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An Algorithm to Determine the Truncated Weibull Parameters for Distribution of Throats and Pores in Random Network Models
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作者 Fei Shi Junda Wu +2 位作者 Tao Chang Cangjun Sun Xiaozhang Wu 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2022年第10期46-53,共8页
In random network models, sizes for pores and throats are distributed according to a truncated Weibull distribution. As a result, parameters defining the shape of the distribution are critical for the characteristic o... In random network models, sizes for pores and throats are distributed according to a truncated Weibull distribution. As a result, parameters defining the shape of the distribution are critical for the characteristic of the network. In this paper, an algorithm to distribute pores and throats in random network was established to more representatively describe the topology of porous media. First, relations between Weibull parameters and the distribution of dimensionless throat sizes were studied and a series of standard curves were obtained. Then, by analyzing the capillary pressure curve of the core sample, frequency distribution histogram of throat sizes was obtained. All the sizes were transformed to dimensionless numbers ranged from 0 to 1. Curves of the core were compared to the standard curves, and truncated Weibull parameters could be determined according an inverse algorithm. Finally, aspect ratio and average length of throats were adjusted to simultaneously fit the porosity and the capillary pressure curves and the whole network was established. The predicted relative permeability curves were in good agreement with the experimental data of cores, indicating the validity of the algorithm. 展开更多
关键词 random network models Capillary Pressure Curve Average Dimensionless Throat Sizes Truncated Weibull Distribution
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A non-affine constitutive model for the extremely large deformation of hydrogel polymer network based on network modeling method
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作者 Jincheng Lei Yuan Gao +1 位作者 Danyang Wang Zishun Liu 《Acta Mechanica Sinica》 2025年第7期69-80,共12页
Current hyperelastic constitutive models of hydrogels face difficulties in capturing the stress-strain behaviors of hydrogels under extremely large deformation because the effect of non-affine deformation of the polym... Current hyperelastic constitutive models of hydrogels face difficulties in capturing the stress-strain behaviors of hydrogels under extremely large deformation because the effect of non-affine deformation of the polymer network inside is ambiguous.In this work,we construct periodic random network(PRN)models for the effective polymer network in hydrogels and investigate the non-affine deformation of polymer chains intrinsically originates from the structural randomness from bottom up.The non-affine