检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电力 2018年第4期51卷 27-32页

作者：吕小红张敏曹文忠熊来红国网重庆市电力公司重庆400014

针对电网故障检测系统中既有专家经验与处置方案难以充分利用的问题,提出了基于灰色经验融合的电网故障研判模型,并给出了该模型的框架结构、处理流程以及主要算法。该模型采用灰色信息融合方法实现专家经验与现场数据的融合,使用灰色... 详细信息

针对电网故障检测系统中既有专家经验与处置方案难以充分利用的问题,提出了基于灰色经验融合的电网故障研判模型,并给出了该模型的框架结构、处理流程以及主要算法。该模型采用灰色信息融合方法实现专家经验与现场数据的融合,使用灰色聚类匹配算法抽取与现场数据高度相似的专家经验,实现当前故障的研判,并将最终的研判结果、处置方案与检测数据融合,促进专家经验库的优化。对比试验结果表明,该模型具有较高的研判精度、较为全面的故障覆盖度以及良好的时效性。

关键词：故障检测电网灰色关联信息融合研判模型

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几类网络舆情研判模型及应对策略研究

几类网络舆情研判模型及应对策略研究

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作者：孙莉玲东南大学

学位级别：博士

随着各种智能移动终端设备的普及以及各种即时通讯软件和平台的发展,我国互联网进入Web2.0时代。互联网改变了传统的舆情表现方式,把网络舆情推到了反映民众情绪和行为倾向的前台。网络平台以开放的空间形态,成为个体和社会组织参政议... 详细信息

随着各种智能移动终端设备的普及以及各种即时通讯软件和平台的发展,我国互联网进入Web2.0时代。互联网改变了传统的舆情表现方式,把网络舆情推到了反映民众情绪和行为倾向的前台。网络平台以开放的空间形态,成为个体和社会组织参政议政、表达态度、发表言论的公共平台,成为快速传递信息和传达民意的通道,成为各种社会思潮交锋、各种利益诉求集散和多种意识形态较量的阵地,网络舆情研判和应对成为当今网络社会一项新的重要任务。当前网络舆情研究,面临的主要问题是信息冗余和信息传播方式革命性变化所带来的夹杂大量噪音的海量数据的处理,导致了基于传统的数据挖掘技术无法适应新的要求,而且缺乏对不同网络舆情的细分,缺乏针对不同特质的网络舆情建立不同的分析模型进行分析,目前市场上的网络舆情分析软件以同一模型笼统应对不同特征的网络舆情,存在较大局限性。本文以大数据环境为背景,在对国内外相关研究现状进行归纳分析的基础上,主要针对网络谣言、高校学生网络舆情和突发公共卫生事件等三类典型的网络舆情,采用定性分析和定量分析相结合的方法,围绕网络舆情的传播机制、预警决策机制和演化机理开展一系列的研究。在基于模型分析的基础上,提出针对不同类型网络舆情的管理和应对策略。首先,基于传染病动力学理论,文中构建了具有饱和接触率的网络谣言传播研判模型和非线性接触率网络谣言传播研判模型,利用动力系统平衡点理论与稳定性理论,对网络谣言进行了定量分析。研究结果表明,在网络谣言传播中存在一个阈值R0,当R0>1时,系统将存在内部非零平衡点,即如任由谣言发展,会在系统中大面积爆发开来;当网民群体人数服从Logistic曲线时,新增加的网民不会对网络谣言的传播造成影响;由于阈值对心理作用系数的变化非常敏感,因此采取措施增大心理作用系数可以高效管理网络谣言的扩散;披露不实信息以及不实信息传播者,其管理效率要远高于正向宣传。其次,针对突发公共卫生事件网络舆情传播的特点,引入Deffault模型,建立了有向加权动态网络结构模型,利用Matlab工具对所建立的网络舆情观点演化模型进行仿真分析,验证了所建立的模型的有效性和合理性,还研究了影响网络舆情观点演化传播的主要因素。结果表明,有向加权动态BBV网络是无标度网络,符合在线社会网络结构的特性。模型分析还发现,政府的态度r、媒体的关注程度λ等都能对网络舆情产生显著影响。因此,政府及主要公众媒体利用自身权威性及时披露信息,加强疏导,可以有效消除社会恐慌,稳定社会局面。接着,针对高校学生网络舆情预警级别的评判,构建了基于直觉模糊推理和层次分析法的网络舆情定性和定量评判模型。关于运用直觉模糊推理判断网络舆情预警等级,将话题重要性、公众反应和公众与话题联系作为直觉模糊推理的参与因素,用直觉模糊综合评判法计算每个因素的隶属度,将最贴近的直觉模糊集作为网络舆情预警等级,运用直觉模糊集理论构建了网络舆情预警级别判定模型。对于运用层次分析法判定网络舆情预警等级,利用层次分析法将目标分解为多指标层次,引入专家打分法确定各级指标权重,构造了反映高校网络舆情传播深度和广度的定性与定量相结合的指标体系,在对各级指标具体权重值进行一致性检验后,根据所构建的模型计算网络舆情研判的指标值S,根据S值所对应的阈值区间,确定应启动的预警级别,进而通过分析其变化的基本特征,掌握其发展态势,揭示出问题的本质所在,预测出舆情的进一步走向,可以帮助决策者做出正确决策,对舆论进行引导和控制。实证研究表明,以网络数据的收集整理和专家决策人员的理性判断为切入点,通过定量和定性相结合,可以及时准确地判断舆情级别,为及早启动预警流程和进行引导干预,有效控制舆情发展态势提供支持。本文最后还进行了案例分析。选取天津滨海新区爆炸事件、湖南大学研究生违规转学事件作为典型案例,以本文中的理论研究为基础,研究了网络谣言的传播机制、网络舆情的预警机制和网络舆情意见的演化过程,分别采集谣言和公共卫生影响的关键词,对事件进行描述,将特征数据代入模型进行求解,并对结果进行分析。研究结果表明,不同类型的网络事件具有较为明显的内在规律和特点,本文所建立网络舆情研判模型是有效的。

