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基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
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作者 金毅 郑晨晖 +5 位作者 宋慧波 马家恒 杨运航 刘顺喜 张昆 倪小明 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展... 目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 BP神经网络 灰色关联分析 产能预测
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水网城市湿地生态网络韧性评价——以苏州中心城区为例
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作者 朱颖 周昕宇 +2 位作者 冯育青 汪辉 李欣 《林业科学》 北大核心 2025年第2期62-73,共12页
【目的】提取苏州中心城区各类湿地空间要素,构建湿地生态网络,定量评价湿地生态网络韧性水平,以期为水网城市湿地生态网络韧性测度及空间保护规划提供科学依据。【方法】以苏州中心城区为例,基于“MSPA-Conefor-MCR-GM”模型构建水网... 【目的】提取苏州中心城区各类湿地空间要素,构建湿地生态网络,定量评价湿地生态网络韧性水平,以期为水网城市湿地生态网络韧性测度及空间保护规划提供科学依据。【方法】以苏州中心城区为例,基于“MSPA-Conefor-MCR-GM”模型构建水网城市湿地生态网络,运用复杂网络分析法,从结构、功能、组分3个维度选取能够反映湿地生态网络韧性特征及水平的指标,定量测度湿地生态网络韧性水平。【结果】1)苏州中心城区提取出19处生态源地、171条潜在生态廊道和28条重要生态廊道,判别出137个生态节点,形成典型的网络状多组团多节点结构特征。其中,生态源地呈现“多中心、多组团”的空间分布特征,潜在生态廊道呈现“东北-中部密集网状、其他片区少或无”的空间分布特征,重要生态廊道呈现“东北-西南走向,局部网格状”的空间分布特点,生态节点形成“总体分散、局部紧密”的空间分布特征。2)结构韧性方面,中心城区湿地生态网络平均聚类系数为0.04,网络平均度为3.12,无标度特征明显,聚集性较弱、连通性一般,结构韧性不足。3)功能韧性方面,平均路径长度、网络效率值、节点结构孔平均值和k核指数平均值分别为5.47、0.19、0.41和2.02,节点之间独立路径平均数量尚可,网络多样性较高,但受城市建设影响,斑块间生态廊道较长,传递性、稳定性不足,协作性较弱。4)组分韧性方面,节点介数中心性值为0~2837.17,平均值为365.17,边介数中心性值为1~2618.76,平均值为1469.43,斑块、廊道重要性差异较大,空间异质性较强,组分韧性水平差异显著。【结论】苏州中心城区湿地生态网络韧性水平一般,结构韧性、功能韧性及组分韧性表现出不同的特征与水平。本研究结果可以作为该区域湿地生态保护与管理的本底参考。 展开更多
关键词 湿地 湿地生态网络 复杂网络分析法 韧性评价 水网城市
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食管癌患者核心症状及症状群的网络分析
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作者 温晓萌 孙彩萍 +2 位作者 韩小云 王小波 顾丹凤 《护理学杂志》 北大核心 2025年第5期20-25,共6页
目的探讨食管癌患者症状群的构成,构建症状网络,探索核心症状,为制订症状管理方案提供参考。方法便利抽样法选取255例食管癌患者进行调查,采用一般资料调查表、中文版欧洲癌症患者生活质量调查量表和食管癌患者特异性生活质量调查量表... 目的探讨食管癌患者症状群的构成,构建症状网络,探索核心症状,为制订症状管理方案提供参考。方法便利抽样法选取255例食管癌患者进行调查,采用一般资料调查表、中文版欧洲癌症患者生活质量调查量表和食管癌患者特异性生活质量调查量表评估其症状发生情况,通过探索性因子分析提取症状群,运用R语言构建症状网络,分析中心性指标。结果食管癌患者共提取6个症状群,分别是疲乏-食欲相关症状群,进食困难相关症状群,呼吸相关症状群,腹泻-反流相关症状群,言语相关症状群,疼痛相关症状群。其中疲乏、食欲减退、疼痛、恶心呕吐和吞咽困难是核心症状。疲乏(rs=4.45270,rc=0.01261)和食欲减退(rs=4.31811,rc=0.01257)的强度和紧密度较高。结论医护人员应关注患者的症状变化,通过对症状群及核心症状进行全程干预,将症状群与网络中心性指标相结合,制订精准的症状管理方案,改善患者治疗期间的生活质量。 展开更多
关键词 食管癌 症状群 核心症状 疲乏 症状网络 症状管理 网络分析 肿瘤护理
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面向社交网络平台的多模态网络欺凌检测模型研究
