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基于Autoencoder网络的数据降维和重构 被引量:31
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作者 胡昭华 宋耀良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1189-1192,共4页
在机器学习,模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中,往往会面临着"维数灾难"问题。因此,特征数据的降维方法,即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行处理,成为当前数据驱动的计算方法研究热点之一。该文引入... 在机器学习,模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中,往往会面临着"维数灾难"问题。因此,特征数据的降维方法,即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行处理,成为当前数据驱动的计算方法研究热点之一。该文引入一种特殊的非线性降维方法,称为自编码(Autoencoder)神经网络,该方法采用CRBM(Continuous Restricted Boltzmann Machine)的网络结构,通过训练具有多个中间层的双向深层神经网络将高维数据转换成低维嵌套并继而重构高维数据。特别地,自编码网络提供了高维数据空间和低维嵌套结构的双向映射,有效解决了大多数非线性降维方法所不具备的逆向映射问题。将Autoencoder用于人工数据和真实图像数据的实验表明,Autoencoder不仅能发现嵌入在高维数据中的非线性低维结构,也能有效地从低维结构中恢复原始高维数据。 展开更多
关键词 自编码网络 高维数据 降维 重构
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网络安全战略与方法发展现状、趋势及展望 被引量:3
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作者 邬江兴 季新生 +3 位作者 贺磊 谢宇 牛玉坤 张帆 《中国工程科学》 北大核心 2025年第1期14-27,共14页
在全球数字生态系统底层驱动范式转型的推动下,网络安全已成为一个至关重要的议题,其重要性与日俱增。本文深入分析了当前网络安全战略与方法的发展现状和未来发展趋势,全面评估了全球网络安全格局的变化,详细介绍了国外网络安全战略的... 在全球数字生态系统底层驱动范式转型的推动下,网络安全已成为一个至关重要的议题,其重要性与日俱增。本文深入分析了当前网络安全战略与方法的发展现状和未来发展趋势,全面评估了全球网络安全格局的变化,详细介绍了国外网络安全战略的发展现状,重点分析了美国和欧盟的相关政策;探讨了网络弹性、设计安全和零信任等国际主流网络安全方法,以及我国原创的内生安全理论和拟态构造技术;在此基础上指出我国网络安全发展具有庞大的市场应用前景、完整的信息产业链、系统化的人才培养体系和原创技术理论等优势,但在安全责任分配机制、法律法规体系完善度以及安全标准建设等方面仍存在提升空间;研究建议,加快制定中国特色网络安全政策法规,构建基于内生安全的网络安全架构,推动网络安全责任从用户侧向制造侧转移,为建立全面的网络安全责任和质量控制体系提供有力支撑,提升数字产品的整体安全性。 展开更多
关键词 网络安全战略 网络安全方法 内生安全 网络安全责任转移
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一种基于改进D-S证据的智慧水利网络安全态势评估方法
3
作者 夏卓群 周子豪 +1 位作者 邓斌 康琛 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期938-943,共6页