关键词：大数据网络舆情研判模型应对策略

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基于大数据的城市传染病疫情风险早期研判模型研究

基于大数据的城市传染病疫情风险早期研判模型研究

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作者：梁晓晓武汉理工大学

学位级别：硕士

人类的文明史也是一部疾病抗争史。进入21世纪以来,传染病疫情不断出现并造成大范围流行,不仅新发传染病接踵而至,而且再发传染病不断卷土重来。传染病疫情所具有的持续时间长、扩散范围广、危害程度高、防控难度大等特点,对各国经济的... 详细信息

人类的文明史也是一部疾病抗争史。进入21世纪以来,传染病疫情不断出现并造成大范围流行,不仅新发传染病接踵而至,而且再发传染病不断卷土重来。传染病疫情所具有的持续时间长、扩散范围广、危害程度高、防控难度大等特点,对各国经济的平稳发展以及人民的健康生活造成了严峻威胁。因此,城市传染病疫情风险早期研判也成为一个重要的研究议题。与此同时,互联网技术和高端设备的飞速发展,改善了人们的生活,也产生并积累了超大量的数据。这些数据虽然来源不同、形式不同,但是在城市传染病疫情风险研判中并没有得到充分的利用,需要对这些数据中的价值进行挖掘,继而建立合适的模型对城市传染病疫情风险进行研判。论文研究内容共分为五个部分。第一部分对传染病疫情的研究现状进行归纳,针对传染病疫情风险研判保障和方法进行总结,探析大数据在传染病疫情风险研判中的作用。第二部分对相关理论基础进行了阐述,主要包括传染病疫情风险、风险大数据以及风险研判涉及的组织体系和流程,并从专家体系、研判流程、集成研讨细则等方面进行探讨,构建了合适的风险研判框架。第三部分基于前兆信息理论,对城市传染病疫情风险大数据进行研究,深入分析传染病疫情发生发展等阶段的数据信息,对能够表征传染病疫情风险的多源数据进行特征分类,并明确其来源渠道。第四部分通过采用态势感知、证据理论与贝叶斯网络等数据融合的方法,构建城市传染病疫情风险早期研判模型。随后基于风险画像方法,构建风险研判函数,进行总体风险研判,科学判断城市传染病疫情所处的风险状态,并对事件的演化趋势做出预测。第五部分以武汉市新冠肺炎疫情为案例验证多源大数据融合进行传染病疫情风险研判的有效性和可行性。论文案例分析表明利用多源大数据的风险画像可以为传染病疫情发生初期的风险研判提供重要参考。论文的创新点是阐明了城市传染病疫情风险的前兆信息,主要包括医学大数据、互联网大数据、人类行为大数据、地理气象大数据,对这些前兆信息的来源和监测进行了探讨;综合数据、信息、知识三个层次,改进了疫情风险研判流程,构建了多阶段的城市传染病疫情风险研判模型,包括专家参与的态势感知模型、基于证据理论的数据融合模型、基于贝叶斯网络的预测模型以及风险画像综合研判模型。