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作者 李猛坤 李柯锦 +3 位作者 王琪 袁晨 吕慧颖 应作斌 《信息安全研究》 北大核心 2025年第2期154-163,共10页
随着社交网络平台的迅速发展,网络欺凌问题日益突出,文本与图片相结合的多样化网络表达形式提高了网络欺凌的检测和治理难度.构建了一个包含文本和图片的中文多模态网络欺凌数据集,将BERT(bidirectional encoder representations from t... 随着社交网络平台的迅速发展,网络欺凌问题日益突出,文本与图片相结合的多样化网络表达形式提高了网络欺凌的检测和治理难度.构建了一个包含文本和图片的中文多模态网络欺凌数据集,将BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型与ResNet50模型相结合,分别提取文本和图片的单模态特征,并进行决策层融合,对融合后的特征进行检测,实现了对网络欺凌与非网络欺凌2个类别的文本和图片的准确识别.实验结果表明,提出的多模态网络欺凌检测模型能够有效识别出包含文本与图片的具有网络欺凌性质的社交网络帖子或者评论,提高了多模态形式网络欺凌检测的实用性、准确性和效率,为社交网络平台的网络欺凌检测和治理提供了一种新的思路和方法,有助于构建更加健康、文明的网络环境. 展开更多
关键词 网络欺凌 多模态 特征融合 检测模型 社交网络平台
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基于生成对抗网络和卷积神经网络的高速铁路地震预警干扰信号识别方法
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作者 宋晋东 栾世成 +7 位作者 李山有 马强 孙文韬 刘赫奕 周学影 姚鹍鹏 黄鹏杰 朱景宝 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期225-232,共8页
为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信... 为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信号识别模型,并对其进行训练和测试;最后,通过对比试验,验证该模型在干扰信号识别中的有效性和准确性。结果表明:与未使用GAN进行数据增强的情况相比,所提方法识别打夯干扰信号和地震事件信号的准确率分别为99.60%和100%,性能显著提升;此外,GANCNN模型的交并比、准确率、召回率和综合能力评价指标也得到提高。该方法可为高速铁路地震预警干扰信号识别提供参考。 展开更多
关键词 地震预警 高速铁路 卷积神经网络 生成对抗网络 打夯干扰信号
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基于Scrapy的农业网络信息采集技术
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作者 李金 费晶 张玲 《农村科学实验》 2025年第1期96-98,共3页
在信息化时代背景下,互联网已成为信息传播与交流的重要平台,尤其是在农业领域,网络信息的快速获取与有效利用对于推动农业现代化、促进农业科技发展具有不可估量的价值。农业网络信息不仅涵盖政策法规、市场动态、技术革新等多个方面,... 在信息化时代背景下,互联网已成为信息传播与交流的重要平台,尤其是在农业领域,网络信息的快速获取与有效利用对于推动农业现代化、促进农业科技发展具有不可估量的价值。农业网络信息不仅涵盖政策法规、市场动态、技术革新等多个方面,还直接关乎农民的生产决策、农产品的销售,以及农业产业链的整合与优化。基于此,该文对基于Scrapy的农业网络信息采集技术进行了深入探究,旨在高效、准确地从海量网络资源中采集并筛选出有价值的农业信息,为农业领域的发展提供助力。 展开更多
关键词 Scrapy 农业网络信息 信息采集 网络爬虫
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基于改进自编码解码网络的轨道不平顺评价方法
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作者 杨建伟 王小慧 +3 位作者 刘佩珊 杨飞 王金海 孙培文 《铁道学报》 北大核心 2025年第2期131-144,共14页
目前无砟轨道平顺性的评价方法只适用于中短波长,难以满足大范围动态复杂线路的变化需求。如果仅依靠单一波长轨检数据评价轨道状态,会导致其他波长局部波动或潜在病害不能被有效识别的现象。通过挖掘不同波长下的轨道不平顺信息,将深... 目前无砟轨道平顺性的评价方法只适用于中短波长,难以满足大范围动态复杂线路的变化需求。如果仅依靠单一波长轨检数据评价轨道状态,会导致其他波长局部波动或潜在病害不能被有效识别的现象。通过挖掘不同波长下的轨道不平顺信息,将深度学习方法与现有评价方法相融合,提出改进的自编码解码高斯生成对抗神经网络(DAGGAN)及自适应轨道质量指数方法(DAE_TQI),实现对轨道状态的实时监控。为验证方法的准确性和有效性,将其与其他方法进行对比,验证DAGGAN模型在识别单几何不平顺时的有效性,同时DAE_TQI方法可综合评价无砟轨道状态,结果可作为高速铁路轨道养护维修的理论依据。 展开更多
