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考虑协同网络信息的非常规突发事件应急多指标决策模型被引量：3: 1; 作者和媛媛巩在武《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第23期75-77,共3页; 文章针对非常规突发事件所呈现的复杂多主体特征,利用基于协同网络的决策方法研究非常规突发事件下应急决策问题。考虑有效表征应急决策主体之间复杂的结构与关系,对多级多层次决策主体间协调性进行研究,基于协同网络的决策理论构建非... 展开更多; 关键词应急决策协同网络信息非常规突发事件混合TOPSIS方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超网络模型的智慧政务信息协同建设城际分野与发展策略研究被引量：1: 2; 作者蒲泓宇马捷 +1 位作者栾泽权张云开《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第6期100-118,共19页; [目的/意义]信息协同状态是影响智慧政务建设水平的重要因素,当前我国各城市智慧政务建设水平参差,通过构建智慧政务信息协同超网络模型,对信息协同状态进行量化测度,并基于现实城市案例,展开城际信息协同状态分野研究,对于明确智慧政... 展开更多; 关键词智慧政务信息协同信息协同网络超网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于异质信息融合的网络图像半监督学习方法被引量：3: 3; 作者杜友田李谦 +1 位作者周亚东吴陈鹤《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1923-1932,共10页; 网络图像通常包含文本、颜色和纹理等异质信息.本文提出了一种基于多类异质信息融合的网络图像半监督学习方法—局部协同训练(Local co-training,LCT).该方法在每个视图(对应一类信息)上对每个样本点的邻域构建线性局部模型,利用一组局... 展开更多; 关键词网络图像分类异质信息局部协同训练机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型被引量：2: 4; 作者陈正张扬李田科《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第1期90-94,102,共6页; 首先给出超视距协同空战传感器、武器协同控制的定义,并描述传感器、武器协同控制决策问题。然后介绍协同网络信息相关定义及其矩阵式表述。在此基础上建立基于协同网络信息的传感器、武器协同控制决策的数学模型,最后利用多目标进化算... 展开更多; 关键词超视距协同空战传感器武器协同控制决策协同网络信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑协同网络信息的非常规突发事件应急多指标决策模型被引量：3: 1; 作者和媛媛巩在武; 机构南京信息工程大学中国制造业发展研究院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第23期75-77,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(71171115) 教育部人文社会科学基金资助项目(14YJCZH051) +3 种基金中国制造业发展研究院2014年度开放课题资助项目(SK20140090-26); 文摘文章针对非常规突发事件所呈现的复杂多主体特征,利用基于协同网络的决策方法研究非常规突发事件下应急决策问题。考虑有效表征应急决策主体之间复杂的结构与关系,对多级多层次决策主体间协调性进行研究,基于协同网络的决策理论构建非常规突发事件应急协同决策模型,给出非常规突发事件应急预案选择的混合TOPSIS方法。; 关键词应急决策协同网络信息非常规突发事件混合TOPSIS方法; 分类号 N945.25 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超网络模型的智慧政务信息协同建设城际分野与发展策略研究被引量：1: 2; 作者蒲泓宇马捷栾泽权张云开; 机构复旦大学国家智能评价与治理实验基地复旦大学发展研究院吉林大学商学与管理学院南开大学商学院; 出处《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第6期100-118,共19页; 文摘 [目的/意义]信息协同状态是影响智慧政务建设水平的重要因素,当前我国各城市智慧政务建设水平参差,通过构建智慧政务信息协同超网络模型,对信息协同状态进行量化测度,并基于现实城市案例,展开城际信息协同状态分野研究,对于明确智慧政务信息协同建设的目标和方向,促进智慧政务的发展具有重要意义。[方法/过程]构建智慧政务超网络模型,从微观和宏观多视角提出信息协同状态的量化测度方案,选取我国智慧政务建设水平处于不同阶段的代表性城市为案例,深入分析各类测度指标城际差异,并根据指标对现实意义的映射揭示信息协同建设城际分野现状。[结果/结论]分析发现,随着智慧化建设水平的提升,信息协同网络整体呈现熵增的趋势,即信息间关联更趋复杂,信息协同规模不断扩大,但节点之间链接的丰富速度通常慢于协同规模的扩张速度,即信息内容层面关联的发展速度低于对信息协同需求的成长速度,基于信息协同网络的特征,从单要素以及整体宏观层面,提出了相应的信息协同发展策略。; 关键词智慧政务信息协同信息协同网络超网络; Keywords smart government information collaboration information collaborative network supernetwork; 分类号 G63-39 [文化科学—教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于异质信息融合的网络图像半监督学习方法被引量：3: 3; 作者杜友田李谦周亚东吴陈鹤; 机构西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1923-1932,共10页; 基金国家自然科学基金(60905018 61202392 +5 种基金 60921003 61175039) 2012jdhz08)资助~~; 文摘网络图像通常包含文本、颜色和纹理等异质信息.本文提出了一种基于多类异质信息融合的网络图像半监督学习方法—局部协同训练(Local co-training,LCT).该方法在每个视图(对应一类信息)上对每个样本点的邻域构建线性局部模型,利用一组局部模型来表示数据关系;基于信息传播和协同训练对模型进行增量式迭代更新.该算法在协同训练和基于图正则化的方法这两类半监督学习算法间建立了桥梁.局部协同训练算法能够准确地描述样本的复杂分布,并且可以进行高效的增量学习,有利于大规模网络图像的在线学习.在Corel,Pascal和ImageNet数据集上的实验结果表明该方法具有良好的性能.; 关键词网络图像分类异质信息局部协同训练机器学习; Keywords Web image classification, heterogeneous information, local co-training （LCT）, machine learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型被引量：2: 4; 作者陈正张扬李田科; 机构海军航空工程学院解放军; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第1期90-94,102,共6页; 文摘首先给出超视距协同空战传感器、武器协同控制的定义,并描述传感器、武器协同控制决策问题。然后介绍协同网络信息相关定义及其矩阵式表述。在此基础上建立基于协同网络信息的传感器、武器协同控制决策的数学模型,最后利用多目标进化算法(MOEA),以一架预警机指挥控制4架战斗机拦截1个来袭目标情况为例对模型进行了验证说明。其结果表明了所建立模型在传感器、武器协同控制决策研究中的可行性和有效性。; 关键词超视距协同空战传感器武器协同控制决策协同网络信息; Keywords beyond-visual-range coordinated air combat sensor and weapon coordinated control decision-making collaboration network information; 分类号 V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑协同网络信息的非常规突发事件应急多指标决策模型	和媛媛巩在武	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于超网络模型的智慧政务信息协同建设城际分野与发展策略研究	蒲泓宇马捷栾泽权张云开	《现代情报》 CSSCI 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于异质信息融合的网络图像半监督学习方法	杜友田李谦周亚东吴陈鹤	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	超视距协同空战传感器、武器协同控制决策模型	陈正张扬李田科	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料