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关键词： 坍塌预测   神经网络   井壁稳定   绥中区块  

摘要： 一定合理的井壁坍塌对于缓和井壁稳定与储层保护之间的矛盾具有重要作用。本文通过分析影响井壁坍塌的主控因素,采用BP神经网络算法实现对井壁坍塌程度的预测。相较于依靠传统经验公式预测井壁坍塌程度,该种方法的预测结果更为科学可靠。结果表明:通过BP神经网络模型对井壁坍塌程度的预测结果与现场实测值绝对误差率为0.37%~14.22%,平均误差率为7.54%。预测精度满足工程精度,证明了BP神经网络预测井壁坍塌程度的可行性。

关键词： 超网络表示学习   双端权重约束   超边感知器   链接预测   超网络重建  

摘要： 与传统网络不同,超网络具有复杂的高阶元组关系,而现有大多数超网络表示学习方法不能很好地捕获复杂的高阶元组关系。针对上述问题,为了更好地捕获复杂的高阶元组关系,提出了基于双端权重约束的异质超网络表示学习方法。首先,该方法提出一个超边多源随机游走融合算法,将超边融入到基于超路径的随机游走节点序列中;然后,受到知识表示学习模型TransE的启发,该方法引入超边感知器模型与hyper-gram模型进行加权融合,以便于捕获超网络中复杂的高阶元组关系;最后,在四个真实超网络数据集上的实验表明,对于链接预测任务,该方法的性能几乎优于所有基线方法。对于超网络重建任务,在GPS数据集上,该方法的性能优于所有基线方法;同时,在drug数据集上,在超边重建比例大于0.3时,该方法的性能优于所有基线方法。总之,所提方法能够有效地捕获超网络中复杂的高阶元组关系。

关键词： 高等学校   图书馆   网络育人   评价体系   层次分析法  

摘要： 在全媒体时代,高校图书馆利用网络开展在线教育成为图书馆服务的重要组成部分。基于此,在回顾高校图书馆育人相关研究的基础上,以思想政治教育“四要素说”为理论基础,分析图书馆网络育人的构成要素,最后采用层次分析法构建出全媒体时代高校图书馆网络育人评价体系。

关键词： 数据挖掘技术   特征提取模块   入侵检测  

摘要： 为提升计算机网络异常入侵检测的准确性,本研究基于数据挖掘技术,设计并实现了计算机网络异常入侵检测系统。该系统以特征提取、模型训练、数据预处理等关键技术为核心,通过分析网络流量数据,挖掘异常行为模式。本文通过实验测试与性能分析,验证了计算机网络异常入侵检测系统在实际环境中的应用效果。结果表明,基于数据挖掘技术的计算机网络异常入侵检测可提高入侵检测的准确率、降低误报率,全面提升网络安全防护能力。

关键词： 网络短视频   高校思政课   实践教学   模式创新  

摘要： 网络短视频作为高校学生重要的信息获取渠道、社交载体和娱乐工具,具备与高校思政课实践教学相融合、创新高校思政课实践教学模式的现实可能。调研我国各高校思政课实践教学中的网络短视频应用现状发现,已有高校将网络短视频与思政课程实践环节、思政实践课程教学环节、课程思政环节相结合,从内容、形式、主体等维度赋能了高校思政课实践教学模式创新。鉴于当前多数高校并未充分发挥网络短视频的技术优势,未来可从客体、受众、渠道、体系等方面进一步提升网络短视频赋能高校思政课实践教学模式创新的潜力。

关键词： 乡村特色文化产业   新内源发展理论   行动者网络理论   文化共鸣  

摘要： 乡村振兴,产业为本。着力构建乡村特色文化产业不仅是绘就乡村振兴新图景的可为进路,亦是赓续地域传统文脉的实践旨向。本文基于“行动者识别-‘文化共鸣’式转译-网络机理阐释”分析框架,融合新内源发展理论,提炼徐州市马庄村香包产业行动者网络“文化共鸣+内外共进”的建构机理。具体而言,在香包产业“内生自主”发展阶段,“文化自觉”“守正创新”的非物质文化遗产传承人和“在地共识”“整体操盘”的村干部,与“动能激活”的村民和“文化认同”的消费者“共鸣共振”,协力促成了该阶段行动者网络的基础搭建。在香包产业“内生外嵌”发展阶段,以“重塑布局”“精英回流”保持“蓄势增能”的内生力量,与以“资源撬动”“价值共延”实现“嵌入赋能”的外部力量“共鸣共进”,联合助推了该阶段行动者网络的提档扩展。鉴于此,可借助“文化共鸣”式转译推进多元主体的协同共建,特色产业发展应因地制宜、因势利导、因需达变,在内生力量持续“在场”与“强化”的前置条件下“筑巢引凤”,以吸引外部力量的助力赋能,进而实现内外力量的互塑共进与特色产业的聚力升级。

