评价煤炭工业在节能减排工作中的有效努力程度及其效果,并进行了评价的实证测试和分析。  相似文献   
6.
考虑灾害的突发性、信息获取的不完全性以及应急救援的紧迫性,引入区间数描述应急物资供给与需求的模糊不确定性,引入三角模糊数刻画路网容量受限情况下每周期的最大物资运输总量,综合考虑灾害、灾区、灾民以及物资等多重因素,引入延迟系数,以应急物资分配的总延迟时间最小化和总系统损失最小化为目标,构建模糊信息条件下考虑多需求点、多配送中心、多物资、多周期、多目标的应急物资动态分配优化决策模型,分析了区间目标函数、区间模糊与三角模糊约束条件的清晰化方法,采用基于二维欧式距离客观赋权模糊算法求解模型,并以青海玉树地震为例对所提出模型的有效性和可行性进行验证。结果表明:所提出的模型能够最大程度地权衡延迟时间与系统损失,形成多周期最优的物资分配方案;现实多周期应急物资分配,时间并不是唯一考虑的因素,需要综合考虑不同应急周期的灾情、灾区、灾民和物资等多种因素对系统总损失造成的影响;重视时间偏好系数,可能使系统总损失增大,表明单一考虑时间偏好系数和损失偏好系数均具有片面性,应该把握选择"度",发挥二者结合的相互促进作用;物资分配方案基于决策者偏好,并考虑每周期不同需求点的易损性、重要性、需求紧急性以及各类应急物资的重要性与时效性差异参数,有利于提高多周期决策的柔性和现实适用性。  相似文献   
7.
针对传统的单阶段物资分配模型可能导致应急物资分配的局部冗余或短缺、高成本、系统无法达到全局最优等现实情况,通过在指数效用函数中引入灾民物资需求的比例短缺测度公平,以物资短缺的延迟损失最小化与物资分配的总成本最小化为目标构建考虑多集散点、多配送中心和多受灾点的三级配送网络的应急物资动态多阶段分配模型,设计了目标转化与线性近似相结合的模型求解方法,并通过算例对所提出模型的有效性和可行性进行了验证。结果表明:所提出的多阶段模型能够兼顾物资分配的效率与公平,最大程度地降低物资短缺的延迟损失以及物资分配的总成本;运用灾民物资需求的比例短缺量化公平,避免了由于各受灾点的需求量差异而对公平分配产生的影响,可以使各受灾点即使在应急救援初期物资有限、中期物资持续供不应求等情况下,仍然能够在每阶段获得一定比率的所需物资,进而避免较大的物资短缺损失,确保多受灾点之间多阶段应急物资分配的公平性,更符合灾害救援实际,可为现实大规模灾害应急救援物资多阶段分配提供决策支持。  相似文献   
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