智慧水利是国家关键信息基础设施的重要行业和领域。网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网络安全建设提供了有力支撑。针对智慧水利网络模型特点以及基于单一D-S证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观依赖性、证... 智慧水利是国家关键信息基础设施的重要行业和领域。网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网络安全建设提供了有力支撑。针对智慧水利网络模型特点以及基于单一D-S证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的智慧水利态势评估方法。首先,面对海量水利数据,使用深度自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理。然后,将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果融合,得出基本概率分配函数值,其将作为D-S证据理论的输入。最后,通过D-S证据理论的融合规则得到最终的网络安全态势评估结果。实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性。 展开更多
关键词 智慧水利 网络安全态势感知 D-S证据理论 深度自编码器 深度神经网络
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中国网络流行语演化20年:机理、规律与转向 被引量:6
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作者 李彪 《西安交通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第1期106-115,共10页
以2003—2022年200个网络流行语为研究对象,以拉斯韦尔的传播要素作为理论框架,通过Logistic回归分析发现,网络流行语在横向上具有柔性抵抗与恶搞拼贴、圈地自萌与“社会文身”、符码延异与脱敏祛魅、易解码与“通约货币”、“弱者的武... 以2003—2022年200个网络流行语为研究对象,以拉斯韦尔的传播要素作为理论框架,通过Logistic回归分析发现,网络流行语在横向上具有柔性抵抗与恶搞拼贴、圈地自萌与“社会文身”、符码延异与脱敏祛魅、易解码与“通约货币”、“弱者的武器”与情绪解压阀、“范式订立”与易认知偏见、实用主义与语言暴力结合、自我降格和精神矮化等显著特征;在纵向上呈现出从社会大场域向趣缘小场域转移、从广播到窄播、从闭合修辞系统向开放修辞系统转化等特征。据此提出,网络流行语的引导范式需从粗放型霸权管理向精细化的微观修辞引导转向,构建理性的表达生态和健康有序的舆论生态才是有效减少宣泄型网络流行语的治本之策。 展开更多
关键词 网络流行语 网络舆论 多元网络文化 社群传播 舆论生态 传播修辞
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型
5
作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码器 局部-全局图网络
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卷积循环神经网络的高光谱图像解混方法
6
作者 孔繁锵 余圣杰 +2 位作者 王坤 方煦 吕志杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期142-151,共10页
针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创... 针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创新性的网络结构设计,通过卷积层深入挖掘空间特征,同时利用卷积长短期记忆单元充分挖掘波段间的光谱变异性及其光谱相关性,有效处理光谱维度的序列信息,从而实现对高光谱数据更加精准和高效的分析。为了更加细致地区分和利用高光谱数据中不同谱段的特异性,采用深度光谱分区方法优化网络输入,通过自适应学习机制对不同光谱区域精细化处理,增强了模型对高光谱数据中复杂光谱关系的捕捉能力,进一步提升网络的解混性能。在模拟和多个真实高光谱数据集上的对比实验表明,该方法在解混精度和模型鲁棒性等方面均优于现有方法,特别是在处理复杂地物光谱特征时,表现出良好的泛化能力和稳定性,能够准确估计端元和丰度。 展开更多
关键词 高光谱图像 循环神经网络 自编码器 卷积长短期记忆网络 深度光谱分区
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社区同群效应与居民网络消费扩容提质 被引量:2
7
作者 尹振涛 张珩 《武汉大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期146-159,共14页