关键词：传染病大数据风险研判研判模型

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基于神经网络算法的信贷风险研判模型研究

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科技资讯 2024年第10期22卷 240-243页

作者：杨佳奇中国刑事警察学院辽宁沈阳110000

基于神经网络算法的信贷风险研判模型在金融领域的应用将越来越广泛,为金融市场的健康发展提供坚实的技术支持,可以显著提高风险管理水平。传统的风险评估方法往往受限于经验和规则,难以应对复杂多变的市场环境。相较之下,神经网络算法... 详细信息

基于神经网络算法的信贷风险研判模型在金融领域的应用将越来越广泛,为金融市场的健康发展提供坚实的技术支持,可以显著提高风险管理水平。传统的风险评估方法往往受限于经验和规则,难以应对复杂多变的市场环境。相较之下,神经网络算法以其出色的非线性处理能力,更能适应多变的风险情况,提供更为精准和科学的预测。未来研究需进一步优化模型结构,提升预测准确性。

关键词：神经网络算法财务管理研判模型信贷风险

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LBS大数据在拥挤踩踏事件中的情报分析应用

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情报杂志 2020年第7期39卷 166-172页

作者：张冬冬中国刑事警察学院沈阳110854

[目的/意义]在城市大型聚集活动突发事件中,拥挤踩踏所占的风险比例最高,危害性也最大。研究如何利用LBS大数据,分析挖掘活动区域内的人流、车流、客流、网络舆情、应急处置等情报信息,已成为大型聚集活动中拥挤踩踏情报分析工作的研究... 详细信息

[目的/意义]在城市大型聚集活动突发事件中,拥挤踩踏所占的风险比例最高,危害性也最大。研究如何利用LBS大数据,分析挖掘活动区域内的人流、车流、客流、网络舆情、应急处置等情报信息,已成为大型聚集活动中拥挤踩踏情报分析工作的研究热点。[方法/过程]以多维LBS数据为基础,以城市公共安全管理平台建设为依托,以情报分析研判为视角,从拥挤踩踏事件发展的事前、事中、事后三个阶段分别论述LBS大数据在拥挤踩踏中的情报应用场景。[结果/结论]从事前感知与预警、事中决策与预测、事后溯源与评估三个阶段剖析了LBS大数据的潜在情报价值,可以为拥挤踩踏事件的感知、识别、预警、决策、处置、评估、溯源提供一体化解决方案。

关键词：大数据 LBS大数据电子围栏情报分析情报体系研判模型拥挤踩踏

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LBS大数据在大型聚集活动中的情报预警应用

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情报杂志 2017年第7期36卷 28-33,51页

作者：张冬冬武西锋陈溪月万绍勇中国刑事警察学院沈阳110854 井冈山大学吉安343009

[目的/意义]大数据时代,如何有效监测大型聚集活动中人流、车流、客流、应急部署、网络舆情等实时LBS位置数据,并结合相关挖掘模型与算法快速做出研判与预警,已成为当今大型聚集活动中情报工作的研究热点。[方法/过程]在总结分析大型聚... 详细信息

