摘要：通过对"今日头条"帖子的文本挖掘和LDA主题模型分析,计算7天内的LDA主题在分布上的变动情况,然后和上证指数等主要股指涨跌幅进行多元线性回归分析,最后再运用支持向量机(SVM)算法以LDA数值作为自变量特征对股指涨跌进行预测,以此考察网络舆情主题变化和股指涨跌幅之间的关联,从而研究网络舆情作为"社会传感器"在金融市场领域对于股票指数的影响。研究结果表明,LDA主题模型的变动与上证指数、沪深300、深证成指、创业板指等主要股指之间均存在相关性,能够解释60%以上的股指变化,网络舆情变动还能够有效地对股价涨跌进行预测。这不仅从网络舆情动力学角度反映了社会注意力的结构性变化,还显示了"社会传感器"作用与股票市场之间存在的联系,为网络舆情挖掘在行为经济学领域的应用提供了更丰富视角。

摘要：针对CAN总线固定优先级调度设计中存在的问题,在给出了消息模型和相关定义的基础上,首先推导了消息最糟糕响应时间,得出了系统可调度的判定定理;然后,提出了固定优先级设计方法FPSD;最后,以纯电动汽车为例进行了可调度分析和设计,验证了可调度判定定理和所提出的设计方法的有效性。