简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:研究翼型绕流的转捩预测方法,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的准确计算以及精细化设计均具有十分重要的意义.采用动模态分解(dynamicmodedecomposition,DMD)代替线性稳定性理论(linearstabilitytheory,LST)与e^N方法结合,不需要求解稳定性方程,成为一种数据驱动的翼型边界层转捩预测新方法,称为DMD/e^N方法.在原有方法的基础上,改进了DMD网格线生成方法和扰动放大N因子的积分策略,并将RANS求解器与改进的DMD/e^N方法进行耦合,实现了翼型定常绕流转捩预测自动化.采用该方法对LSC72613跨声速自然层流翼型以及NLF0416低速自然层流翼型在不同攻角下的绕流进行转捩预测,转捩点计算结果均与实验值和LST/e^N方法吻合良好.该方法计算得到的N值增长曲线与LST/e^N方法的包络线也较为吻合,进一步验证了积分策略的正确性.改进的DMD/e^N方法可作为自然层流翼型设计的新的有力工具.
简介:通过理论推导提出了一种评价高速流动PIV示踪粒子随流能力的松弛特性分析模型,在法向Mach数大于1.4时具有良好的适用性.将新模型应用于试验测量,发展了高速流动PIV系统和示踪粒子布撒技术,验证了高速流动PIV的定量化测量能力.针对空间发展的二维超声速气固两相混合层,数值模拟了不同Stokes数和对流Mach数(M_c)下的粒子跟随性以及弥散和迁徙运动,结果表明:相同对流Mach数,粒径越小的示踪粒子跟随性越好,Stokes数在[1,10]范围内的粒子有最大扩散距离.示踪粒子的直径大小决定其在超声速混合层大涡拟序结构中的分布特征,且粒径越小,气体与粒子的掺混越剧烈.相同粒径的粒子,对流Mach数越大跟随性越差.
简介:针对政府补贴难以激励战略性新兴产业形成创新驱动力的问题,以新能源汽车产业为例,构建了一个旨在促进企业技术研发的政府创新补贴策略分析模型。假设产业呈现明显的创新驱动特征,模型分别针对政府理性决策与有限理性决策的情况,对政府创新补贴及企业创新投入策略进行了博弈均衡分析,并讨论了技术创新环境的改善对最优策略及局中人收益的影响。结果表明,在创新驱动模式下,企业最优创新投入比例对政府补贴水平不敏感,且过高的补贴可能挤出企业创新投入,容易形成企业套利空间。此外,改善技术创新环境对强化企业市场主体地位,弱化政府管制对市场的干预具有积极作用。
简介:通过构建数据科技乌托邦,对火星移民计划的可持续性问题进行探讨。首先,对比火星与地球的异同点,根据移民的生存目标分析火星乌托邦的社会构成,并制定火星移民的选拔标准;其次,对火星乌托邦的人口分布情况运用Leslie人口模型进行动态演化,并基于人口的演化结果分析收入、教育、平等问题;采用生产法确定火星的经济生产总值,并建立双对数线性模型求解四大产业不同学历劳动者的工资增长函数;通过对火星教师数量与教育产出水平指标的评估,借鉴柯布-道格拉斯生产函数分析教育的投入与产出情况,综合考察火星教育的发展状况;再从人格尊严、经济产出、学历教育角度,引用基尼系数全面地评价火星乌托邦的平等问题,以验证火星移民计划的可行性与可持续性。