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关键词： 生命年金   Cobb-Douglas效用   Epstein-Zin递归效用   动态规划   最优投资  

摘要： 生命年金在养老金的提取阶段发挥了重要作用,它能够帮助人们有效应对长寿风险。考虑了连续时间下个人年金计划的随机模型,参保人的年金账户初始价值是提前确定的,而年金的给付取决于账户的财务状况。年金管理者在无风险资产和风险资产上进行投资以获取收益,调整年金给付水平并收取管理费,以保证该计划的稳定运行。在目标函数中我们考虑年金调整额与管理费加权乘积的效用最大化,并用Cobb-Douglas效用刻画参保人和管理者的风险偏好。通过随机控制理论建立优化问题的Hamilton-Jacobi-Bellman方程,进而得到最优策略和价值函数的解析式。此外,我们将模型拓展到Epstein-Zin递归效用下的最优控制问题,发现了跨期替代弹性对年金给付调整和管理费的正向影响。最后通过数值算例分析了模型参数对最优策略的影响,并给出相应的经济解释,验证了该年金计划能够为参保人提供稳定的、持续的年金给付。

关键词： 智能交通系统   城市道路网络优化   仿真研究  

摘要： 智能交通系统建设能够优化城市道路网络体系。结合诱导算法与功能模块化设计,对智能交通城市信息化管理模式进行优化,不断提高智能交通管理效率。在智能交通仿真与功能设备调整过程中,基于当前城市智能交通服务网络建设,可进一步完成智能交通综合服务体系升级。

关键词： 岩性识别   机器学习   测井数据   生成对抗神经网络   样本不均衡   阜康凹陷  

摘要： 岩性识别是储层评价的基础,是储层参数计算和油藏评价开发的关键。测井资料中包含大量的地层信息,是岩性识别的基础资料。然而,测井资料在解释岩性时会受到多种因素的影响,导致结果存在多解性,采用传统方法进行测井岩性识别时,其精度常常难以满足要求。利用机器学习法在数据分析和建模方面的优势,采用两步法的岩性识别策略和生成对抗神经网络进行类别不均衡的测井岩性识别。以阜康凹陷二叠系和三叠系的砂岩储层测井资料为基础,通过测井曲线的相关性和测井岩石物理分析,筛选出声波时差、井径、中子、密度、自然伽马、地层电阻率和自然电位7种测井曲线为特征输入,识别泥岩、砂质泥岩、细砂岩、中砂岩、砂砾岩和砾岩6种岩性,取得了较好的识别效果。根据对比试验发现,两步法岩性识别比单步法岩性识别准确率提高4.21%。此外,两步法生成对抗神经网络模型的岩性识别准确率高于随机森林、支持向量机、分布式梯度增强库和长短期记忆网络模型4.72%~7.19%,模型的整体识别准确率达到83.44%,该方法在岩性识别领域中有较好的发展前景。

关键词： 工控安全   防护指南   应急处置   网络安全  

摘要： 随着工业控制系统数字化、网络化、智能化的转型升级,数字经济成为工业经济发展的重要方向,数字化转型在赋能工业企业焕发新活力的同时,也为黑客组织在工业领域的攻击带来了新途径,病毒、木马等网络威胁不断向工业领域扩张,全球工控安全事件频发。为适应新时期工业控制系统网络安全形势,指导企业提升工控安全防护水平,文章对《工业控制系统网络安全防护指南》第三章安全运营中第三节应急处置部分进行深入研究解读。围绕工控安全事件应急预案、应急演练、事件报告和应急处置等方面,文章逐一分析并开展相关技术研究,助力工业企业加强工控安全应急处置能力,提升对大规模、有组织工业领域网络攻击的应急响应水平,护航新型工业化网络安全。

关键词： 网络安全   事理图谱   事件抽取   决策支持  

摘要： 网络安全形势近年来呈现复杂化、广泛化等特点,对响应决策提出更高要求。现有的网络安全知识图谱只能提供静态的专业知识,无法呈现网络安全事件的动态演变。事理图谱通过追踪分析事件演化路径能为网络安全领域提供更好的决策支持。本文基于网络安全事件特征和相关标准分类构建了事理本体模型,采用模板匹配与依存句法分析获取事件表达,进行事件与事件关系抽取,并使用Gephi工具可视化呈现网络安全事理图谱。最后基于事理图谱数据实现网络安全态势预测和响应方案等决策支持。网络安全事理图谱能有效呈现网络安全事件演化的可能性,能为网络安全治理和应急响应决策提供一定参考。本文面向网络安全事件构建事理图谱,扩大了事理图谱的应用领域。The situation of cybersecurity has become complicated and extensive in recent years, which puts forward higher requirements for response decision-making. The existing cybersecurity knowledge graph can only provide static expertise, but cannot present the dynamic evolution of cybersecurity events. Event evolutionary graph provides better decision support for cybersecurity by tracking and analyzing event evolution path. First, the event ontology model was constructed based on the characteristics of cybersecurity events and related standard classification, then the event expression was obtained by using template matching and dependency parsing to extract event and event relationship, and the cybersecurity event evolutionary graph was visualized by using Gephi. Finally, the decision support of cybersecurity situation prediction and response scheme were realized based on the event evolutionary graph data. The cybersecurity event evolutionary graph can effectively present the possibility of the evolution of cybersecurity events, and provide some reference for cybersecurity governance and emergency response decision-making. This paper builds the event evolutionary graph based on cybersecurity events which expands its application field.

