基于疾病传播理论的小区域节点协调控制算法

为降低小区域路网整体调控策略制定难度,缓解区域交通拥堵问题。通过将疾病传播理论和复杂网络中的相关理论运用到道路网络中,构建管控策略预判模型,建立了交通路网中关键节点的监控算法。该算法只需在网络中监控部分关键节点就能够起到对整个路网监控的效果,从而针对关键节点的不同状态运用不同管控方案,有效改善区域交通拥堵状态。     

公共交通门户网站构建及运营管理初探

本文通过对杭州公交网构建及运营情况分析,阐述了使用网络信息技术构建门户网站所涉及的一些问题,并对网站的营运管理做了一定的探索.     

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针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型。基于复杂网络理论,采用Matlab计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析。结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大。     

自媒体时代高职院校网络舆情引导机制构建

从高职院校大学生网络舆情角度出发,分析在校大学生信息获取方式和存在问题,厘清自媒体时代网络舆情相关概念。通过文献研究和实地调查分析高职院校舆情特点,应用危机管理理论和传播学理论,构建自媒体时代高校网络舆情引导机制。该机制有利于职业院校开展舆情管理和精细化管理,促进校园稳定和高质量发展。     

城市复合交通网络的若干特性研究

针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型.基于复杂网络理论,采用Matlab 计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析.结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大.     

综合公交系统规划原理性框架探析

随着城市轨道交通系统的快速发展,城市公交系统网络形态和结构已发生巨大变化。结合综合公交系统内涵分析和规划必要性论证,研究构建综合公交系统规划的原理性框架,可为特大城市公交系统规划提供一定的借鉴。     

基于体素的COPD表型研究

目的基于体素的定量CT筛选慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)影像学表型。方法连续纳入"数字肺"多中心研究中行双气相扫描的COPD患者,定量测定小气道病变(functional small-airway disease, fSAD)和肺气肿(emphysema, Emph)。采用k-means聚类法分析肺气肿和小气道病变,得到不同表型;采用Fisher判别分析得到分类函数,并进行初始验证和交叉验证。结果共纳入COPD患者50例。在所有患者及肺功能近似相同的慢性阻塞性肺疾病全球倡议(The Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, GOLD)2级患者中均得到3种不同表型:肺气肿为主型、小气道病变为主型及混合型,以及3种表型的Fisher线性分类函数;对所得函数进行初始验证和交叉验证,所有COPD患者预测分类结果的正确率分别为92.0%及90.0%,GOLD 2级患者预测分类结果的正确率分别为100.0%及95.2%。结论基于体素的定量CT可以将COPD患者分为肺气肿为主型、小气道病变为主型及混合型。     

基于复杂网络及模糊层次分析法的铁路危货运输风险评估

基于复杂网络方法,构建铁路危险货物运输致因复杂网络,并对该网络进行分析,对诱导事故发生各因素的影响力进行排序,从而找出事故的关键致因因素。同时,结合模糊综合评价法,根据复杂网络中各因素权重值的计算,从人员管理、危险货物和设备、环境三大方面对危货运输的整体安全性进行评价。对于整体上认识铁路危险货物运输过程的风险具有一定的理论意义和实际价值。     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下，全球政治、经济形势瞬息万变，多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻. 跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络，研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景. 首先阐明了跨境供应链网络的内涵，认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段；随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型，利用情景松弛算法对模型进行求解. 算例分析结果证明，所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.     

IL-1β、TNF-α和NO水平变化在某些神经系统疾病中的意义

目的　探讨在高原条件下IL 1 β、TNF α及NO水平变化在某些神经系统疾病中的意义。方法　以多发性硬化 (MS)、格林 巴利综合症 (GBS)和帕金森氏病 (PD)患者为对象 ,用ELISA法测定血清及脑脊液中IL 1 β、TNF α和NO水平。结果　MS和GBS患者血清及脑脊液中的IL 1 β、TNF α及NO水平与对照组相比显著升高 (P <0 0 1 ) ;PD患者血清中该三种物质与对照组相比无明显变化 ,但脑脊液中的TNF α和NO明显高于对照组 (P <0 0 1 )。结论　提示IL 1 β、TNF α及NO在MS、GBS和PD发病机制中可能起着重要作用 ,它们之间也许存在一种网络调节关系。     

Multi-Lead ECG Classification via an Information-Based Attention Convolutional Neural Network

