健康传播中主流媒体网络影响力路径建构

新媒体时代，网络媒体成为连接公众健康需求与医疗卫生的重要纽带。“大健康”战略的深入推进，对健康科普及健康教育的传播力、影响力都提出了更高要求。主流媒体作为信息传播的权威性机构，在担负健康科普健康教育传播职责的同时，要针对网络健康信息传播中的问题创新传播路径，构建融合的传播平台，以提高健康传播的覆盖范围和影响力。     

基于复杂网络的产业核心技术识别预测研究——以能源产业为例

摘?要：立足情报研究视角，探索建立科学完整的科技文献信息挖掘及核心技术识别预测方法体系，揭示战略前沿领域的核心技术，明确核心技术的重点研发方向和潜在研发趋势。在界定核心技术概念及类型的基础上，利用文献知识聚类识别热点技术，通过RAKE算法抽取技术主要研究内容，以各项热点技术为节点构建复杂网络，通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络，采用结构洞理论分析网络和节点特性，从中遴选出关键技术；利用复杂网络链路预测算法，预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性，判断现有热点技术未来的交叉融合，以此识别潜在新兴技术。以能源产业为例开展实践，对该领域的科技文献开展深入挖掘，揭示领域核心技术，初步验证了方法的可操作性和有效性。     

节点影响力下的改进SIR传播模型

研究不同影响力的节点在复杂网络信息传播过程中产生的作用，对于分析舆论传播、预防谣言扩散、引导信息传递等方面具有重要意义。针对传统易感-感染-移出（Susceptible-Infected-Recovered，SIR）模型认为网络中所有节点性质相同，在信息传播中具有相同的接触感染率和恢复率的问题，提出了节点影响力下的改进SIR传播模型——NI-SIR（Node Influence SIR），并对其阈值推导过程展开深度分析。首先，将复杂网络中的节点按照影响力的不同进行分类，不同类别的节点赋予其不同的接触感染率及恢复率，达到模拟真实信息传播过程的目的；其次，对NI-SIR模型的阈值进行推导，从而为进一步判断疾病是否流行或信息扩散的趋势打下理论基础；最后，通过在真实数据集的实验对比，证明NI-SIR模型的偏差率明显低于传统SIR模型，在真实网络中有更好的适用性。     

基于扩散策略的分布式协作频谱检测

分布式认知网络中,认知用户通过与相邻用户交换检测量信息,达到全网一致,实现对主用户信号的检测。为了提高网络检测量信息的收敛速度,提出了一种基于扩散策略的分布式协作检测算法。在该算法中,将最大最小特征值检测算法的检测量作为交换的初始信息,构造自适应矩阵和融合矩阵作为加权因子对认知节点状态值进行迭代更新,实现全网认知用户检测量信息一致,各认知用户独自根据融合的检测量信息,进行最终的检测判决,确定主用户是否存在。仿真结果表明,该算法在网络收敛速度和检测性能上较共识策略和非合作检测有不同程度的提升。     

在信息时代通过完善网络反腐机制践行群众路线

网络作为反腐工具和手段，具有交互性和隐匿性特点，网民之间可以通过网页、论坛等多种信息交互方式实现直接双向交流，对同一问题相互了解观点、展开讨论：同时，网络的隐匿性很大程度上减轻了举报人的后顾之忧。相比于传统传播方式，网络传播能在几秒钟的时间内图文并茂地把信息传播开来，信息传播效率高、范围广、费用少，具有明显的便利性特点。     

中小企业网络整合营销传播行为与效果模型设计

本文通过分析网络整合营销传播的相关概念,结合中小企业所面临的企业规模与市场竞争现实,提出中小企业可以将网络整合营销传播作为企业营销的出路,结合中小企业自身特点,总结出可操作性的网络整合营销传播建议及可视化的图形模型设计,并从四个行为维度上对中小企业网络整合营销进行分析,力图从理论及操作上指导中小企业营销活动。     

餐饮企业网络信息传播探析

本文针对餐饮企业信息在网络传播过程中特点,并针对企业信息在网络传播中存在的困惑提出了对策。在对网络信息传播模式与效果分析的基础上,对餐饮企业网络信息传播形式做了较为深入的探析。     

算法黑箱:网络传播误导性旧信息操纵市场的研究

智能互联网时代,新闻以机器学习为基础生产和推荐,公众难以了解其中间环节,从而形成算法黑箱.算法黑箱以看似技术中立输出的与客观事实不符的信息,误导投资者决策,破坏市场定价功能,易引发系统性风险.本文以财经新闻文本相似性为网络传播误导性旧信息的代理变量,采用向量空间模型和词频-逆向文档频率法进行度量.基于数行者(深圳)科技有限公司开发的报刊新闻量化舆情数据平台中1046620条样本新闻数据,发现网络传播误导性旧信息会操纵资本市场,表现为:网络传播误导性旧信息发布一周后,公司股票超额收益反转,且财经新闻文本相似性越高,收益反转越明显;网络传播误导性旧信息还操纵了公司股票交易活动,即降低了公司股票收益波动性和超额交易量.将样本公司按机构投资者持股比例分组后,发现机构投资者持股比例较低的公司受网络传播误导性旧信息操纵的影响更大.网络传播误导性旧信息操纵市场的机制在于个人投资者行为偏见,即个人投资者混淆了财经新闻中包含的新信息与旧信息,并且按照旧信息进行交易.本文为互联网平台算法生产的财经新闻纳入监管提供了政策依据.     