deformation in PRN models is manifested as the actual stretch of polymer chains randomly deviated from the chain stretch predicted by affine assumption,and quantified by a non-affine ratio of each polymer chain.It is found that the non-affine ratios of polymer chains are closely related to bulk deformation state,chain orientation,and initial chain elongation.By fitting the non-affine ratio of polymer chains in all PRN models,we propose a non-affine constitutive model for the hydrogel polymer network based on micro-sphere model.The stress-strain curves of the proposed constitutive models under uniaxial tension condition agree with the simulation results of different PRN models of hydrogels very well. 展开更多
关键词 Non-affine deformation Periodic random network model Large deformation Constitutive model
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Multivariable Dynamic Modeling for Molten Iron Quality Using Incremental Random Vector Functional-link Networks 被引量:4
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作者 Li ZHANG Ping ZHOU +2 位作者 He-da SONG Meng YUAN Tian-you CHAI 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期1151-1159,共9页
Molten iron temperature as well as Si, P, and S contents is the most essential molten iron quality (MIQ) indices in the blast furnace (BF) ironmaking, which requires strict monitoring during the whole ironmaking p... Molten iron temperature as well as Si, P, and S contents is the most essential molten iron quality (MIQ) indices in the blast furnace (BF) ironmaking, which requires strict monitoring during the whole ironmaking production. However, these MIQ parameters are difficult to be directly measured online, and large-time delay exists in off-line analysis through laboratory sampling. Focusing on the practical challenge, a data-driven modeling method was presented for the prediction of MIQ using the improved muhivariable incremental random vector functional-link net- works (M-I-RVFLNs). Compared with the conventional random vector functional-link networks (RVFLNs) and the online sequential RVFLNs, the M-I-RVFLNs have solved the problem of deciding the optimal number of hidden nodes and overcome the overfitting problems. Moreover, the proposed M I RVFLNs model has exhibited the potential for multivariable prediction of the MIQ and improved the terminal condition for the multiple-input multiple-out- put (MIMO) dynamic system, which is suitable for the BF ironmaking process in practice. Ultimately, industrial experiments and contrastive researches have been conducted on the BF No. 2 in Liuzhou Iron and Steel Group Co. Ltd. of China using the proposed method, and the results demonstrate that the established model produces better estima ting accuracy than other MIQ modeling methods. 展开更多
关键词 molten iron quality multivariable incremental random vector functional-link network blast furnace iron-making data-driven modeling principal component analysis