关键词： 脑功能连接   图神经网络   脑电图   精神分裂症  

摘要： 目的精神分裂症(schizophrenia,SZ)患者存在工作记忆、信息处理、选择性学习等方面的认知障碍,临床上仍由医生经量表进行评估诊断。本文提出了一种不依赖人工特征的基于脑功能连接与图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)的精神分裂症辅助诊断方法,以实现对精神分裂症的自动分类。方法由于脑网络图与图数据的天然相似性,本文从42例精神分裂症患者和29例健康对照者(healthy control,HC)的强化学习任务中获取事件相关电位(event-related potential,ERP),以电极为节点,使用相位滞后指数构建功能连接矩阵,结合节点特征构造脑网络图数据,输入图卷积神经网络模型进行训练分类。结果GCN模型下使用功率谱密度作为节点特征时,SZ与HC的分类准确率、精确率、F1分数和特异性分别为84.21%、75%、85.71%、70%。与选择原始脑电(electroencephalogram,EEG)向量作为节点特征相比准确率提高了6.43%。与使用随机森林分类器相比,GCN模型提高了3.18%的准确率。结论本文运用图神经网络对脑电信号进行分类,实验结果表明,GCN可以有效识别SZ患者,实现对SZ患者的自动分类。图结构下节点特征的选择相对于传统机器学习模型对分类的准确率有显著提升,且效果更优。

关键词： 社会群体优化算法   支持向量机   入侵检测   KDD99  

摘要： 利用改进社会群体优化(SGO)算法优化支持向量机(SVM)算法的惩罚系数c和核函数g,从而提高网络入侵检测的准确率;同时为了缓解SGO算法存在的随机初始化不均匀、陷入局部最优等问题,在社会群体优化算法的初始化阶段加入佳点集使得初始化种群更加均匀;在SGO算法的获得阶段加入黄金正弦算法使其跳出局部最优,进而有效地提升SVM分类模型的准确率.利用KDD99数据集进行仿真实验,实验证明提出算法具有检测时间短、准确率较高和误报率低的优势.

关键词： 数字网络时代   中小企业   组织变革   发展路径  

摘要： 数字网络时代下,市场风云激荡,企业难以仅通过单一类型的组织形态面向市场取得竞争优势,组织变革反而是常态,为更好地应对不确定性,尤其是中小企业试错机会较少,面对各种机会,能坚定自身的发展战略,主动推进组织变革,审慎地走出自己的发展道路,持续加速提升战略能力,系统强化组织能力,激发组织活力合力,进而更快速地提升企业的竞争能力,支撑企业由小到大、从弱至强,再到引领行业的共同发展。本文选取变革中组织变革这一视角,回顾企业组织形态的历史发展,以不同体量下典型企业为例,总结组织变革通用发展路径,并针对中小企业的组织变革实施提出典型问题及建议,供企业管理部门相关人员在组织变革实施中用以参考。

关键词： 高时延   无线通信网络   带宽   自适应调节  

摘要： 为提升无线通信网络在高时延环境条件下的稳定性和性能,提出无线通信网络带宽自适应调节方法。首先,针对不同的感知目标,采用相应的感知技术,感知无线通信网络环境,实时监测无线通信网络环境的变化和用户的行为模式。其次,依据获取到的网络环境感知结果,构建带宽需求预测模型,在高时延环境下准确预测无线通信网络的带宽需求。最后,根据预测结果,选用令牌桶算法作为带宽分配的核心机制,自适应调节带宽。实验结果表明,在高时延环境下,该方法不仅在提高链路吞吐量方面表现优异,而且能显著降低重要用户的丢包数量,为无线通信网络的稳定性和可靠性提供有力保障。