关键词 轨道不平顺 轨道质量指数 自编码解码网络 高斯对抗网络 自适应轨道质量指数
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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
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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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基于引力影响模型的轨道交通网络关键节点识别研究
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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
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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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航路网络关键节点的识别方法 被引量:1
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作者 田文 方琴 +1 位作者 周雪芳 宋津津 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第1期233-242,共10页
有效辨识关键节点对增强网络韧性、提高运行能力具有重要意义,为提高航路网络关键节点识别的准确性,提出基于TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)-灰色关联分析法的综合评价方法和航路网络节点... 有效辨识关键节点对增强网络韧性、提高运行能力具有重要意义,为提高航路网络关键节点识别的准确性,提出基于TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)-灰色关联分析法的综合评价方法和航路网络节点分级方法.首先,从复杂网络统计特性、交通流量特性、脆弱性3个方面构建航路网络关键节点评价指标体系;通过引入相对熵改进逼近理想值排序法,并结合灰色关联分析法综合评价航路点重要程度,采用基于K-means聚类方法有效划分航路节点等级;最后,以民航空管实际运行数据为实例,开展关键节点识别.研究表明:相较于单一指标,所建航路网络节点评价指标体系获得的评价结果更加全面;改进TOPSIS-灰色关联分析方法相较于传统TOPSIS法评价结果更加准确;所提识别方法发现了我国华东地区典型繁忙航路网络中有29个关键节点,其在网络结构及交通流量方面具有关键作用. 展开更多
关键词 复杂网络 逼近理想值排序 相对熵 灰色关联度 K-MEANS聚类
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基于优化的U-net网络掘进工作面煤岩识别方法研究
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作者 栾恒杰 杨玉晴 +4 位作者 刘建康 蒋宇静 刘建荣 马德良 张孙豪 《采矿与岩层控制工程学报》 北大核心 2025年第1期94-108,共15页
为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3... 为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3种网络模型对数据集进行训练,并对训练结果进行对比分析。分析结果表明:在训练次数达到100次时,3种网络模型准确率分别为89.25%, 93.52%及94.55%,改进U-net网络模型准确率相较改进前提高1.03%;在煤岩识别方面, U-net网络模型比FCN网络模型取得了更高的准确率,在测试环节中也表现出了更好的性能;在预测环节中,对煤岩边缘部分的识别做到了更为精准的处理。该方法可为煤岩识别的精准度的提高提供参考。 展开更多
关键词 煤岩识别 深度学习 U-net网络 CANNY边缘检测算法
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社交网络节点重要性识别研究进展
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作者 郭强 欧阳 +1 位作者 江明珠 刘建国 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期125-151,共27页