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An Image Segmentation Algorithm Based on a Local Region Conditional Random Field Model 被引量:1
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作者 Xiao Jiang Haibin Yu Shuaishuai Lv 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2020年第9期139-159,共21页
To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively ap... To reduce the computation cost of a combined probabilistic graphical model and a deep neural network in semantic segmentation, the local region condition random field (LRCRF) model is investigated which selectively applies the condition random field (CRF) to the most active region in the image. The full convolutional network structure is optimized with the ResNet-18 structure and dilated convolution to expand the receptive field. The tracking networks are also improved based on SiameseFC by considering the frame relations in consecutive-frame traffic scene maps. Moreover, the segmentation results of the greyscale input data sets are more stable and effective than using the RGB images for deep neural network feature extraction. The experimental results show that the proposed method takes advantage of the image features directly and achieves good real-time performance and high segmentation accuracy. 展开更多
关键词 Image Segmentation Local Region Condition random Field model Deep Neural network Consecutive Shooting Traffic Scene
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Epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance strategy
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作者 冯运 丁李 +1 位作者 黄蕴涵 关治洪 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第12期577-582,共6页
In this paper, we study epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance (IA) strategy. In particular, we consider that susceptible individuals' moving direction angles are affected by the curre... In this paper, we study epidemic spreading on random surfer networks with infected avoidance (IA) strategy. In particular, we consider that susceptible individuals' moving direction angles are affected by the current location information received from infected individuals through a directed information network. The model is mainly analyzed by discrete-time numerical simulations. The results indicate that the IA strategy can restrain epidemic spreading effectively. However, when long-distance jumps of individuals exist, the IA strategy's effectiveness on restraining epidemic spreading is heavily reduced. Finally, it is found that the influence of the noises from information transferring process on epidemic spreading is indistinctive. 展开更多
关键词 epidemic spreading SIS model random surfer networks
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Random walk immunization strategy on scale-free networks
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作者 Weidong PEI Zengqiang CHEN Zhuzhi YUAN 《控制理论与应用(英文版)》 EI 2009年第2期151-156,共6页
