主体和功能：新闻博客与新闻传媒辨析

一所谓博客,是指在互联网上基于web2.0技术建立、由个体自主决定其内容主旨、按时间序列不断更新并通过链接与其它网站相互联系的个人网站。在众多博客中,有一类博客被称为“新闻博客”。所谓“新闻博客”,一般是指那些以发布新闻为主的博客网站以及网站的主人。随着近年来博客     

基于遗传算法的分段装配序列优化研究

船体分段在装配过程中,多依据既往经验进行施工。但实际装配过程中存在工序不合理导致工时浪费的问题,因此采用遗传算法对船舶分段装配的工序进行优化,提出一个包括干涉、重定向、吊装工具等约束条件的装配序列优化体系,计算过程中采用遗传算法将优化体系作为目标函数进行优化求解,从而有效提高解决问题的效率,缩短确定装配工序的时间。     

数学分析手段在煤矿岩性识别处理中的应用

我国煤炭产量位居全球前列,随着浅部能源的消耗殆尽,深部地层勘探开发工作势在必行,然而深部地层附带的技术难题也愈发显著,尤其在煤矿深部开采过程中,岩性的识别困扰着各大煤矿企业.以山西某煤矿煤田测井数据为例,采用主成分分析方法,构建两个累计方差贡献率达88.62%的主要成分A1、A2,对比常规岩性识别交汇图与主成分交汇图,证实该方法的有效性.     

小鼠超高硫角蛋白基因启动子的分子克隆及序列分析

根据小鼠超高硫角蛋白（UHS）基因已知DNA序列设计合成了两个特异性引物,以小鼠全血提取的总DNA为模板,PCR扩增出688bp的特异性片段,连接到pMD19T载体中获得该片段克隆p19TU。经过快速提取质粒法筛选、限制性内切酶分析证明该克隆就是UHS基因5’端的调控区序列。序列分析结果也表明该克隆片段与原基因调控序列相比具有很高的一致性。研究结果为今后制备转基因克隆动物、在毛囊细胞中特异性表达绒毛生长调控基因奠定了基础。     

时间序列的非平稳度分析

时间序列非平稳度不仅是系统特性的反映,还与研究者感兴趣的时间尺度有关,目前相关的研究集中在统计学,非线性科学和时频分析领域。本文介绍三种有代表性的定义方法,并通过实例分析,比较了后两种方法的联系与区别。最后对非平稳度研究的现状做了简单的评价。     

国内外专利挖掘研究(2005-2014)综述

在中国知网、万方数据和Web of Science进行检索,获得72篇相关中文文献和98篇英文文献,并从中选出66篇进行综述。专利挖掘研究包括术语抽取、聚类、分类、以复杂网络为基础的方法、以时间为基础的方法和基于专利挖掘的技术研究等6个主题。尽管近10年来这一领域发展较快,但是部分研究也存在试验验证不精确、基于IPC的自动分类效果不好、所要解决的问题不明确且局限于方法应用和粒度粗糙等问题。专利挖掘研究应该注重发现问题,而非简单地应用方法。     

基于用户访问序列挖掘的站点路径优化分析

由于网站的结构设计,对特定用户而言信息获取的代价与所经过的浏览路径长度成正比,这些位于路径中间的不必要的文档就无疑增加了用户获取信息的代价。本文利用Web挖掘的方法和技术对用户所访问的页面序列进行挖掘,构建路径优化的模型,实现对当前站点排序方式的优化,从而最大限度地优化用户访问体验,提高当前站点信息获取的整体效率。     

基于时间约束的序列模式挖掘算法研究

传统关联规则挖掘算法所讨论的只是一次事务内部的模式,但实际应用中随着时间的推移,事务之间会有某种联系或发展趋势,传统关联规则算法则无法揭示其中的规律。将在SPAM算法的基础上进行改进,加入通用时间约束,提出一个新算法——TSPAM算法。TSPAM算法采纳SPAM算法中的相关概念和方法,在SPAM算法的裁减部分和候选集的生成部分进行改进,对其加入时间约束。实验表明新算法对挖掘具有时间特征的序列模式是行之有效的。     

基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展

基于深度学习的天气雷达回波外推预测降水的性能实现了新的进展。综述了常见的循环神经网络、卷积神经网络、深度生成模型和多个网络的组合深度学习模型,并从实际应用角度分析了不同深度神经网络在天气雷达回波外推预测降水量任务中的优点与不足。此外,简要分析了天气雷达回波外推的过程机理,并对最新的研究进展进行了介绍。并分析了天气雷达回波外推面临的一些挑战和潜在的解决方案,为相关研究人员提供有益的参考和借鉴。