基于图嵌入技术的产业集群分析方法研究

以往对产业集群的相关实证研究存在数据获取困难、数据维度片面、传统复杂网络理论分析方法可拓展性差等问题.针对以上问题,本文以互联网上的大量非结构化数据为基础,采用图嵌入模型提取集群网络特征的向量空间分析方法,利用互联网公开数据构建产业集群关联网络,结合企业行业分类标准与分析目的设计部分节点标签,使用关系型图卷积神经网络模型(R-GCNs),从产品关联层面进行产业集群特征学习.根据产业集群内企业的嵌入表示和地理位置信息,提出了集群网络嵌入应用分析方法.通过对宁波地区制造业集群相关数据进行实验分析和论证,验证了图嵌入分析方法在量化分析产业集群关联网络特征上的有效性.     

集群企业网络关系特征、吸收能力与企业创新绩效关系研究——以苏州市制造业集群企业为例

在经济全球化的浪潮下,集群企业网络关系稳定性、网络关系强度、网络关系质量对吸收能力和企业创新绩效均有显著影响,吸收能力对企业创新绩效有显著影响且在集群企业网络关系特征与创新绩效之间起到中介作用。为此,集群企业应积极拓展有利于企业发展的关系网络,提高吸收能力,构建"集群企业网络关系特征—吸收能力—企业创新绩效"的机制系统。     

复杂产品族零部件关系网络研究

大批量定制的核心是为客户提供多样化产品,同时减少企业内部多样化,以降低产品成本和提高产品质量．在产品零部件实例库基础上,以复杂网络理论和方法为工具,构建复杂产品零部件关系网络,并对网络结构进行分析．在分析网络入度分布和平均出度关系的基础上,提出了复杂产品零部件关系网络的理论模型,并通过汽轮机产品实例数据库进行了验证研究．     

基于本体的个性化教学系统的设计

基于本体构建了一种个性化网络教学系统,重点阐述了利用本体构建课程知识体系,详细说明了系统可根据学生历史学习行为信息、利用课程知识语义网络和本体推理函数实现动态地向远程师生提供高效、准确的个性化教学信息服务．     

企业网络审计系统的开发与运作

网络技术和审计的有机结合为传统审计的变革提供了良好的契机，从企业网络审计这一概念出发，阐述了企业网络审计系统的开发和运行，旨在提供一个完整的企业网络审计系统的开发与运作模型．     

网络控制论在网络攻防中的应用

基于网络控制论的基本概念和原理，为解决网络安全问题，提出了一种网络攻防控制模型．该模型围绕网络的脆弱性信息，运用网络控制论中通过反馈与决策实现对网络系统的开环和闭环控制方法来构建．模型中，攻防双方在攻击和防御过程中，利用各自获知的网络脆弱性信息不断调整和实施控制与反控制行为，克服了一般攻防策略模型不能规避网络背景等因素变化而增加风险的不足，并应用于设计网络入侵检测与防护控制系统．结果表明，应用网络控制论构建网络攻防控制模型能够为解决网络安全问题提供一种新途径．     

一种基于新的选举策略的分布式共识协议

针对在网络和节点故障率较高环境下的副本状态机一致性问题,提出一种改进的分布式共识协议xm-Paxos.通过选举确定性较高的副本节点作为集群的领导者,加快集群节点对决议结果的确认;同时简化共识协议的重确认过程,减少重确认的消息传递.实验结果表明,在节点故障率较高、网络状况复杂的运行环境下,与使用Paxos算法进行选举的Multi-Paxos协议相比,xm-Paxos协议提高了集群节点的可用性和容错性,并降低了通信负载.     

Kohonen网络在电容CT图像重建中的应用

提出一种采用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络算法进行１２电极电容ＣＴ系统的图像重建的方法．该网络由输入和输出两层神经元组成,输入为１２电极电容ＣＴ系统测量所得的６６个电容值,输出对应管道介质的空间分布模式．该网络采用竞争算法无监督学习,实验结果证明,该网络有较强的抗噪声能力,可重建出较精确的介质分布图像     

幂指数小于2的无标度网络的性质

很多现实的复杂网络都具有无标度特性,其节点度具有幂律分布的规律。主要讨论幂指数γ<2的无标度网络的性质,指出当γ<2时,网络中最小度的节点数以及网络的平均度都与网络大小N有某种数量关系。通过与γ≥2的无标度网络对比,该类特殊网络呈现出不同的性质和行为,网络的边与节点相比呈现快速增长,具有更大的平均度,网络中有更多的边,网络不再稀疏。     

基于贝叶斯网络的信息安全风险评估方法

在系统分析信息安全风险要素及评估过程的基础上，针对评估过程中的不确定性信息难以量化处理的问题，引入贝叶斯网络推理算法，并结合专家知识给出贝叶斯网络下的推理规则条件概率矩阵，从而构建了信息安全风险评估模型．最后以实例分析了基于此模型的风险评估方法．仿真结果表明该方法是一种有效的评估算法，较为准确地了反映了信息安全的风险等级，为信息安全风险评估提供了一种新的思路．     

面向知识管理的企业业务问题求解方案管理系统研究

针对企业求解业务问题时方案制定不合理的问题, 设计了面向知识服务的业务问题求解模型框架以及求解方案管理系统的体系架构, 并介绍了该系统的功能模块、关键技术和实现方法. 系统通过对企业业务问题求解方案进行多层次的建模, 规范制定了企业求解方案的建模流程, 使求解方案的制定效率更高; 同时实现了业务执行过程的知识化. 系统通过分析和抽取企业内外的信息, 实现了企业知识资源的自生长, 从而提高了求解方案制定的准确性.     