A novel immunization strategy called the random walk immunization strategy on scale-free networks is proposed. Different from other known immunization strategies, this strategy works as follows: a node is randomly ch... A novel immunization strategy called the random walk immunization strategy on scale-free networks is proposed. Different from other known immunization strategies, this strategy works as follows: a node is randomly chosen from the network. Starting from this node, randomly walk to one of its neighbor node; if the present node is not immunized, then immunize it and continue the random walk; otherwise go back to the previous node and randomly walk again. This process is repeated until a certain fraction of nodes is immunized. By theoretical analysis and numerical simulations, we found that this strategy is very effective in comparison with the other known immunization strategies. 展开更多
关键词 Scale-free networks Immunization strategy random walk SIS model Epidemic spreading control
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根植性视角下生态产品价值共创网络的形成机制研究
7
作者 姬志恒 张仲杰 +1 位作者 吕长鑫 于伟 《宏观经济研究》 北大核心 2026年第1期96-110,共15页
深入理解价值共创网络的形成是建立健全生态产品价值实现机制的前提之一。本文基于根植性视角,以生态产品价值实现典型案例为研究对象,利用文本挖掘数据构建价值共创网络,进而运用指数随机图模型揭示内生和外生因素对价值共创网络形成... 深入理解价值共创网络的形成是建立健全生态产品价值实现机制的前提之一。本文基于根植性视角,以生态产品价值实现典型案例为研究对象,利用文本挖掘数据构建价值共创网络,进而运用指数随机图模型揭示内生和外生因素对价值共创网络形成的影响。研究发现:(1)各典型路径的价值共创网络均呈现局部密集特征和极化现象。“外溢共享型”网络和“赋能增值型”网络密度偏小,前者受中介性的正向驱动和传递性的负向影响,后者受中介性和传递性的促进作用,二者均倾向于深耕合作关系;“配额交易型”网络和“综合治理型”网络密度偏大,中介性产生抑制效应而传递性具有正向影响,二者均倾向于广泛建立合作。(2)四类网络中政府、市场与社会主体间的合作侧重有所不同,呈现“政府扶持—市场联动”“政府主导—社会参与”“政企协同—社会深化”三种驱动模式。(3)“外溢共享型”网络和“配额交易型”网络受制度根植性正向驱动,文化根植性促进“赋能增值型”网络和“综合治理型”网络的形成,认知根植性正向影响“配额交易型”网络并抑制“赋能增值型”网络的形成。本文基于根植性视角剖析和检验探究价值共创网络形成机制,为生态产品价值共创网络成长提供政策启示。 展开更多
关键词 根植性 生态产品 价值共创网络 指数随机图模型
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RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响——基于时序指数随机图模型的研究
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作者 殷凤 孙明雪 李平 《国际经贸探索》 北大核心 2026年第1期4-21,共18页
文章基于数字贸易规则和增加值贸易网络化发展的现实,采用时序指数随机图模型探讨RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响。研究发现,RTA数字贸易规则网络显著促进了增加值贸易网络关系的形成,且增加值贸易网络的内生结构... 文章基于数字贸易规则和增加值贸易网络化发展的现实,采用时序指数随机图模型探讨RTA数字贸易规则网络对增加值贸易网络动态演化的影响。研究发现,RTA数字贸易规则网络显著促进了增加值贸易网络关系的形成,且增加值贸易网络的内生结构效应与时间依赖效应对网络关系的形成具有重要影响;RTA数字贸易规则网络的节点结构权力差异、数字条款类型和节点结构性位置差异对增加值贸易网络关系的形成产生了异质性影响;RTA数字贸易规则网络通过中心节点的规则溢出效应、核心边缘结构的规则对接效应以及结构洞的规则桥接效应推动了增加值贸易网络的动态演化。该研究为中国利用全球数字贸易治理体系中的现有联系深度融入全球增加值分工体系、提升全球价值链参与能力提供了理论支持。 展开更多
关键词 数字贸易规则 增加值贸易 网络动态演化 时序指数随机图模型 全球价值链
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与星同行:突破式创新、网络结构与技术扩散
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作者 王群勇 武文杰 《经济与管理研究》 北大核心 2026年第2期55-71,共17页
创新扩散是促进中国关键核心技术进步、加快实现高水平科技自立自强的重要路径。本文基于2018—2022年沪深A股上市公司间五百余万条专利引用数据构建技术扩散网络,发现企业在创新过程中呈现“与星同行”特征,即偏好引用技术前沿企业的... 创新扩散是促进中国关键核心技术进步、加快实现高水平科技自立自强的重要路径。本文基于2018—2022年沪深A股上市公司间五百余万条专利引用数据构建技术扩散网络,发现企业在创新过程中呈现“与星同行”特征,即偏好引用技术前沿企业的高质量创新成果。因此,突破式创新的明星企业对技术扩散发挥了重要作用。本文基于时间指数随机图模型验证了企业突破式创新程度的提升会吸引更多外部企业引用其技术,加速技术扩散;而创新网络的互惠关系与传递结构则会强化这种促进效应。异质性分析发现,中国技术扩散呈现资源结构性分化,资源禀赋充裕、知识存量丰厚的企业更倾向于获取外部高水平的突破式创新技术,而其余企业倾向于更广泛的技术引用。本文为技术扩散相关研究提供新的视角和分析框架,并对推动创新技术的扩散与高效应用、完善科技创新体系、加快实现高水平科技自立自强提供了有益启示。 展开更多
