基于人工免疫FCM聚类算法的期货公司分类监管研究

股指期货的推出,为期货公司的发展提供了机遇和挑战。监管部门为促进期货公司发展提出对期货公司分类监管的思想。文章结合免疫算法和FCM方法提出适用于期货公司分类的聚类算法,为监管部门的分类监管提供新的计量模型。实证表明免疫FCM算法结果明显优于K-MEAN聚类结果。     

基于城市轨道交通网络的广告营销站点选择研究

城市轨道交通网络背景下的广告营销已成为一种流行的产品推广方式，快速、准确筛选出传播范围广、影响力高的站点，运营方和投资商对其投入大量广告可以产生较高的宣传力度和回报收益。影响力最大化的提出，为解决站点筛选提供了一种新的思路，首先提出一种融合节点结构信息和网络拓扑结构信息的网络表示学习模型，并将其用于学习网络节点的特征向量；进一步将网络节点的特征向量输入聚类算法中有效筛选候选种子集，同时结合贪婪策略从候选种子集中筛选出种子节点集合，进而有效提升网络节点影响力最大化问题求解效果。以武汉地铁网络为例进行验证，结果表明所提方法在传播范围上优于现有的影响力最大化方法，筛选高影响力站点具备合理性。     

基于网络结构和信息传播的节点重要性识别方法

节点重要性评估是复杂网络研究的重要问题，对研究复杂网络的脆弱性和鲁棒性具有重要意义。通过考虑网络拓扑结构和信息传播，对局部网络间的拓扑结构进行量化，提出一种考虑节点度以及邻居节点的结构相似性的节点重要度评估LSC算法。基于6个经典实际网络和两个人工网络，以蓄意破坏的方式对网络进行攻击，通过极大联通系数、网络效率和网络节点单调性3个评估指标的实验结果对比，证明所提算法LSC相比于其他已有算法更能准确地评估网络节点的重要性。     

改进k-means聚类在股价波动趋势上的应用

股票价格在一段时间内的波动趋势对研究预测这支股票有着非常重要的作用。研究将K-means聚类利用层次聚类算法思想进行改进,对股价波动趋势进行聚类,并在一定范围内选择出最优聚类数。此方法在此问题上聚类效果优于原始k-means聚类算法,为未来对股价波动趋势的预测研究提供帮助。     

基于聚类算法的数字图书馆知识推送原理

文章针对高校师生用户对数字图书馆的推送服务满意度进行了调研分析,结果显示用户对图书馆的推送服务满意程度不高。基于此类问题,文章根据高校用户属性特点进行k-means聚类研究,使推荐信息时考虑用户自身属性特点,包括年纪、专业和目的等特点,并据此设计了混合属性的距离函数。建立的基于聚类算法的数字图书馆知识推送服务,提高了原有相似信息对用户的模糊推荐效果,提高了用户体验。     

基于自然选择的粒子群和模糊聚类的变压器故障诊断

由于基本粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入极值的不足之处,利用遗传算法中的选择和交叉机制对传统粒子群算法进行改进,并与模糊聚类算法相结合对变压器溶解气体分析的故障诊断分析。分析结果表明,该算法具有较高的故障诊断正确率,满足电力变压器的故障诊断要求。     

基于改进桶结构轮盘算法的混合航线网络仿真

以固定与临时航线结构融合的混合航线网络为研究对象。首先利用复杂网络理论对混合航线网络的结构属性进行分析。其次对RW-bucket算法生成混合航线网络结构的可行性进行分析。根据分析结论对RW-bucket算法进行了改进,将无限制图增长改进为在有限范围内增长,将优先连边机制中进一步限制使其节点度分布更加符合混合航线网络的节点度分布。利用改进的RW-bucket算法设计了可实现混合航线网络构建的方法。最后采用计算机编程,基于中国飞行情报区航线网络数据对提出的混合航线网络构建方法进行仿真。仿真结果表明,提出的方法可实现对混合航线网络的构建,并能有效地对固定航线和临时航线进行可视化区分。     

基于改进YOLOv3的机场盲区遥感图像目标检测方法

针对机场存在的雷达监视盲区问题,提出一种改进YOLOv3目标检测算法。首先,基于原YOLOv3主干特征提取网络加入SPP池化模块,以深度可分离卷积替代普通卷积。然后,针对小尺度目标数据集,增加第4层金字塔加强特征提取网络,在kmeans++聚类算法的基础上提出一种线性放缩进行锚框筛选。最后,在RSOD-Dataset数据集上MAP为88.82%,FPS为37.57。仿真结果表明该方法可以满足机场实时目标检测任务的需求。     

基于节点环的物流网格配送方法

为解决网格之间的物流配送问题,研究了有容量节点在物流配送中的调节作用,提出使用带扩展的有节点环流的NIO网络流模型。首先扩展网络节点,节点由入点、出点、中转弧和节点环组成;接着根据NIO网络模型特点,改进了流量守恒约束条件,给出了控制网络流的弧容量配平算法;最后对配平后的网络使用最大流算法,生成网格间的物流分配优化方案。计算得出物流通过节点环流调配后的增强效果。     

高维数据流子空间聚类发现及维护算法

近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段（分段长度由Hoeffding界确定）,在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.     