在百年未有之大变局下,扩内需、促消费已成为推动经济高效循环、满足人民美好生活需要的关键途径。作为人际互动与社会关系构建的关键场所,社区居民所形成的关系网络,不仅能强化居民之间的相互依赖,也能使居民消费行为产生同群效应。社... 在百年未有之大变局下,扩内需、促消费已成为推动经济高效循环、满足人民美好生活需要的关键途径。作为人际互动与社会关系构建的关键场所,社区居民所形成的关系网络,不仅能强化居民之间的相互依赖,也能使居民消费行为产生同群效应。社区同群效应的信息传递与知识溢出,在促进居民网络消费扩容提质的同时,可以通过增加网络消费信贷、提升消费等级和降低居民依赖心理,使得低于参考点的居民受到激励,实现网络消费的扩容提质,这一点在男性和银发群体以及处于中小城市和农村地区的居民中表现得更为明显。社区同群效应对居民网络消费所产生的这种积极作用,为建立社区交流机制、设计符合居民需求特点的网络消费信贷体系、树立理性消费观和构建能释放内需动力的消费机制提供了新的实证证据,也丰富了居民消费领域的研究。 展开更多
关键词 社区同群效应 网络消费 扩容提质 网络消费信贷
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技术多元化、持续创新与企业韧性——双重网络的调节作用 被引量:1
8
作者 王海花 李雅洁 龚燕燕 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第3期50-61,共12页
技术多元化是分散外部风险、增强企业韧性的有效途径。基于资源基础理论,以“资源—能力—结果”为理论逻辑,利用2010—2021年沪深A股新能源汽车企业数据,从双重网络视角引入内部合作网络密度和外部合作网络中心度,进一步探究技术多元... 技术多元化是分散外部风险、增强企业韧性的有效途径。基于资源基础理论,以“资源—能力—结果”为理论逻辑,利用2010—2021年沪深A股新能源汽车企业数据,从双重网络视角引入内部合作网络密度和外部合作网络中心度,进一步探究技术多元化、持续创新与企业韧性间的深层关系机制。结果表明,技术多元化与企业韧性呈倒U型关系,持续创新在其中发挥中介作用;内部合作网络密度负向调节技术多元化与持续创新的关系;外部合作网络中心度能够缓解内部合作网络密度对总体技术多元化、非相关技术多元化与持续创新关系的负向调节效应。结论可为企业制定技术多元化战略、构建内外部合作网络以培育持续创新能力,进而在变局中行稳致远,实现韧性发展提供经验证据。 展开更多
关键词 技术多元化 持续创新 企业韧性 内部合作网络 外部合作网络
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全球光伏产业链贸易网络演化特征及影响因素 被引量:3
9
作者 齐玮 黎俊宏 李启昊 《工业技术经济》 北大核心 2025年第2期150-160,共11页
本文基于社会网络分析法对2007~2022年全球光伏产业链贸易网络演化特征及影响因素的研究发现:(1)产业链上、中、下游整体网络指标依次增高,中游受到贸易保护政策影响最大;(2)光伏贸易趋于活跃,制裁与规避使产业向东南亚、中东欧转移;(3... 本文基于社会网络分析法对2007~2022年全球光伏产业链贸易网络演化特征及影响因素的研究发现:(1)产业链上、中、下游整体网络指标依次增高,中游受到贸易保护政策影响最大;(2)光伏贸易趋于活跃,制裁与规避使产业向东南亚、中东欧转移;(3)经济规模、制造业能力、距离等对产业链各环节贸易水平产生了持续影响。综上,光伏产业政策所拓展的市场可以保证一定水平制造业规模和技术的更迭,进而获得贸易优势地位并反哺贸易政策,保证其有效性。本文研究对于把握我国光伏产业未来贸易方向,制定差异化政策提供数据支持。 展开更多
关键词 光伏产业链 国际贸易网络 复杂网络 社会网络理论 QAP方法 未来贸易方向 差异化政策
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网络主播的职业特点、风险挑战与良性发展路径 被引量:1
10
作者 季为民 《人民论坛》 北大核心 2025年第3期96-100,共5页
近年来,随着智能手机、移动端平台及通讯技术的广泛普及,网络消费市场不断扩大,网络直播行业蓬勃发展,网络主播群体迅速壮大。这一职业群体通过网络平台直播这一新颖的形式,不仅为大众带来了丰富多彩的娱乐内容,还逐渐发展成为推动经济... 近年来,随着智能手机、移动端平台及通讯技术的广泛普及,网络消费市场不断扩大,网络直播行业蓬勃发展,网络主播群体迅速壮大。这一职业群体通过网络平台直播这一新颖的形式,不仅为大众带来了丰富多彩的娱乐内容,还逐渐发展成为推动经济、政治、文化和社会发展的全新力量。网络主播们通过直播,不仅展现了个人才艺,还推动了“全民主播”的内容共创,形成了粉丝经济与直播经济等新兴经营模式,极大地促进了互联网直播销售的繁荣。然而,面对信息技术快速迭代、网络舆情复杂多变的全新形势,网络主播行业也面临诸多风险与挑战,如行业标准合规性不足、内容创作同质化严重、专业技能门槛偏低以及品牌保护意识薄弱等,亟需采取有效措施进行应对与改进。 展开更多
