游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。     

疏水缔合悬浮稳定剂的合成及其对固井水泥浆稠度和悬浮稳定性的影响

针对大温差条件下固井水泥浆在固井过程中可能存在的悬浮失稳问题，本研究采用水溶液自由基聚合法来合成具有疏水缔合结构的聚合物作为悬浮稳定剂(PAAN)。通过红外光谱仪、凝胶渗透色谱仪、热重分析仪、高温流变仪、SEM、紫外分光光度计等表征PAAN的结构，发现PAAN随温度升高，形成分子间疏水缔合网状结构，保证了体系的粘度，从而起到有效的悬浮稳定作用。研究发现在40~110 ℃下，0.6%加量的PAAN可以保证固化后的水泥石柱顶部和底部密度差<0.01 g/cm³，且水泥浆稠化时间基本不变，表明PAAN可以保证水泥浆体系具有良好的悬浮稳定效果，且对水泥浆的其他性能无不良影响。     

一种新型双吡啶悬臂Mn(Ⅱ)配合物的合成、晶体结构及DNA结合能力研究

通过3,3′-((乙烷-1,2-二基双(2-甲基吡啶杂氮二基)双(亚甲基))双(2-羟基-5-甲基苯甲醛)与2-羟基-1,3-丙二胺的缩合反应得到一种具有双吡啶悬臂的双核锰配合物。通过X射线单晶衍射确定了该配合物结构,结果显示其分子式为[Mn₂(C₃₇H₄₃N₆O₆)]·(ClO₄)₂。该配合物属于单斜晶系,P2₁/c空间群,晶胞参数为:a=1.096 50(19) nm, b=1.419 5(3) nm, c=3.109 4(5) nm, β=108.153(5)°。进一步分析表明两个二价锰离子分别与(N_amine)₂(N_imine)₂O₃和(N_imine)₂O₄体系配位,它们与配位原子形成的几何构型分别是十面体和扭曲的八面体。两个中心锰离子距离为0.331 6 nm,由酚氧原子和醋酸根共同桥联。另外,本文也利用伏安法和黏度法对该配合物与小牛胸腺DNA的结合能力进行研究,实验结果表明它们之间的结合方式为弱的插入作用。     

托卡马克中磁流体不稳定性与高能量离子相互作用

在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。     

封面说明

今年是伟大的德国天文学家和数学家开普勒诞辰450周年。本刊特以他的肖像和以他的名字命名的描述太阳系行星运动的三大定律作为封面,致以敬意。     

基于模糊综合评判的大学数学考核方式改革

独立高校数学课程的开设旨在让学生掌握数学知识的基础上,提高数学应用能力.然而现行的考核方式存在重考试结果,轻学习过程等问题.从传统考核方式入手,指出其不足之处,基于模糊综合评判法建立新型评价体系和数学模型,通过试点运行验证了新的考核方式的可行性、客观性、合理性和科学性.     

运用Geogebra软件模拟水中月亮像的大小和位置

对于水面上飞翔的小鸟,平静的水面可以看做平面镜,但是对于月亮等硕大的物体,地球表面水面的弯曲程度相当可观,不应该作为平面镜来处理,所以月亮在水面上成的像的大小应与月亮本身大小不同.用Geogebra软件通过作图进行分析得到水中的月亮实际很小,距离我们实际很近,只是看起来和天上月亮一样大而已的结论.     

三维贯穿大孔氧化铝的孔道改性、表征及转化机制

利用相分离技术制备了非晶三维贯穿大孔氧化铝初始材料，然后通过氨水水热改性处理，使其大孔形态发生了显著改变，孔壁边缘生长有尺寸为50-300 nm的片状聚集体，大孔尺寸由430 nm下降到250 nm，但仍然保持蠕虫状三维贯穿且空间分布均匀的特性。改性后的氧化铝材料经550℃焙烧转化为高结晶度γ氧化铝，比表面积达到331 m²/g，具有8.9 nm及250 nm两种集中的孔径分布，L酸度及抗压强度均有所提高。研究表明，无定形水合羟基铝离子聚合物与氨水发生再水合反应生成薄水铝石中间物，因此，可在较低的焙烧温度下转晶为γ态；大孔孔壁边缘的AlOOH晶粒受NH₄⁺模板诱导作用从里向外重排形成片状聚集体，从而改变了大孔的形态。     

力学研究中"大数据"的启示、应用与挑战

大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向.      

社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法

大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法。首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。