基于BP网络学习算法的英文字符识别

介绍了BP神经网络的基本原理,指出了BP算法收敛速度慢、易陷入局部及小值等缺陷,在标准BP算法的基础上引入了几种优化BP算法的方法。针对模式识别应用领域,通过实例,运用Matlab编程对各种较好的网络学习算法的性能进行比较,给出了一个三层BP网络识别含噪声的字母的实例。实验结果表明,改进的BP算法有效地提高了BP算法的收敛速度。     

基于攻击策略的复杂网络拓扑结构优化模型

针对不考虑攻击策略时以自然连通度作为复杂网络抗毁性测度存在的缺陷,用节点的改进总连通度作为目标函数建立了基于按度攻击策略的复杂网络拓扑结构优化模型,并运用收敛速度较快的自适应局部增强微分进化算法（ADMPDE）对复杂网络的拓扑结构优化进行仿真分析。仿真结果验证了该模型的合理性和算法的适用性,优化后的复杂网络的度大节点比例提高了32%,其抗毁性得到明显改进,并得到一些有意义的结论。相关内容可为该领域的进一步研究提供有价值的参考。     

一种利用优先经验回放深度Q-Learning的频谱接入算法

针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题，提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时，采用基于优先级抽样的方式，以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本，并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本，以降低能量开销。仿真结果表明，该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度；与传统随机频谱接入算法相比，其阻塞概率降低了6%~10%，吞吐量提高了18%~20%，提高了系统的性能。     

协作D2D异构网络的联合资源分配和功率控制

针对下行协作D2D(Device-to-Device)异构网络中复用蜂窝用户的联合资源分配和功率控制问题,提出了一种量子珊瑚礁优化算法(Quantum Coral Reef Optimization Algorithm,QCROA)。首先,构建异构网络模型并推导得到整个网络总吞吐量的数学表达式;其次,基于QCROA算法分析全局最优量子珊瑚的测量状态,提出最优联合资源分配和功率控制方案;最后,通过仿真验证QCROA算法的优越性。实验结果表明,在不同网络通信场景下,QCROA算法均表现出良好的适应性,其收敛速度和种群多样性均优于其他基于智能优化算法的方案,在迭代次数达到1 500次时即可获得吞吐量最高的全局最优。     

基于小波神经网络的上市公司财务风险预警研究

简述小波神经网络的基础理论和算法,建立财务风险预警指标,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快和预测精度高的特点对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,小波神经网络在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。     

一种新的自组网区域路由多径算法

能量消耗是移动自组网（MANET）路由协议研究中的一介热点所在。区域路由协议作为混合式寻路机制，为移动自组网提供了一种灵活的路由选择方式。在其路由发现的过程中，存在着多径问题，合理地利用这些路径进行路由转发，可以降低节点间功耗的偏差，使得整介网络能量消耗比较均匀。仿真表明，区域内路由部分中，该算法可较大地延长网络生存周期，而区域间路由部分所受影响则较小。     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高，而且对节点失效的容忍性也不高等缺点，提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法。认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后，首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值，然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱，把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点，以此进行迭代优化直到算法收敛。理论分析和仿真结果表明，所提算法不仅计算复杂度低，收敛速度快，而且精确重构性能好，可靠性较高。     

考虑通信质量的网络最小主控集生成算法

无人移动平台无线ad hoc网络在实际应用中经常会出现由于电磁环境、干扰等因素导致通信质量不稳定的情况，在上述条件下传统的基于节点覆盖度的最小主控集（MCS）生成算法难以获得具有较好稳定性、健壮性的最小主控集。为此，提出了一种考虑通信质量的网络最小主控集生成算法，将链路的通信质量纳入网络最小主控集构造的考虑因素，使网络拓扑与链路通信质量特性保持一致；并通过对候选节点集及拟覆盖节点集的压缩，有效控制了网络最小主控集的节点数目。仿真表明,对敏感于通信质量的应用,该算法较基于节点覆盖度算法能取得更好效果。     

一种新的卫星通信网流量预测算法

在通信网络的设计中,使用基于流量预测的网络规划已成为LTE发展的必然趋势。与 地面网络不同,卫星网络由于受资源受限和拓扑时变的不利影响,其流量预测算法必须能兼 顾精度和效率,这令传统的地面网络预测方法已不再适用。为了解决以上问题,提出了一种 新的基于小波回声状态网络的流量预测算法,该算法通过小波多尺度分解的信号处理方法屏 蔽了网络流量的噪声,而后结合了无反馈的回声状态网络联合进行预测。仿真证明,新算法 相比传统算法能大幅提升网络流量的预测精度和运行效率,为卫星网络的流量规划提供了 强有力的决策支持。     

Ad Hoc 网络中的路由技术

作为下一代网络的重要组成部分，Ad Hoc网是目前的一个重要研究热点。根据Ad Hoc网络的特点，总结了Ad Hoc网中的路由技术。从路由查找和维护的角度分析和归纳了网络中关于单播路由、组播路由和QoS路由等的技术特点，指出了不同协议及算法的设计思路和解决策略，为寻求和设计更为高效的适合自组网特点的新型路由技术奠定基础。     

时变RLC网络瞬态分析的一种新方法

本文基于电路理论和数值积分算法,导出了时变LC元件关于任何隐式积分算法的通用伴随离散电路模型,提出了时变RLC网络瞬态分析的一种新方法.采用这种方法,时变网络的瞬态分析便可简化为定常电阻性网络的直流分析,从而可以直接将定常电阻性网络直流分析的成果应用于时变网络的瞬态分析之中.