关键词 技术扩散 突破式创新 网络结构 时间指数随机图模型
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基于Landsat影像的大型水体水下地形分区反演
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作者 窦明 史玉仙 +2 位作者 屈凌波 王继华 邢澳琪 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期128-135,共8页
针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段... 针对缺资料大型水体水下地形资料获取困难的问题,以丹江口水库为研究对象,提出了一种基于Landsat遥感影像和水深分区的大型水体水下地形反演方法,分别采用水位线克里金插值法和4种水深反演模型(单波段、双波段比值、BP神经网络、多波段随机森林)对丹江口水库浅水区和深水区水下地形进行反演,并评价其反演精度。结果显示,浅水区水下地形反演效果良好(均方根误差RMSE=2.553 m);深水区反演中,汉库水域采用多波段随机森林模型表现最佳(RMSE=2.428 m),丹库水域采用BP神经网络模型表现最佳(RMSE=1.599 m);不同反演模型精度针对不同水深和不同区域具有差异性,多波段随机森林模型在深水域水下地形反演上存在优势。研究结果可为缺资料大型水体提供一种快捷的地形资料收集方法。 展开更多
关键词 水下地形反演 Landsat遥感影像 BP神经网络模型 多波段随机森林模型 丹江口水库
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随机侧风影响下植保无人机下洗流场分布规律与预测模型研究
11
作者 王玲 朱嘉旺 +1 位作者 刘骋 苏锐 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期140-152,共13页
植保无人机田间作业过程中,随机变化的环境侧风与旋翼下洗流场的交互作用是影响喷洒雾滴沉积与飘移的重要因素。针对田间试验难以获得规律性研究成果,基于数值建模方法的模拟仿真无法准确描述田间速度场与空间分布且耗时耗力等问题,本... 植保无人机田间作业过程中,随机变化的环境侧风与旋翼下洗流场的交互作用是影响喷洒雾滴沉积与飘移的重要因素。针对田间试验难以获得规律性研究成果,基于数值建模方法的模拟仿真无法准确描述田间速度场与空间分布且耗时耗力等问题,本文设计滤波高斯白噪声信号模拟田间随机变化的侧风信号,基于计算流体力学(Computational fluid dynamic,CFD)方法对随机侧风影响下植保无人机旋翼下洗流场进行数值模拟。引入一种余弦退火学习率的物理神经网络(Physics-informed neural networks,PINNs)下洗流场预测模型,该模型嵌入不可压缩方程N-S作为物理学损失项来参与训练,以低分辨率流场数据输入作为约束条件,实现高分辨率流场数据的复现,进而实现旋翼下洗流场任意时空位置速度信息的快速准确预测。结果表明:以气流覆盖面积为评价指标,旋翼下洗气流近似呈“圆柱形”向下发展1 s内,气流覆盖面积达到峰值且具有较强抵抗随机侧风的能力;随着侧风风速增加,下洗气流结构和强度发生明显变化,当随机侧风大于3 m/s时,气流覆盖面积和竖直方向最大速度大幅减小,不利于喷施作业。PINNs预测模型在水平方向和竖直方向速度预测值与试验值的总体拟合优度R^(2)分别为0.971和0.919,均方根误差RMSE分别为0.364、0.253 m/s,模型在预测速度信息方面表现出较高的准确性。基于该模型所获得的高精度流场信息,可进一步进行雾滴漂移趋势的评估,从而为喷雾作业效果分析提供物理依据。 展开更多
关键词 植保无人机 随机侧风 下洗气流 物理信息神经网络 预测模型
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内部推动还是外部拉动?多维邻近性视角下产研合作网络演化驱动因素研究 被引量:1
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作者 张宁宁 温珂 张宜 《科技进步与对策》 北大核心 2026年第1期1-11,共11页
如何促进产业界与学术界合作创新是推动科技创新发展的重要议题。基于多维邻近性理论,从组织层面邻近性(社会邻近性和认知邻近性)及区域层面邻近性(制度邻近性和地理邻近性)两个维度出发,运用指数随机图模型(ERGM),以中国科学院产研合... 如何促进产业界与学术界合作创新是推动科技创新发展的重要议题。基于多维邻近性理论,从组织层面邻近性(社会邻近性和认知邻近性)及区域层面邻近性(制度邻近性和地理邻近性)两个维度出发,运用指数随机图模型(ERGM),以中国科学院产研合作网络为例,探究其演化特征及影响因素,揭示不同层面邻近性在产研合作各发展阶段的动态变化过程。研究发现:(1)组织层面邻近性在合作网络形成初期发挥关键作用,但其重要性随时间逐渐减弱。具体表现为社会邻近性和认知邻近性在初期促进合作关系建立,但随着网络发展,其影响力逐渐减弱。(2)区域层面邻近性呈现出由弱到强的演变趋势。网络形成初期,制度邻近性和地理邻近性的作用不显著,但随着时间推移,其逐渐成为推动网络稳定发展的主要驱动力。研究结论揭示中国产研合作网络演化过程中存在从“内驱”到“外推”的特征,有助于丰富对我国产研合作网络演化特征和驱动因素的认知,为制定更具针对性的产研合作政策提供参考。 展开更多
关键词 多维邻近性 产研合作 网络演化 社会网络分析 指数随机图模型(ERGM)
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融合PCA技术的RF模型及LSTM模型在水质预测中的应用
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作者 张中治 李军 《地下水》 2026年第1期153-156,共4页
