摘要：图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战:如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.

摘要：电除尘用高频电源是上世纪90年代末发展起来的一种新的电除尘供电电源,它不但具有体积小,重量轻,效率和功率因数高,对电网干扰小等优点,而且可提高静电除尘器的运行电压和电流,提高除尘效率。国外已有一些大公司的产品投入了现场应用,并获得了很好的效果。由于电除尘用高频电源要求高电压、大功率及电除尘负载和控制功能具有特殊性等原因,其研制技术难度很大。所研究的静电除尘用高频电源采用串联负载和串联谐振方式,功率器件采用IPM智能模块,变压器用非晶材料作铁心,容量可达32kW(400mA/80kV),谐振频率可达40kHz。

摘要：通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验对比和实例分析,结果表明,本文所提方法可以有效提升专家匹配精准度.

摘要：网络表示学习方法进行社交网络用户表示可以避免大量的特征工程,同时方便对不同类型的特征进行融合。由于社交网络通常规模大且数据类型丰富,采用基于神经网络的网络表示学习方法,融合社交网络中的多类型信息学习用户表示,提出了一种融合多类型信息的社交网络用户表示学习方法。对社交网络用户涉及的文本、网络结构和属性标签信息设计了独立的神经网络结构和目标函数,并通过对目标函数求加权和的方式进行融合,采用梯度下降算法进行联合优化得到社交网络用户表示。Cora和Weibo数据集上的实验结果表明:所提方法可以更好地融合社交网络中的多类型信息,获得更有区分度的用户特征,可有效提升分类任务的准确率。

摘要：介绍了一种新型的节能优化控制系统,阐述了这种控制系统的设计思想,并通过技术指标对比说明了这种节能优化控制方法的优越性。结合工程实例给出了改造后的节能优化结果,论述了采用这种节能优化控制方法所取得的社会经济效益。

摘要：社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法。基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持。在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估。

摘要：为了提高仓库管理的效率,设计了一种基于QR码(Quick Response Code)应用的仓库管理系统。实践结果表明,该系统能够方便地实现各类物资的出入库过程管理和库存状态查询,是一种经济高效的现代化仓库管理方式。

摘要：依据台州腾达中心深基坑的围挡设计情况,建立了围挡受力分析模型,从桩基内力、整体稳定性、抗倾覆稳定性、抗隆起稳定性与流土稳定性几个角度对围挡结构进行了受力与稳定验算。结果表明:围挡结构的受力与稳定性较好,满足相关规范要求。

摘要：基于广西2005年第8次森林资源连续清查数据,以马尾松人工林为研究对象,从中提取306块样地。采用DPS软件的因子分析法,分析了9个因子对其林分蓄积的影响。按照累积方差贡献率大于80%,特征值靠近或大于1的原则提取出5个公因子。结果表明:在马尾松人工林中,第2公因子为平均年龄、平均胸径和平均树高,可将其定义为林分基本因子;第2公因子为郁闭度和样木总株数,可定义为林分密度因子;第3公因子为土层厚度,可定义为立木生境因子,第4、5公因子分别为坡位和坡向,可将其统一定义为林地方位因子。最后对建模样本进行多元线性回归分析,并经验证其结果符合因子分析法结果。综合表明,在马尾松人工林中,对林分蓄积量增长作用最大为林分基本因子,其次是林分密度因子和立木生境因子,林地方位因子对林分蓄积的影响较小。该结论为广西马尾松人工林种植和经营措施的采取提供了一定的依据。

摘要：现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。