关键词 网络主播 职业 网络直播 特点 风险
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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量:2
11
作者 邓淼磊 阚雨培 +3 位作者 孙川川 徐海航 樊少珺 周鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期453-466,共14页
入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新... 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 深度学习 异常检测 网络入侵检测系统
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网络刑事法学的学术品格与知识转型 被引量:1
12
作者 李怀胜 《江西师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第3期68-78,共11页
技术变革导致的社会结构变迁是塑造网络犯罪的深层机理,也是网络刑事法学产生的时代底色。网络刑事法学担负着推动传统刑法的网络化转型与构建自主知识体系的双重任务。在当前网络犯罪研究蔚为大观的背景下,网络刑事法学逐渐形成了自身... 技术变革导致的社会结构变迁是塑造网络犯罪的深层机理,也是网络刑事法学产生的时代底色。网络刑事法学担负着推动传统刑法的网络化转型与构建自主知识体系的双重任务。在当前网络犯罪研究蔚为大观的背景下,网络刑事法学逐渐形成了自身的理论特质与学术品格,即技术治理与法律治理的并重,体系开放与沉稳内敛的并行,跨域共生与植根本土的并立。网络刑事法学的发展方向,应当是在研究范式、研究方法与知识体系上进一步创新,网络刑事法学也必然经历与传统刑法从分离到融合的历史轨迹。 展开更多
关键词 网络犯罪 网络刑事法学 一体化 研究领域
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基于卷积和Transformer神经网络架构搜索的脑胶质瘤多组织分割网络 被引量:1
13
作者 陶永鹏 柏诗淇 周正文 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2378-2386,共9页
脑胶质瘤在磁共振成像(MRI)图像中的形状大小变化大、边界模糊且组织结构复杂,这些特点导致了脑肿瘤分割任务的挑战性,通常这种任务需要具备深厚专业知识的研究人员设计复杂定制的网络模型才能完成。这一过程不仅耗时,而且需要大量的人... 脑胶质瘤在磁共振成像(MRI)图像中的形状大小变化大、边界模糊且组织结构复杂,这些特点导致了脑肿瘤分割任务的挑战性,通常这种任务需要具备深厚专业知识的研究人员设计复杂定制的网络模型才能完成。这一过程不仅耗时,而且需要大量的人力资源。为了简化网络设计流程并自动获取最优的网络结构,提出一种基于卷积和Transformer神经网络架构搜索的脑胶质瘤多组织分割网络(NASCT-Net),以在构建用于多模态MRI脑肿瘤分割的网络架构的过程中,提高分割的精确度。首先,将神经架构搜索(NAS)技术应用于编码器的构建,形成可堆叠的NAS编解码模块,以自动优化适用于脑胶质瘤精准分割的网络架构;其次,在编码器底层集成基于Transformer的特征编码模块,以增强对肿瘤各组之间的相对位置和全局信息的表征能力;最后,通过构建体积加权Dice损失函数(VWDiceLoss),解决前景与背景的不平衡问题。在BraTS2019脑肿瘤数据集上与Swin-Unet等方法进行比较的实验结果表明,NASCT-Net的平均Dice相似系数(DSC)提高了0.009,同时平均Hausdorff距离(HD)降低了1.831 mm,验证了NASCT-Net在提高脑肿瘤多组织分割精度方面的有效性。 展开更多
关键词 网络架构 神经网络架构搜索 脑肿瘤分割 卷积神经网络 TRANSFORMER
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考虑多重异质性的区域环境合作治理小世界网络演化博弈研究 被引量:1
14
作者 范如国 吴婷 《管理工程学报》 北大核心 2025年第1期140-154,共15页