卧龙湖作为辽宁省内最大的平原淡水湖,流域面积1644.6平方公里,属于浅水型湿地湖泊。2012年被列为国家湿地湖泊保护利用试点湖泊,因此对其进行生态保护对辽宁省水生态环境而言意义重大。对原始水质数据做数据标准化、归一化处理,使用PC... 卧龙湖作为辽宁省内最大的平原淡水湖,流域面积1644.6平方公里,属于浅水型湿地湖泊。2012年被列为国家湿地湖泊保护利用试点湖泊,因此对其进行生态保护对辽宁省水生态环境而言意义重大。对原始水质数据做数据标准化、归一化处理,使用PCA主成分分析模型筛选出影响水质主要因素,将它们作为RandomForest模型的输入,采用单因子指数法评价水质,通过创建多个决策树对水质进行预测。数据预处理后作为LSTM模型的输入,经训练后确定模型参数,再将输出反归一化,得到最终预测结果。实验表明,该方案能较好的对卧龙湖水质进行准确预测,随机森林模型准确率为85.7%,LSTM模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE)较小,趋近于0;拟合度(R2)趋近于1。 展开更多
关键词 水质预测 PCA技术 长短时记忆神经网络 随机森林模型 数据预处理
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中国省际新质生产力发展空间关联网络特征及形成机制研究
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作者 杜传甲 王成军 《地理与地理信息科学》 北大核心 2026年第2期51-59,67,共10页
研究中国省际新质生产力发展空间关联网络对优化资源配置、深化区域协同互动机制具有重要意义.本文借助社会网络分析方法和指数随机图模型(ERGM),探讨2012—2022年中国省际新质生产力发展空间关联网络特征及形成机制.研究发现:①研究期... 研究中国省际新质生产力发展空间关联网络对优化资源配置、深化区域协同互动机制具有重要意义.本文借助社会网络分析方法和指数随机图模型(ERGM),探讨2012—2022年中国省际新质生产力发展空间关联网络特征及形成机制.研究发现:①研究期内中国省际新质生产力发展空间关联呈现复杂的网络化结构,网络密度、平均节点度和网络互惠性波动上升,关联强度与通达性持续提升,但整体仍处于非均衡状态且等级特征显著;河南、山东、湖北、江苏等省域处于网络核心位置,新疆、甘肃等中西部欠发达省域处于网络边缘位置.②基于宏观关联特征,可将中国省际新质生产力发展空间关联网络划分为4个板块,板块内部关联强度显著高于板块间关联强度;根据微观关联特征,具有显著互惠性特征的模体结构更有利于省域之间要素资源的流动和协同.③无论是横截面ERGM还是时间ERGM,互惠性和劳动对象主效应的估计系数均显著为正,连通性和劳动者主效应的估计系数均显著为负,而劳动者差异效应不显著,生产资料主效应和差值效应的估计系数显著,但作用方向相反.研究结果为从复杂网络视角优化新质生产力发展空间关联网络提供了理论依据,也为进一步推动省域新质生产力协同发展提供了重要决策支持. 展开更多
关键词 新质生产力 空间关联网络 社会网络分析 指数随机图模型 形成机制
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基于机器学习的黄土塬区沟沿线自动提取研究
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作者 刘洋 储云志 +4 位作者 朱磊 郝祥侠 费太政 赵卫东 袁晓雨 《地理与地理信息科学》 北大核心 2026年第1期1-8,共8页
沟沿线是黄土高原正负地形的重要分界线,准确和高效提取黄土沟沿线是研究黄土沟谷侵蚀和地貌发育演化的基础,对于指导黄土小流域生态修复具有重要意义。为解决沟沿线提取精度不高、特征类型单一以及缺少系统性评价体系难以全面客观评估... 沟沿线是黄土高原正负地形的重要分界线,准确和高效提取黄土沟沿线是研究黄土沟谷侵蚀和地貌发育演化的基础,对于指导黄土小流域生态修复具有重要意义。为解决沟沿线提取精度不高、特征类型单一以及缺少系统性评价体系难以全面客观评估模型性能等问题,该文利用机器学习模型对黄土塬区小流域进行正负地形分割和沟沿线自动提取,得到结论如下:(1)利用随机森林(RF)模型筛选得到的最优特征子集为高程变异系数、B1、B11、B11_cont、B11_mean和B9_mean;(2)对比分析不同方法下黄土塬区正负地形分类准确率和沟沿线偏移距离发现,RF模型和BP神经网络模型的预测准确率分别为92.71%、90.01%,相比坡面畸变邻域判断法分别提高8.0%、5.3%,且RF模型沟沿线偏移距离为32.67 m,小于3个像元,表明RF模型筛选的最佳特征子集适用于黄土塬地貌,模型的错分和漏分现象更少,可为后续沟沿线准确提取提供科学依据。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林模型 BP神经网络模型 黄土沟沿线 黄土塬区
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基于异质集成学习的红星地区页岩岩相识别方法
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作者 喻荻贤 唐军 +2 位作者 王新东 邓佩 陈永铭 《石油物探》 北大核心 2026年第2期343-353,共11页
红星地区页岩储集层的岩相与油气勘探开发效果直接相关,是储层有效性评价的关键。针对红星地区页岩岩相标签样本稀缺、常规测井响应特征重叠的识别缺点,提出了一种异质集成学习模型,形成了具有普适性的页岩岩相智能识别方法。首先,基于... 红星地区页岩储集层的岩相与油气勘探开发效果直接相关,是储层有效性评价的关键。针对红星地区页岩岩相标签样本稀缺、常规测井响应特征重叠的识别缺点,提出了一种异质集成学习模型,形成了具有普适性的页岩岩相智能识别方法。首先,基于矿物三端元(硅质、粘土质、灰质)与总有机碳(TOC)含量建立的“三端元-四组分”岩相划分方案,将研究区页岩划分为富碳混合质、富碳硅质、高碳混合质、高碳硅质及中碳灰质等5类岩相;随后,采用Stacking堆叠集成框架,经K折交叉验证生成贝叶斯分类、BP神经网络、随机森林3类基础学习器的预测概率矩阵,通过自适应概率融合机制优化权重分配,并协同贝叶斯分类对稀缺样本的适配性、BP神经网络对复杂特征的非线性拟合能力及随机森林的强稳定性,建立了一种新的异质集成学习模型及相应的数据处理流程。红星地区应用结果表明:该模型综合识别准确率达93.19%,较贝叶斯分类、BP神经网络、随机森林等单一预测方法,准确率平均提高14.85%,证实该方法在样本稀缺、数据噪声大、数据类别分布不均衡等复杂场景下具有优异的鲁棒性。最后,将该学习模型应用于复兴地区页岩岩相的识别,进一步验证了该方法的空间泛化能力。 展开更多
关键词 页岩 岩相识别 异质集成学习模型 神经网络 贝叶斯 随机森林
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数字经济对全球中间品贸易网络的影响研究——基于时间指数随机图模型分析
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作者 梁东澜 张勇 《对外经贸》 2026年第2期51-55,共5页