准确识别社交网络中的节点重要性对于促进或抑制信息传播、遏制疾病传播具有重要意义,同时在精准营销和社会治理等领域也具有重要理论意义和应用价值。该文从4个角度对节点影响力识别算法进行总结和梳理,具体包括:基于微观局部结构、中... 准确识别社交网络中的节点重要性对于促进或抑制信息传播、遏制疾病传播具有重要意义,同时在精准营销和社会治理等领域也具有重要理论意义和应用价值。该文从4个角度对节点影响力识别算法进行总结和梳理,具体包括:基于微观局部结构、中观的社团结构、宏观全局结构及基于机器学习的算法。详细介绍了其中的代表性算法,并从不同层面分析了不同算法的优缺点。此外还总结了常用的传播动力学模型和评价指标。最后提炼了仍需解决的问题和未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 社交网络 节点重要性 社团结构 机器学习
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基于代理生成对抗网络的服务质量感知云API推荐系统投毒攻击
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作者 陈真 刘伟 +3 位作者 吕瑞民 马佳洁 冯佳音 尤殿龙 《通信学报》 北大核心 2025年第3期174-186,共13页
针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对... 针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一问题,提升虚假用户的隐蔽性。其次,引入代理模型评估生成对抗网络生成的虚假用户的攻击效果,将评估结果作为代理损失优化生成对抗网络,进而实现在兼顾虚假用户隐蔽性的同时增强攻击效果。云API服务质量数据集上的实验表明,所提方法在兼顾攻击的有效性和隐蔽性方面均优于现有方法。 展开更多
关键词 推荐系统 云API 投毒攻击 生成对抗网络 代理模型
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基于复杂网络的洪涝灾害链风险评估
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作者 高玉琴 徐诺 +2 位作者 汪键 王丽君 刘彤 《水资源保护》 北大核心 2025年第2期115-122,共8页
为研究洪涝灾害演化过程对流域居民生活和社会经济的影响,从灾害链和复杂网络视角对洪涝灾害链演化风险开展评估。通过收集洪涝灾害典型案例,结合事件树分析法,搭建了洪涝灾害链演化网络。基于贝叶斯网络和网络传播模型,构建了洪涝灾害... 为研究洪涝灾害演化过程对流域居民生活和社会经济的影响,从灾害链和复杂网络视角对洪涝灾害链演化风险开展评估。通过收集洪涝灾害典型案例,结合事件树分析法,搭建了洪涝灾害链演化网络。基于贝叶斯网络和网络传播模型,构建了洪涝灾害链风险评估模型,并应用于秦淮河流域。结果表明:洪涝灾害链综合风险由节点风险累积或叠加构成;秦淮河流域“2016·7”洪涝灾害链综合风险水平在洪涝灾害发生后约103 h达极大值,约173 h达第二峰值,综合风险水平约为原生洪涝风险的7倍;公路事故、供排水事故、生态环境破坏事故、水污染事故为关键节点,洪涝灾害→水土流失灾害→水污染事故→生态环境破坏事故为关键传播边,通过对关键节点加强监测应对,对关键链条进行阻截断链,可有效减灾降损。 展开更多
关键词 洪涝灾害 灾害链 复杂网络 事件树分析法 贝叶斯网络 秦淮河流域
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基于帧保序缓存的时间敏感网络FRER机制
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作者 蔡岳平 胡绍柳 韩笑 《通信学报》 北大核心 2025年第3期164-173,共10页
为解决时间敏感网络帧复制与消除可靠性(FRER)机制的帧乱序导致缓存区溢出帧丢弃问题,提出了一种基于相交节点处帧保序缓存的FRER机制。该机制在FRER路径对的相交节点处通过帧到达事件和定时器超时事件提前对无序帧进行重排序,保证帧的... 为解决时间敏感网络帧复制与消除可靠性(FRER)机制的帧乱序导致缓存区溢出帧丢弃问题,提出了一种基于相交节点处帧保序缓存的FRER机制。该机制在FRER路径对的相交节点处通过帧到达事件和定时器超时事件提前对无序帧进行重排序,保证帧的有序转发。同时还对保序缓存区大小和定时器的设计进行了分析。仿真结果表明,与传统帧排序机制相比,所提机制有效降低了帧丢失率、平均时延及抖动。 展开更多
关键词 时间敏感网络 帧复制与消除 保序缓存
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基于图神经网络的SDN路由算法优化
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作者 张晓莉 汤颖琪 宋婉莹 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期18-24,共7页
