Ranking scientific articles based on bibliometric networks with a weighting scheme

As the volume of scientific articles has grown rapidly over the last decades, evaluating their impact becomes critical for tracing valuable and significant research output. Many studies have proposed various ranking methods to estimate the prestige of academic papers using bibliometric methods. However, the weight of the links in bibliometric networks has been rarely considered for article ranking in existing literature. Such incomplete investigation in bibliometric methods could lead to biased ranking results. Therefore, a novel scientific article ranking algorithm, W-Rank, is introduced in this study proposing a weighting scheme. The scheme assigns weight to the links of citation network and authorship network by measuring citation relevance and author contribution. Combining the weighted bibliometric networks and a propagation algorithm, W-Rank is able to obtain article ranking results that are more reasonable than existing PageRank-based methods. Experiments are conducted on both arXiv hep-th and Microsoft Academic Graph datasets to verify the W-Rank and compare it with three renowned article ranking algorithms. Experimental results prove that the proposed weighting scheme assists the W-Rank in obtaining ranking results of higher accuracy and, in certain perspectives, outperforming the other algorithms.     

基于稀疏求解的改进PCA方法在SAR目标识别中的应用

针对实际军事情况下车辆目标为非合作目标,提出改进的主成分分析方法（IPCA）。它首先利用稀疏求解方法得到与测试样本最相关的部分训练样本以及它们对测试样本的表示系数。然后结合主成分分析（PCA）得到最优投影矩阵,使投影后不同测试样本能更好地利用训练样本信息进行分类。利用美国运动和静止目标获取与识别数据库中3类目标进行识别实验,结果表明基于改进的PCA方法比传统的PCA方法能够得到更高的识别率,并对稀疏方位角训练样本有更好的鲁棒性。     

关于(h,m)-凸函数乘积的Hadamard-型不等式及应用

建立一些关于（h,m）-凸函数乘积的新Hadamard-型不等式,得到的结果是对通常凸性、第2种意义下的s-凸性、m-凸性、h-凸性意义下的Hadamard-型不等式的推广.     

基于二阶段DEA博弈交叉效率模型的港口生产效率研究

为合理评价我国港口生产效率,运用数据挖掘对投入和产出变量进行因子分析,对原始数据进行主成分提取,确保新指标信息不重叠,降低变量间相关关系对评价结果的影响。鉴于经典DEA模型和DEA交叉效率模型不具备全排序功能、效率值不是帕累托最优、无法处理被评价对象间竞争关系的缺陷,引入博弈交叉效率对DEA交叉效率模型进行改进,并证明博弈交叉效率解的存在及其唯一性。实证结果表明,优化模型能有效处理评价排序和择优问题,效率与产出间的相关性明显提高,优化模型的合理性和准确性得以验证。为进一步分析投入和产出对港口效率的影响,构建港口资产总额与效率之间的矩阵和吞吐量与效率之间的矩阵,结合效率结构特点提出港口生产效率改善措施及发展定位。     

基于阻力和EEDI的船舶主尺度要素多学科设计优化

为寻找高效节能船舶主尺度要素,以一艘多用途船作为研究对象,从多学科设计优化的角度入手,根据普鲁哈斯卡假设和三因次换算方法将船舶阻力参数化,采用等效能效指数将船舶能效设计指数(energy efficiency design index,EEDI)参数化,使其均为船舶主尺度要素函数。选用合适的多学科设计优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(second generation non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)得到优化的船舶主尺度要素。对原船进行船型变换,得到优化船。利用CFD进行数值模拟,验证优化船的阻力性能和EEDI优于原船的阻力性能和EEDI,达到优化的目的。     

从第65届美国运动医学年会看全身震动对健康促进研究的影响

摘要：依据2018年第65届美国运动学会（ACSM）学术年会、第9届“Exercise is Medicine（EIM）”世界大会内容,查阅相关文献资料,以EIM为基础,重点阐述2018年ACSM年会中5篇全身震动（WBV）交流论文及与其相关的WBV干预的研究现状。这些研究前沿和研究现状对进一步开展WBV健身效果的研究带来新启示和思路。研究认为,WBV能改善老年人姿势平衡、降低跌倒风险、增加身体功能和体成分、增进心血管系统和骨关节炎的神经肌肉表现等。WBV对健康促进效果显著。同时,也应该注意到,长期WBV干预对心血管系统健康和神经肌肉系统改善的影响仍不清楚,WBV干预与膝关节屈膝不同角度干预的积极效果间的相关性应进一步综合评定。需要深入开展涵盖下肢肌力、身体功能和体成分、姿势平衡和膝关节屈膝不同程度在内的系统的WBV评估体系构建,藉此使WBV健身手段获得正确评估,为WBV广泛开展提供更多科学依据。     

考虑能耗的自动化码头装卸设备协调调度

为提高自动化码头服务水平和减少能耗,在考虑自动化码头装卸设备作业能耗的基础上,针对自动化集装箱码头三种装卸设备(岸桥、自动引导车和自动堆垛机)间的协调调度问题,以设备总作业时间最短和总作业能耗最低为目标,建立多目标混合整数规划模型,并用遗传算法求解。结果表明,考虑能耗会对装卸设备的装卸时间产生影响,能耗要求越低,装卸时间越长。利用该模型可以实现三种装卸设备间的协调调度,并实现时间效率与节能之间更好的权衡。     

基于时空相似测度的冷链物流分区配送路径优化

为提高生鲜品冷链物流配送的时效性,进而提高冷链配送企业的服务质量和市场竞争力,考虑客户地理位置的相邻性和交货时间窗的相似性,提出基于时空相似测度的冷链物流分区配送路径优化模型。借助基于时空相似测度的k-means聚类方法和遗传算法,实现客户的动态分区和路径优化。通过算例发现:基于时空相似测度进行分区的路径优化方案不仅在配送成本、时间惩罚成本和货损成本上明显优于基于传统的固定分区和基于空间相似测度进行分区的路径优化方案,而且时效性也明显改善。     

一种高纬度区域船舶偏航距离的高精度求解算法

为提高船舶偏航距离的求解精度,设计一种迭代求解的方法,并与基于墨卡托投影的欧氏距离算法(算法1)和基于墨卡托投影的直接求解算法(算法2)进行比较,发现上述两种算法都存在误差。为此,提出一种基于正轴等距方位投影的直接求解算法(算法3)。验证结果表明:船舶在高纬度区域航行时,算法3比算法1和2对偏航距离的求解精度更高、速度更快。算法可应用于船舶运动控制、进出港操纵、航道规划和航线设计。     

空间平行度误差高精度评定程序研发

符合“最小区域”意义上的平行度误差评定,是精密检测所追求的终极目标。对于基准为平面、被测对象为平面或直线的平行度误差,首先针对基准平面上的测量数据,以高精度平面度误差为目标,创新性地探索符合“最小区域”准则的算法以求取基准平面,从而计算出被测对象的平行度误差值。