随着数字经济快速发展,其在国际贸易发展格局优化调整,特别是优化中间品贸易网络方面发挥着越来越重要的作用。基于2010—2023年全球69个国家的样本数据,运用时间指数随机图模型(TERGM)实证考察数字经济发展水平对全球中间品贸易网络的... 随着数字经济快速发展,其在国际贸易发展格局优化调整,特别是优化中间品贸易网络方面发挥着越来越重要的作用。基于2010—2023年全球69个国家的样本数据,运用时间指数随机图模型(TERGM)实证考察数字经济发展水平对全球中间品贸易网络的影响。研究发现:全球中间品贸易网络存在显著的互惠效应;数字经济发展水平越高的国家,参与全球中间品贸易网络的倾向越强;数字经济发展水平相似的国家之间更倾向于参与中间品贸易网络。研究为中国进一步优化国际中间品贸易布局提供了经验参考。 展开更多
关键词 数字经济 中间品贸易网络 时间指数随机图模型
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基于6种机器学习模型的ICU患者多重耐药菌感染预测模型构建与评价
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作者 王珂璇 金晓灵 茅一萍 《中华医院感染学杂志》 北大核心 2026年第3期422-426,共5页
目的分析重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素,通过6种机器学习算法构建患者感染多重耐药菌的预测模型,通过评价模型相关指标选出最佳模型,为临床工作者早期识别高危患者,及时采取相应的预防措施提供参考。方法纳入2019年6月-2023年... 目的分析重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素,通过6种机器学习算法构建患者感染多重耐药菌的预测模型,通过评价模型相关指标选出最佳模型,为临床工作者早期识别高危患者,及时采取相应的预防措施提供参考。方法纳入2019年6月-2023年6月入住徐州医科大学附属医院重症监护室患者946例(多重耐药菌感染者473例,非感染者473例)。采用二元logistic回归分析,将筛选的危险因素作为构建预测模型的特征变量进行模型构建,分别构建并评价逻辑回归模型、人工神经网络模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型和极限梯度增强模型。结果从外院或急诊入院(OR=2.635)、入住重症监护室时长≥7 d(OR=1.291)、手术(OR=3.089)、慢性肺部疾病(OR=3.664)、外周静脉置管(OR=2.111)、留置腹腔引流管(OR=3.382)、抗菌药物使用种类≥3种(OR=1.001)、抗菌药物使用时长≥1周(OR=2.323)是重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素(P<0.05)。通过机器学习算法构建的重症监护室患者感染多重耐药菌预测模型中,逻辑回归模型受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1值均优于其他模型,为最优模型。结论临床应重视患者易感染多重耐药菌的危险因素,尽早给予针对性干预,降低重症监护室患者感染多重耐药菌的风险。 展开更多
关键词 机器学习 重症监护室 多重耐药菌 预测模型 逻辑回归模型 人工神经网络模型 决策树模型 随机森林模型 支持向量机模型 极限梯度增强模型
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热力学-智能学习双模型在LNG贸易交接计量跟踪的研究
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作者 田靖 刘冰 +2 位作者 吴健宏 王子成 汤茗淇 《化工管理》 2026年第3期128-134,共7页
在全球液化天然气(LNG)年贸易量突破4亿吨且中国占进口总量相对较大的背景下,贸易精准结算与安全管控需求日益紧迫。但目前,我国LNG运输过程中存在“老化现象”,低沸点组分选择性蒸发导致卸货热值偏差较大,已成为制约贸易精准结算与安... 在全球液化天然气(LNG)年贸易量突破4亿吨且中国占进口总量相对较大的背景下,贸易精准结算与安全管控需求日益紧迫。但目前,我国LNG运输过程中存在“老化现象”,低沸点组分选择性蒸发导致卸货热值偏差较大,已成为制约贸易精准结算与安全管控的核心瓶颈。研究创新性地提出热力学-智能学习双模型架构,一方面,基于方程构建热力学机理模型,通过离散时间步长迭代量化动态平衡过程,提升计算效率实现LNG预测;另一方面,采取皮尔逊相关系数筛选强影响因子,引入纠偏公式修正预测偏差,构建智能学习模型对LNG进行实时预测。最后,通过双模型协同应用,将机理模型与人工智能学习模型结果进行可视化对比,实现从装货港到卸货港的全链条组分追溯,为储罐安全操作、热值预调优及多参比条件贸易谈判提供技术支持,推动LNG标准体系构建和发展。 展开更多
关键词 LNG贸易 热力学模型 智能学习模型 人工神经网络 随机森林
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黄河流域绿色技术创新网络演化特征及其机制
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作者 向博文 徐颖 徐高峰 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期17-25,共9页
为揭示黄河流域绿色技术创新合作格局及其影响因素,利用社会网络分析法与指数随机图模型分析2011—2019年黄河流域绿色技术创新网络的空间演化特征及其机制。研究发现:黄河流域绿色创新网络的规模与合作强度持续上升,但联系紧密度有所下... 为揭示黄河流域绿色技术创新合作格局及其影响因素,利用社会网络分析法与指数随机图模型分析2011—2019年黄河流域绿色技术创新网络的空间演化特征及其机制。研究发现:黄河流域绿色创新网络的规模与合作强度持续上升,但联系紧密度有所下降;黄河流域中上游地区在阶段1(2011—2013年)为西安单核心创新集群,并在阶段2(2017—2019年)分化为青海、宁—陕—豫和甘—内蒙古—晋3个创新集群;下游地区在阶段1分别形成济南、青岛单核心创新集群,并在阶段2整合为山东半岛城市群创新集群;组织与文化邻近有利于城际创新,但也强化了省域和文化的“边界效应”;城市群与流域并未形成“边界效应”,但所形成的政策和流域邻近性未能促进城际合作;地理与技术邻近、城市的经济规模、创新水平以及绿色创新水平对于城际创新合作呈正面影响。 展开更多
关键词 绿色技术创新网络 指数随机图模型(ERGM) 边界效应 邻近性 黄河流域
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