摘要：[目的/意义]公众受到突发公共事件威胁时,极易催生公众对政府机构的信任危机,加剧舆情风险。情感是推动舆情发展的潜在动因,但目前对公众的情感风险预警却尚未有深入的研究,且未有详细的定义与判断。[方法/过程]本文以风险沟通理论为基础,从定量角度对公众情感风险的预警程度进行评估,再设计情感风险特征体系,构建情感风险识别与预警框架,从多角度分析模型的预警性能以及不同的特征对模型的贡献程度。[结果/结论]实验结果发现,逻辑回归在情感风险识别任务上表现优秀;TextRCNN和BiLSTM+Attention的组合模型性能最优,可以高效完成情感风险的识别与预警任务;通过特征消融实验发现情感特征和语义特征均对模型性能的影响显著;影响力特征贡献度较低;文本向量特征可以提升深度学习模型的风险感知性能。

摘要：针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。

摘要：针对蜘蛛猴优化(Spider monkey optimization,SMO)算法在求解复杂优化问题时,求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种含有纵横交叉策略的蜘蛛猴优化算法(Spider monkey optimization algorithm with crisscross optimization,CSMO).通过在蜘蛛猴优化算法的全局领导者阶段之后添加个体的横向交叉和纵向交叉,来增加种群的多样性,增强算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力.通过对23个测试问题的数值实验,从多方面对数值结果进行对比.结果表明,CSMO算法在求解精度和收敛速度上相比于SMO算法都有所提升.在经典压力容器设计问题的求解中,相比于其他优化算法,CSMO算法提供了更好的设计方案.

摘要："易地扶贫搬迁"是实现精准扶贫精准脱贫的有效方式之一。贵州易地扶贫搬迁的经验表明,构建多元互动的整合型政策实践网络,创新移民安置方式与调整移民生计方式,可以改变贫困群体原有的经济、社会与文化资本,使其在新的生存空间中实现重新聚合。但是,如何进一步提高政策设计的瞄准性,增强扶贫主体的互动合作,加强资源对接效率与移民的社会融入感,提升贫困群体的内生动力,依然是易地扶贫搬迁面临的主要问题。

摘要：提出一种协调探索和开发能力的灰狼优化算法.利用佳点集方法初始化灰狼个体的位置,为全局搜索多样性奠定基础;为协调算法的全局探索和局部开发能力,给出一种基于正切三角函数描述的非线性动态变化控制参数;为加快算法的收敛速度,受粒子群优化算法个体记忆功能的启发,设计一种新的个体位置更新公式.10个标准函数的测试结果表明,改进灰狼优化(IGWO)算法能够有效地协调其对问题搜索空间的探索和开发能力.

摘要：针对标准飞蛾火焰优化算法在求解高维全局优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的飞蛾火焰优化算法(简记为IMFO).该算法首先引入动态惯性权重对飞蛾位置更新方程进行修改以平衡算法的勘探和开采能力.受差分进化算法启发,设计出一种新的随机差分变异策略,以帮助种群跳出局部最优,选取18个高维(100、500和1000维)全局优化问题进行数值测试,结果表明,在相同的适应度函数评价次数下,IMFO在收敛速度和求解精度指标上明显优于基本MFO算法和其他对比算法.

摘要：利用大数据和人工智能方法精准识别海量学术成果的主流学术关键,挖掘作品内涵知识及分析文学主题关联尤为重要,本文针对余华文学作品的研究文献开展主题特征、行文脉络研究,在数字人文视域下为把握作者创作倾向和特点提供依据。结合数据挖掘和主题演化的方法对中国知网余华文学作品相关文献进行分析,确认余华文学作品研究核心团体。再对余华文学文献进行文本挖掘,发掘出余华文学研究热点及关联。本文挖掘出了余华作品的核心主题、现实意义和艺术价值,为以其小说为素材的影视改编、艺术创作尽可能还原主题起到积极作用,可提供有效参考和借鉴。

摘要：针对标准智能优化算法辨识光伏(photovoltaic,PV)模型参数时存在准确度低、可靠性差和易出现早熟收敛的缺点,提出了一种改进的灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法用于辨识PV模型参数。利用S型曲线的特点设计了一种基于S型函数的非线性调整控制参数a策略,以平衡算法的全局勘探和局部开采能力;以一定概率对当前最优决策层个体执行反向学习策略,帮助群体跳出局部最优。选取4个复杂函数测试IGWO算法的性能,利用实际光伏模型测量数据对IGWO算法进行检验。结果表明,IGWO算法相比其他算法,能更准确且稳定地辨识PV模型参数。

摘要：针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部最优的概率。通过10个标准测试函数验证改进的鲸鱼算法IWOA的有效性。研究结果表明:IWOA具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点;将IWOA算法应用于钢铁烧结的配料过程,有效降低了配料过程的成本。

摘要：提出带虚设层的抗反射导模共振滤波器结构及设计方法,该方法适用于任意角度入射带虚设层的抗反射结构导模共振滤波器设计与分析.得到带虚设层的导模共振滤波器抗反射结构所满足的关系式.指出在维持虚设层光学厚度不变的情况下,可以通过不同选材,在低反射旁带中实现等带宽不同波长的选择.此外,由于结构的抗反射特性在低角范围内具有较大的角度容差,改变入射角,可以实现滤波波长及光谱带宽在宽光谱范围内的准线性可调谐.