基于制造生态框架的知识模块演化动力机制研究

面向某一业务问题求解相关的一组知识及其相关情境资源的组合被称为知识模块, 知识模块的演化代表了业务解决能力的变化. 针对业务问题求解过程中知识模块的演化现象, 提出基于制造生态框架的知识模块演化的动力机制研究方法. 在多维度视角下构建知识模块演化的维度体系, 在演化维度体系的基础上引入生态势理论, 构建了知识模块生态系统演化的生态势分析框架模型. 并利用系统动力学方法与Vensim PLE软件对知识模块演化的生态势模型进行动力学建模与仿真, 研究知识模块演化的动力机制问题. 本文研究有益于丰富知识管理理论, 为企业知识管理实践提供参考.     

基于Notes群件技术的知识管理系统

讨论了知识管理系统的构成及其功能,并提出了基于Notes群件技术的知识管理系统,以及在知识管理运作中应当注重的几个问题。     

基于多源异构数据的甲骨学知识图谱构建方法研究

为解决和缓解甲骨学研究难度大、周期长、知识关联性弱、知识共享程度低等问题。基于多源异构数据源,融合基于文献计量学的科学知识图谱(MKD)和基于知识库的知识图谱(KG),构建了甲骨学融合知识图谱。通过融合两类知识图谱,并基于知识推理进行语义扩展,形成最终的甲骨学知识图谱。其中包含实体148 305个,关系434 032条,可满足甲骨学研究的基本需求。融合MKD和KG两类知识图谱,优势互补,实现甲骨学知识图谱构建,可为其他古籍类知识图谱构建提供借鉴。     

自适应推理的知识求精

简要分析了传统的决策支持系统中的自适应知识库求精问题,提出了一种基于神经网络块间联系的规则的自适应推理知识求精算法.该算法能够有效地检查知识的一致性与相容性,及时发现并排除知识库知识之间的冗余和矛盾.该算法能够更好支持决策过程.     

基于粗糙集和BP神经网络算法的网络故障诊断模型研究

针对计算机网络故障诊断知识库冗余性高、神经网络与PCA、DS证据等理论相结合诊断精度不高的难题, 提出了一种新的基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型. 首先利用粗糙集算法对网络故障特征进行约简处理、提取最小诊断规则; 其次利用最小规则训练BP神经网络, 建立基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型; 最后将模型运用于真实网络故障数据诊断. 结果表明: 该模型具有学习效率高、诊断速度快、准确率高的特点, 能够快速诊断网络故障类型.     

网格环境下基于本体的知识库模型研究

针对知识技术仪用于描述网格服务的可用性以及如何被发现、调度和进化的现状，在开放网格服务体系结构（OGSA）的基础上，给出了知识库本体的形式化定义，分析了构建知识库所需的本体，在此基础上提出了网格环境下知识库通用体系结构及基于语义适配器的存储模型，克服了Sesame仔储模刑在存储不同格式文件和本体方面所存在的小足，讨论了网格知识库的访问机制。     

基于移动Agent的分布式网管系统设计与实现

提出了一种运用移动Agent技术实现分布式网管的方案,它结合了Java和coRBA等分布式计算技术,并采用基于规则的方法来实现对网络的智能化管理．文中首先研究了基于移动Agent的分布式网管结构,然后深入地讨论了它的系统实现,包括移动Agent的运行环境、结构设计、通信机制以及基于Web的图形用户界面.     

宁波大学学生艾滋病知识、态度、行为的调查和分析

研究高等院校大学生对艾滋病(AIDS)了解的现状,为学校进行健康教育提供科学依据．采用自行设计的AIDS相关知识问卷,在宁波大学部分院系随机抽取397名大学生进行AIDS知识、态度、行为调查,并进行分析比较．结果发现,大学生已掌握一部分AIDS基础知识,但了解得不够全面、深入,缺乏系统的教育,尤其在HIV非传播途径上错误率较高;绝大多数学生对AIDS存在比较严重的恐惧心理;大学生们性观念、性态度趋向开放化;大学生主要通过报刊杂志、广播电视获得AIDS知识．因此,在大学中开展以AIDS非传播途径和预防措施为重点内容的健康教育已迫在眉睫;在大力加强学生性道德教育的同时,应对学生性行为进行正确的引导,阻止AIDS进入校园．     

知识分析的直接模型

定义了模拟知识的直接模型，并证明了该模型同ＫｒｉＰｋｅ结构和Ｆａｇｉｎ的知识结构是等价的．与后两种模型相比，该模型中知识作为基本的，而不是衍生的认知，更适用于自然语言理解和机器翻译等领域．