A novel structure based on channel-wise attention mechanism is presented in this paper.With the proposed structure embedded,an efficient classification model that accepts multi-lead electrocardiogram (ECG)as input is constructed.One-dimensional convolutional neural networks (CNNs) have proven to be effective in pervasive classification tasks,enabling the automatic extraction of features while classifying targets.We implement the residual connection and design a structure which can learn the weights from the information contained in different channels in the input feature map during the training process.An indicator named mean square deviation is introduced to monitor the performance of a particular model segment in the classification task on the two out of five ECG classes.The data in the MIT-BIH arrhythmia database is used and a series of control experiments is conducted.Utilizing both leads of the ECG signals as input to the neural network classifier can achieve better classification results than those from using single channel inputs in different application scenarios.Models embedded with the channel-wise attention structure always achieve better scores on sensitivity and precision than the plain Resnet models.The proposed model exceeds most of the state-of-the-art models in ventricular ectopic beats (VEB) classification performance and achieves competitive scores for supraventricular ectopic beats(SVEB).Adopting more lead ECG signals as input can increase the dimensions of the input feature maps,helping to improve both the performance and generalization of the network model.Due to its end-to-end characteristics,and the extensible intrinsic for multi-lead heart diseases diagnosing,the proposed model can be used for the real-time ECG tracking of ECG waveforms for Holter or wearable devices.     

中国铁路网的拓扑特性

从铁路的基础设施、停靠站点及系统换乘3个方面构建了物理网、运输网和换乘网3种网络模型,运用统计分析的方法分析了它们的拓扑特性.统计结果显示：铁路物理网的平均聚集系数近似为零,多数节点的度数为3,遭受突发事件,很容易造成不连通.铁路运输网大部分节点度数为2,平均经过12.49个车站到达目的地,铁路换乘网具有较大的平均聚集系数和较小的平均最短距离,该网络是具有无标度性质的小世界网络.文中给出了重要节点的标定方法,并运用此方法标定了中国铁路网的重要节点.在此基础上,分析了在不同攻击情况下的网络弹性,结果显示铁路换乘网对于随机攻击具有很好的容错性.     

汉中地区农村人口1997～2000年死亡原因及潜在寿命损失分析

目的　了解汉中市农村人口 1997～ 2 0 0 0年死亡原因及潜在寿命损失 ,以便制定相应的预防措施。方法　应用国际疾病分类方法对资料进行编码、归类、统计。结果　总死因分布中 ,居前五位的是 :循环系统疾病、肿瘤、损伤和中毒、呼吸系统疾病和消化系统疾病 ,潜在寿命损失年居前五位的是 :损伤和中毒、肿瘤、其他疾病、新生儿病、循环系统疾病和传染病。结论　必须着力于改善农村的医疗条件及卫生观念 ,加强农药的管理。     

基于GIS的管网爆管分析算法优化与实现

爆管分析是城市地下管网管理中的一个重要管网分析功能,当前的多数管网系统所采用的爆管分析算法、管网数据模型及实现技术难以提供最优的爆管分析方案.文中采用Geodatabase网络模型将管网数据建模为几何网络和逻辑网络,在管网数据模型中明确表达网络流向,并一体化集成存储管网数据,并利用ArcEngine的网络访问接口扩展优化传统爆管分析算法——广度优先遍历算法,实现了支持环状管网的爆管分析功能,此优化方案已成功地应用于大连石化矿区管网综合管理系统.     

Study on control information network and its real-time property

The control network is an important developmental orientation in the remote control system. As the control network and information network are comparatively alike in the framework and technology, we can build a control network which is similar to the common information network. In the era when the information network is becoming increasingly mature, it is a royal road to construct or rebuild a control information network in the development of the control network by relying on the achievements made in the information network or current information resources. This paper expounds the construction idea of the control information network, gives the idiographic realization method and then researches into the real-time problem encountered in the control information network, and presents a three-closed-loop control system based on virtualized reality. The feasibility of the idea is validated via experiments and simulations separately.     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

城市轨道交通有权网络相继故障可靠性研究

城市轨道交通各条线路和车站因其所承载客流量多少不同在网络结构的地位也不同,仅从网络结构来评价可靠性可能会产生误判.本文根据地铁网络智能卡数据构建了网络权重矩阵,结合网络结构确定了无权、有权网络的复杂网络参数,并基于有无权重 两个网络分别定义了4 种相继故障的策略参数及网络可靠性评价模型.以北京市轨道交通为实例系统性分析有无权重两个网络的可靠性,结果表明,模型可操作性强,弥补了城 市轨道交通网络可靠性研究的不足,加载了客流的网络脆性更明显,站点重要性排序也 发生较大变化.