关键词： 地下水位模拟   图神经网络   非平稳   时间序列  

摘要： 地下水位的模拟精度在可持续的地下水资源利用和管理中起着重要的作用。机器学习方法可以捕获输入变量和目标变量之间的非线性关系,在地下水位模拟中得到了广泛的应用。然而,传统的机器学习方法没有考虑站与站之间的空间关系。本文使用图神经网络(GNN)模拟地下水位动态变化,以地下水水位监测站为节点,通过邻接矩阵连接节点;选择河北省典型漏斗区的监测数据对模型进行应用和评价。与三个对照模型:随机森林(RF)、支持向量机(SVR)和多层感知机(MLP)相比,所提出的模型在所定义的评估指标方面均表现更好。此外,所提出的模型可同时模拟建模系统中所有监测站的地下水位变化,相比单站模型具有更高的数据利用率。

关键词： 霸凌   精神病理症状   网络分析   儿童青少年   交叉滞后分析   内化问题   外化问题  

摘要： 目的探究霸凌的实施和受害与儿童青少年精神病理症状的双向动态关联。方法使用美国青少年大脑认知发展(Adolescent Brain Cognitive Development,ABCD)研究公共数据集。以8413名儿童青少年为研究对象,通过同伴经历问卷和简明问题监测问卷分别收集霸凌的实施和受害情况以及评估儿童青少年精神病理症状的3个维度(注意力、外化和内化),采用交叉滞后网络分析霸凌和儿童青少年精神病理症状之间的双向动态关联。结果霸凌的实施到外化问题是显著的交叉滞后边缘(OR=2.36),冲动既是预期外影响(out-expected influence,OEI)最强的节点(OEI=5.21),又是桥预期影响(bridge-expected influence,BEI)最强的节点(BEI=4.35),预期内影响(inexpected influence,IEI)最强的节点是暴力威胁(IEI=5.61)。结论霸凌和儿童青少年病理症状之间相互影响。霸凌实施会加重后续的外化问题,冲动是最容易影响霸凌实施和外化、内化问题的精神病理症状,同样也是连接两者的桥接症状。

关键词： 意识形态工作   意识形态斗争   大数据时代   网络意识形态   国家政治安全   民族凝聚力   社会学意义   互联网  

摘要： 党的二十大报告指出,“意识形态工作是为国家立心、为民族立魂的工作”。意识形态关乎旗帜、关乎道路、关乎国家政治安全、关乎民族凝聚力和向心力,是中华民族伟大复兴的精神力量。大数据时代,互联网已成为意识形态表达的主阵地和意识形态斗争的主战场,意识形态工作的话语权、领导权、管理权面临严峻挑战。同时,我国是世界上网民最多的网络大国,而青少年是互联网的“原居民”;尽管青少年还没有形成社会学意义上的“社会阶层”。

关键词： 高光谱遥感   局部协方差矩阵   卷积神经网络   农作物分类   流形学习  

摘要： 如何从农田机载高光谱遥感影像中精细提取不同农作物是精准农业中的基本问题。鉴于此,提出一种面向农作物精细提取的高光谱影像分类框架。首先,结合主成分分析,将计算机视觉中用于目标检测的局部协方差矩阵流形学习方法引入到农田高光谱影像的降维和特征提取中;然后,设计了一个轻量化卷积神经网络对地物进行分类。以方麓茶场和龙口农田等2个数据集为例,开展了小样本的监督分类实验,基于卷积神经网络前端可以有效提取输入数据的高级特征,并能不断优化特征提取性能,后端可以有效挖掘高级特征与分类类别之间的非线性映射,并避免过拟合。结果表明,所提方法在各类农作物上均取得了最优的分类精度,农作物平均分类精度比次优方法分别提高了3.63和4.75个百分点。

关键词： 半边旗   鼻咽癌   网络药理学   SRC-AKT信号通路  

摘要： 目的:本文拟通过网络药理学结合体外实验探究半边旗(Pteris semipinnata L,PsL)的抗鼻咽癌作用及其机制,为后续研究提供依据。方法:根据文献获得PsL主要活性成分,在PharmMapper数据库获取PsL主要成分相关基因,并从GeneCard、OMIM、PharmGkb、TTD和CTD数据库获取鼻咽癌疾病基因。将药物与疾病的交集基因导入至String平台构建蛋白互作(PPI)网络,通过PPI网络筛选出核心靶点。结合生物信息学对核心靶点进行分析,将筛选出的核心靶点与PsL成分进行分子对接并将结合能低的对接结果进行可视化。同时进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。利用PsL提取物作用于鼻咽癌Hone1细胞,采用CCK-8方法检测细胞增殖;Calcein/PI荧光染色检测细胞活性;Annexin V-FITC流式双染检测细胞凋亡,并使用Western blot检测蛋白激酶B(AKT)、磷酸化AKT(p-AKT)、非受体型酪氨酸蛋白激酶(SRC)蛋白表达的变化。结果:获得PsL与鼻咽癌交集基因共115个。其中,SRC、MAPK1以及RHOA可能是鼻咽癌治疗的关键靶点。生物信息学分析结果显示SRC在鼻咽癌中异常高表达,分子对接结果显示β-胡萝卜苷、芦丁和芹菜素-7-O-β-D-吡喃葡萄糖苷与SRC的结合能较低。富集结果分析表明PsL可调节PI3K-AKT信号通路。体外实验结果显示半边旗水提取物可抑制鼻咽癌Hone1细胞增殖及活性,并促进Hone1细胞凋亡。半边旗水提取物可明显下调SRC和p-AKT蛋白的表达。结论:PsL可通过负向调控SRC-AKT信号通路抑制鼻咽癌细胞的增殖、促进其凋亡。