基于博弈的有向时序网络两阶段社区发现算法

文中提出一种新的用于时序有向网络的两阶段社区发现算法。第1个阶段通过节点距离、源节点影响力、目标节点影响力和节点分解度4个矩阵,确定节点在网络中的重要程度;第2阶段根据节点重要程度确定社区划分的核心节点,接着分别令核心节点作为源头进行级联传播,其他节点通过博弈确定与各个领导节点的跟随度,最后选择跟随度最高的节点所领导的社区。将算法在国际贸易网络中进行实证研究表明,该算法能够适用于现实世界时序有向加权网络中。     

中国企业间连锁董事关系网络特征研究

本文主要在对中国企业连锁董事关系网络拓扑结构图进行统计分析的基础上,使用社会网络分析方法从个体与整体两个层面对中国企业连锁董事关系网络进行量化分析,其中个体中心网指标主要包括度中心性、居中中心性;整体网络指标主要包括网络密度、平均距离、中心势、聚类系数、核心——边缘,进而从多角度揭示中国企业连锁董事关系网络特征的同时,为认识和理解中国连锁董事生成和运作机制提供新的研究思路。     

基于三阶段模糊层次比选方法的城市轨道交通线路敷设方式研究

根据《城市轨道交通线网规划标准》基本原则,总结城市轨道交通线路敷设方式经验,提出三阶段线路敷设方式比选方法,即关键节点/区段敷设方式、敷设方式适应性评价、经济性比选。基于模糊层次分析法的基本原理,结合济南人文、地理、环境要素,提出基于改进的模糊层次分析方法的敷设方式适应性评价方法及算法,形成三阶段模糊层次线路敷设方式比选方法。应用该方法研究济南轨道交通1号线线路敷设方式。结果表明：经关键节点/区段分析,可判定方特站至京沪铁路水屯站区间,4座车站均为地下站,区间采用地下敷设（盾构工法）;经基于模糊层次分析的敷设方式适应性评价,在京沪铁路水屯站至工研院站区间,地下敷设、高架敷设隶属度分别为0.499、0.501,两种敷设方式无显著差别;经经济性比选,在京沪铁路水屯站至工研院站区间,高架敷设比地下敷设静折现值节省42.4%,建议选用高架敷设,这与实际结果一致。     

创意产业经济网络的分析与决策——基于有向节点赋权网络的测度方法

在创意产业等产业经济网络中,其决策分析需要对有向网络主体重要性进行定量测度。综合测度法给出了节点赋权网络中节点重要性的测度方法。但是没有考虑权值交易衰减的变化和路径的有向性,不适用于实际情形常见的有向网络。文章根据节点删除思想提出全面测度法,以易行有效的方法定量测度有向网络中节点的重要性。为创意产业的开发与建设提供决策支持,最后以典型创意产业为例给出其应用。     

基于复杂网络分析的区域战略性新兴产业创新能力评价

为科学合理地评价我国30个省市地区战略性新兴产业创新能力,立足复杂网络视角,提出基于余弦相似度-灰色模糊综合评价模型。首先对区域战略性新兴产业创新能力影响因素进行归纳分析,构建区域战略性新兴产业创新能力评价指标体系;其次基于余弦相似度与网络分析法建立复杂网络节点重要性评价模型以确定各指标权重;最后运用灰色模糊综合评价方法对区域战略性新兴产业创新能力进行评价。实证结果表明,2017年度我国东部、中部与西部三个区域中6个省市地区战略性新兴产业创新能力较好,其余24个省市地区则次之。     

基于复杂网络的飞行区人因风险研究

为确保飞行区安全运行,收集1 233条机场飞行区事件的数据,结合事故报告及相关规范文件,利用共现分析和加权矩阵,结合复杂网络理论,建立飞行区人因风险事件网络。使用Python软件对网络节点属性进行分析,并结合天气因素,评估各个节点的重要程度。研究结果表明,飞行区人因风险事件网络符合复杂网络的特征,并确定了对飞行区事件影响较大的人为因素风险节点。根据研究结果,应加强飞行机组人员对规章的学习和对重点人员的监控。