由于环境污染具有负外部性,跨区域的环境问题不断涌现,因此,地方政府之间的合作治理是化解区域环境问题的重要路径,也是未来中国区域环境治理的发展方向。本文基于复杂网络理论、演化博弈理论,考虑地方政府间的偏好异质性和收入异质性,... 由于环境污染具有负外部性,跨区域的环境问题不断涌现,因此,地方政府之间的合作治理是化解区域环境问题的重要路径,也是未来中国区域环境治理的发展方向。本文基于复杂网络理论、演化博弈理论,考虑地方政府间的偏好异质性和收入异质性,引入权重来刻画不同地区在合作中的贡献度的差异,并纳入收益分配机制、违约金机制,构建了加权NW小世界网络上地方政府间合作治理的演化博弈模型;通过数值仿真,分析了合作收益和成本、违约金、异质性三方面对网络合作水平的影响。研究结果表明:合作收益增加与合作成本降低均能促进地方政府合作治理网络向着帕累托最优方向演化,且当合作收益和合作成本到达一定水平时,经济发展水平低的地区对合作收益和合作成本的变化更为敏感。适当的违约金可以促进地方政府合作行为的演化,但违约金只是起到保障和制约的作用,仅提高违约金难以促进合作策略全扩散。节点异质性对于提高地方政府区域合作治理水平是一把双刃剑。 展开更多
关键词 复杂网络 演化博弈 区域环境 合作治理 异质性
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隐喻式网络流行语的生成逻辑、表达类型与治理路径 被引量:2
15
作者 李巨星 秦菱 董嘉怡 《西安交通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第1期116-122,共7页
隐喻式网络流行语是借助特定修辞手法进行意义表述的一种网络语言建构活动,其偏离常规的话语表达方式而愈发受到网民青睐,映射社会现实、彰显社会心态和丰富网络文化的同时,也增加了社会舆论失真和舆论生态失衡的风险。外在文学修辞属... 隐喻式网络流行语是借助特定修辞手法进行意义表述的一种网络语言建构活动,其偏离常规的话语表达方式而愈发受到网民青睐,映射社会现实、彰显社会心态和丰富网络文化的同时,也增加了社会舆论失真和舆论生态失衡的风险。外在文学修辞属性与内在意义映射文本属性的双重加持是隐喻式网络流行语的基本生成逻辑,本体隐喻下的创意表达与旨趣标识、方位隐喻下的情感投射与舆情聚焦,以及结构隐喻下的情绪调适与利益攫取是其基本表达类型。隐喻式网络流行语能够丰富话语体系和激发市场活力,但也存在着扰乱语言环境、过度娱乐大众和冲击主流价值的现实风险,可以从多元参与、立体监督、技术创新以及借鉴交流等维度进行体系化的协同治理。 展开更多
关键词 网络流行语 概念隐喻 意义映射 网络文化 社会心态 语言环境 舆论生态
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基于广义换热网络的质量交换网络质能比拟及全局优化 被引量:1
16
作者 肖媛 陈怡 +1 位作者 刘思琪 崔国民 《化工进展》 北大核心 2025年第1期121-134,共14页
质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的... 质量交换网络是过程系统高效经济回收污染物或杂质的重要途径,其中组分浓度的小尺度特征对于其求解域和全局优化性能存在一定限制。基于质量传递和能量传递比拟理论,本文假设了单位高度塔板提供有效传质的塔板质量,建立了非连续传质的板式塔和广义换热器的比拟关系;在此基础上,将小尺度质量交换网络比拟为广义换热网络,进而采用节点非结构模型和强制进化随机游走算法对广义换热网络进行全局优化;最后,将优化所得的广义换热网络回归为质量交换网络,使其满足传质可行性约束。算例分析表明,该方法可有效拓展质量交换网络搜索空间,提升流股匹配的多样性和全局优化性能。同时,灵活调整比拟尺度和协调系数能够进一步丰富优化路径,提升最优解的质量,获得了R2S3算例和R2S2算例优于文献最优的结构。 展开更多
关键词 过程系统 质量交换网络 质能比拟 广义换热网络 全局优化 强制进化随机游走算法
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基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别 被引量:1
17
作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多
关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性
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网络行政组织如何促进区域环境绩效改善——以长三角示范区联合河长制为例 被引量:1
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作者 邢华 冯博 闫新宇 《公共行政评论》 北大核心 2025年第1期126-145,199,共21页