针对现有路由方案不适合学习图形结构信息,对陌生拓扑适应性不佳的问题,提出了一种基于图神经网络的软件定义网络(Software Defined Network,SDN)路由算法G-PPO。引入近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)强化学习算法实现... 针对现有路由方案不适合学习图形结构信息,对陌生拓扑适应性不佳的问题,提出了一种基于图神经网络的软件定义网络(Software Defined Network,SDN)路由算法G-PPO。引入近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)强化学习算法实现模型训练,利用消息传递神经网络(Massage Passing Neural Network,MPNN)对网络拓扑进行学习,通过调整链路权重完成路由路径的调整。G-PPO将图神经网络对网络拓扑信息的感知能力和深度强化学习的自主学习能力有效结合,提升路由策略的性能。实验结果表明,与相关算法比较,所提算法的平均时延和丢包率、网络链路利用率和吞吐量指标均为最优。在3种不同拓扑上,该算法较其他算法最少提升10.5%吞吐量,最多提升95.6%丢包率,表明所提算法具有更好的适应不同网络拓扑的能力。 展开更多
关键词 软件定义网络 路由优化 图神经网络 深度强化学习 近端策略优化
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高校网络文化建设的现实困境及其破解
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作者 张晓普 《学校党建与思想教育》 北大核心 2025年第4期75-77,共3页
高校网络文化建设事关落实立德树人根本任务、建成教育强国战略目标、发展中国特色社会主义文化和把握意识形态斗争阵地主导权,意义重大。文章从重视程度、体制机制建设、建设内容等多个维度,深入剖析当前高校网络文化建设所面临的困境... 高校网络文化建设事关落实立德树人根本任务、建成教育强国战略目标、发展中国特色社会主义文化和把握意识形态斗争阵地主导权,意义重大。文章从重视程度、体制机制建设、建设内容等多个维度,深入剖析当前高校网络文化建设所面临的困境,进而通过强化党的集中统一领导、加强思想舆论阵地建设、注重制度与组织建设、激发青年学生创作潜能和注重网络文化人才队伍建设五个角度,探索改进高校网络文化建设的方式方法,以期有效推进高校网络文化建设进程。 展开更多
关键词 高校 网络文化 困境 改进路径
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基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识研究
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作者 杨鹏 郭思莹 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期86-90,共5页
为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建... 为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建网络欺骗攻击模式辨识模型;生成器在损失函数的指导下生成接近真实样本的数据集,再将其输入判别器中;判别器采用多层结构设计,将各个判别器的输出结果进行整合后获取其平均值作为最后的判断依据,结合权重矩阵对该结果进行投票,输出网络欺骗攻击模式辨识结果。测试结果显示,该方法能够可靠提取网络流表特征,各个网络欺骗攻击类别的平均绝对误差百分比结果均在0.014 0以下,最小结果仅为0.005 8,效果良好。 展开更多
关键词 对抗性机器学习 网络欺骗 攻击模式辨识 生成器 判别器 网络流表特征
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低空移动通信网络组网方案研究
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作者 刘光海 李福昌 +4 位作者 肖天 李贝 王伟 张涛 张琳 《邮电设计技术》 2025年第1期14-20,共7页
立足典型低空场景的业务需求,分析了5G低空覆盖所需的信号覆盖水平,并基于典型5G中频设备天线性能,参考3GPP推荐的低空传播模型,立体分层地计算分析了典型3扇区基站用于低空覆盖时的信号覆盖水平。评估了各类设备的低空覆盖能力以及适... 立足典型低空场景的业务需求,分析了5G低空覆盖所需的信号覆盖水平,并基于典型5G中频设备天线性能,参考3GPP推荐的低空传播模型,立体分层地计算分析了典型3扇区基站用于低空覆盖时的信号覆盖水平。评估了各类设备的低空覆盖能力以及适用的部署场景和最佳部署仰角,为5G低空通信网络部署提供了可借鉴的方案。 展开更多
关键词 5G 低空网络 覆盖 性能 组网方案
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