Continuum versus discrete networks,graph Laplacians,and reproducing kernel Hilbert spaces

Motivated by applications to machine learning, we construct a reversible and irreducible Markov chain whose state space is a certain collection of measurable sets of a chosen l.c.h. space $\mathfrak{X}$. We study the resulting network (connected undirected graph), including transience, Royden and Riesz decompositions, and kernel factorization. We describe a construction for Hilbert spaces of signed measures which comes equipped with a new notion of reproducing kernels and there is a unique solution to a regularized optimization problem involving the approximation of $L^2$ functions by functions of finite energy. The latter has applications to machine learning (for Markov random fields, for example).     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

面向远海岛礁群的双向物流网络规划

针对若干远海岛礁群系统封闭性的分布特点,将中心岛礁选址、各岛礁建设泊位数量和规模、仓库储存量、运输船型和数量以及航线设置、班期组织等作为规划内容,以整个运输网络系统总成本最低为原则,综合考虑了仓库存储理论,建立了兼顾“选址-库存-路径”的规划模型。结合所建模型特点,提出了双层并行搜索遗传算法,构建了以海上运输为基本交通方式的双向物流系统。最后,以我国南海为例进行建模并求解,采用不同算法并通过多组不同规模的算例进行演算比较,验证了所建模型和算法的有效性与合理性。     

基于ANP法的股权激励模式选择研究

本文对企业如何科学合理地选择股权激励模式问题进行研究探讨。不仅考虑到以往研究中的企业特征因素,同时也考虑了激励对象特征因素和外部实施环境因素,建立股权激励模式选择指标体系,并分析各指标间的依存关系,基于此构建了ANP网络结构模型,并选取两个代表性样本企业进行算例验证和应用,最终使得不同企业可根据自身的实际情况选择合适的股权激励模式,验证了该模型的合理性与可行性。     

Modeling the Effect of Injection Molding Process Parameters on Warpage Using Neural Network Theory

A back propagation artificial neural network (BPANN) prediction model for warpage of injection-molded polypropylene was developed based on an orthogonal design method. The BPANN model was trained by the input and output data obtained from the moldflow software platform simulations. It is proved that the BPANN model can predict the warpage with reasonable accuracy. Utilizing the BPANN model, the effects of the process parameters, packing pressure (Pp), melt temperature (T_me), mold temperature (T_mo), packing time (t_p), cooling time (t_c), and fill pressure (p_f), on the warpage were investigated. The most important process parameter affecting the warpage was Pp, and the second most important was T_me. The rest of the process parameters, T_mo, t_p, t_c, and p_f, were found to be relatively less influential. Warpage increased with elevating T_mo. In contrast, an increase in Pp and T_me caused the warpage to decrease.     

On the Motion of Substance in a Channel of a Network: Extended Model and New Classes of Probability Distributions

We discuss the motion of substance in a channel containing nodes of a network. Each node of the channel can exchange substance with: (i) neighboring nodes of the channel, (ii) network nodes which do not belong to the channel, and (iii) environment of the network. The new point in this study is that we assume possibility for exchange of substance among flows of substance between nodes of the channel and: (i) nodes that belong to the network but do not belong to the channel and (ii) environment of the network. This leads to an extension of the model of motion of substance and the extended model contains previous models as particular cases. We use a discrete-time model of motion of substance and consider a stationary regime of motion of substance in a channel containing a finite number of nodes. As results of the study, we obtain a class of probability distributions connected to the amount of substance in nodes of the channel. We prove that the obtained class of distributions contains all truncated discrete probability distributions of discrete random variable ω which can take values 0,1,⋯,N. Theory for the case of a channel containing infinite number of nodes is presented in Appendix A. The continuous version of the discussed discrete probability distributions is described in Appendix B. The discussed extended model and obtained results can be used for the study of phenomena that can be modeled by flows in networks: motion of resources, traffic flows, motion of migrants, etc.     

体育产业集群网络对企业绩效影响的机制研究

从国家和地方政策可以发现，体育产业集聚已成为中国体育产业发展的趋势。 然而体育产业集群作为一个复杂的网络主体，其发展与政府固然分不开，其内部组织结构、关系网络的优化才是集群优化的重点。研究创新构建了“网络特征—主体能力—企业绩效”理论模型，客观地揭示了变量之间的关系，并定量地证明了各变量间的相互作用。统计结果显示：体育产业集群的网络结构和网络关系对企业主体有直接的积极影响。体育企业的主体在网络规模与企业绩效、关系实力和企业绩效、关系质量和企业绩效之间具有明显的中介效应，在网络密度与企业绩效、网络开放性和企业绩效之间不具有中介效应。体育企业的主体获取和利用其他实体的资源并将其应用于生产过程将有助于提高企业绩效，对企业绩效的影响最大。研究对政府和体育企业层面分别提出了规范市场秩序、促进网络建设以及增进知识共享、提高网络质量等管理建议。     

网络环境下高校图书馆的深层次服务

在科技不断进步以及激烈的社会竞争中，高校图书馆服务工作的核心内容应朝着提供深层次服务的方向发展。概述了高校图书馆深层次服务的相关内容，分析了网络环境对图书馆深层次服务的影响，探讨了网络环境下深层次服务的模式，在此基础上提出了做好图书馆深层次服务的措施。