网络有效性是区域环境治理的重要问题。已有研究主要集中在个体组织和网络整体层面,但对于网络边缘层面的治理效果研究不足。网络行政组织(Network Administrative Organization,NAO)作为独立于网络参与主体的治理组织,可以有效协调网... 网络有效性是区域环境治理的重要问题。已有研究主要集中在个体组织和网络整体层面,但对于网络边缘层面的治理效果研究不足。网络行政组织(Network Administrative Organization,NAO)作为独立于网络参与主体的治理组织,可以有效协调网络活动,提升网络边缘层面的治理绩效。论文以长三角示范区联合河长制为例,运用合成控制方法研究网络行政组织对区域环境治理绩效的改善作用,并通过质性研究分析其影响机制。研究结果表明,联合河长制显著改善了省际边界水环境质量,其原因在于联合河长制嵌入于长三角一体化治理体制,同时形成了完善的协作治理体制生产链,从而有效解决了跨行政辖区环境治理的碎片化问题。论文进一步发展了区域协作治理理论,对更好发挥网络行政组织的作用,以及在更广阔的制度背景下探讨网络治理结构、治理过程及领导力等因素的互动具有重要的实践价值和理论意义。 展开更多
关键词 网络治理 网络行政组织 联合河长制 环境绩效
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基于引力影响模型的轨道交通网络关键节点识别研究 被引量:1
19
作者 左忠义 刘泽宇 杨广川 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期102-112,共11页
有效识别轨道交通网络中的关键节点,有助于分析轨道交通网络鲁棒性,并制定轨道交通网络抗风险预案,保障轨道交通网络的正常运行。本文考虑轨道交通网络中节点之间的相互影响情况,选取连接重要度(DC)、路径重要度(BC)和可达重要度(CC)作... 有效识别轨道交通网络中的关键节点,有助于分析轨道交通网络鲁棒性,并制定轨道交通网络抗风险预案,保障轨道交通网络的正常运行。本文考虑轨道交通网络中节点之间的相互影响情况,选取连接重要度(DC)、路径重要度(BC)和可达重要度(CC)作为节点重要度的综合衡量指标;将现实轨道交通网络构造为相应拓扑网络,借助引力影响模型识别轨道交通网络关键节点,并分析不同影响因素下的网络性能差异,得出最佳引力影响半径与攻击策略;结合现实轨道交通网络,从引力角度分析轨道交通网络关键节点,并提出相关建议。结果表明:节点的重要度由目标节点与其他节点产生的引力作用组成;当引力影响模型的引力影响半径R=8,并选取动态攻击策略时,与R=7和R=9相比,最大连通子图相对大小下降率分别提高13.25%和10.39%,网络客流效率相对大小下降率分别提高5.12%和6.71%;相较于FGM(融合引力模型)、GC(万有引力中心性指标)、KSGC(基于k-shell改进的万有引力模型)和考虑集体影响力的CI模型,引力影响模型在轨道交通网络关键节点识别中有明显优势。此外,在攻击前30个节点后,北京市地铁网络最大连通子图相对大小降低91.68%,网络客流效率相对大小降低86.17%,表明引力影响模型在北京市地铁网络中具有适用性与有效性。通过引力影响模型识别轨道交通网络中关键节点,可以为分析网络鲁棒性提供新的思考角度,为决策者制定网络抗风险预案提供有效依据。 展开更多
关键词 城市交通 关键节点 引力影响模型 网络性能 复杂网络
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数字时代高校网络舆情引导策略研究 被引量:1
20
作者 邓力 刘志欣 《学校党建与思想教育》 北大核心 2025年第4期78-80,共3页
数字时代背景下,人工智能为高校网络舆情研判与处置带来了新的机遇,与此同时,技术发展也使得多元社会思潮借助舆情事件冲击主流价值观的传播与培育,舆论场域耦合人工智能阻碍青年大学生的认知与判断,圈层泛化裹挟主流话语权干扰思想政... 数字时代背景下,人工智能为高校网络舆情研判与处置带来了新的机遇,与此同时,技术发展也使得多元社会思潮借助舆情事件冲击主流价值观的传播与培育,舆论场域耦合人工智能阻碍青年大学生的认知与判断,圈层泛化裹挟主流话语权干扰思想政治教育的价值引导。对此,须从加强主流思想舆论建设、强化网络舆情预警机制及提升工作队伍的舆论引导力等方面综合施策,提高网络舆情应对能力,筑牢意识形态工作前沿阵地,落实立德树人根本任务。 展开更多
关键词 数字时代 高校 网络舆情 引导策略
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