[目的/意义]大数据时代,如何有效监测大型聚集活动中人流、车流、客流、应急部署、网络舆情等实时LBS位置数据,并结合相关挖掘模型与算法快速做出研判与预警,已成为当今大型聚集活动中情报工作的研究热点。[方法/过程]在总结分析大型聚集活动情报预警工作的基础上,分析了LBS大数据的潜在价值,提炼了LBS大数据的显著特征,提出了利用LBS大数据搭建大型聚集活动突发事件应急情报体系中LBS大数据综合监测预警平台的构想。[结果/结论]从数据层、挖掘层、应用层三个层面剖析了该平台的组织架构及具体应用场景,揭示了LBS大数据在大型聚集活动中情报预警工作中的巨大潜力。

关键词： LB数据突发事件情报体系情报预警数据挖掘研判模型

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基于大数据的两客一危全过程安全监管模型及平台

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软件 2022年第1期43卷 38-40页

作者：高宁波许文波徐兰花南京理工大学江苏南京210014 江苏智城慧宁交通科技有限公司江苏南京210001

随着公路网络的建设完善,区域间运输效率得到极大提升。但是如何提高道路交通运输安全水平,是当前亟需解决的重大课题。在此背景下,针对道路交通运输中"两客一危"营运车辆的交通运行安全行为展开研究,首先分析了"两客一... 详细信息

随着公路网络的建设完善,区域间运输效率得到极大提升。但是如何提高道路交通运输安全水平,是当前亟需解决的重大课题。在此背景下,针对道路交通运输中"两客一危"营运车辆的交通运行安全行为展开研究,首先分析了"两客一危"营运车辆的运行特征,然后构建了"两客一危"营运车辆非法运营判别算法模型,最后基于大数据技术设计了"两客一危"非法营运动态监管全过程安全监管系统框架。应用表明,基于大数据的"两客一危"非法营运动态监管算法,能够准确识别"两客一危"车辆的疑似非法运营行为,为综合执法提供有效依据。

关键词：大数据两客一危非法营运研判模型

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论高校政治安全形势研判机制建设

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科学社会主义 2017年第6期 114-118页

作者：冯来兴电子科技大学中山学院副教授中山528402

高校政治安全是国家政治安全的重要组成部分,近年来随着西方使领馆及非政府组织等对中国高校的渗透、中国经济社会转型升级带来高校师生思想观念的变化,以及群体性事件发生概率的增加,高校政治安全形势不容乐观。构建高校政治安全研判模... 详细信息

高校政治安全是国家政治安全的重要组成部分,近年来随着西方使领馆及非政府组织等对中国高校的渗透、中国经济社会转型升级带来高校师生思想观念的变化,以及群体性事件发生概率的增加,高校政治安全形势不容乐观。构建高校政治安全研判模型,建好全方位的搜集(筛选)机制—科学的分析(归因)机制—有效的报告(预警)机制—快速的干预(处置)机制干预四个方面机制,对高校政治安全形势研判具有重要的方法论意义。

关键词：政治安全研判模型研判机制

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煤矿典型安全巡检场景特征及巡检可靠性分析

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煤矿安全 2023年第9期54卷 212-217页

作者：佘九华屈世甲中煤科工集团常州研究院有限公司江苏常州213015 天地(常州)自动化股份有限公司江苏常州213015

从《煤矿安全规程》对人工巡检的具体要求和现场安全巡检的实际需求入手,针对当前煤矿人工巡检工作自动化、信息化程度低、巡检结果数据可靠性不高的问题,提出了通过信息化手段和智能化研判对人工巡检进行辅助的方式,来提高安全巡检效... 详细信息

从《煤矿安全规程》对人工巡检的具体要求和现场安全巡检的实际需求入手,针对当前煤矿人工巡检工作自动化、信息化程度低、巡检结果数据可靠性不高的问题,提出了通过信息化手段和智能化研判对人工巡检进行辅助的方式,来提高安全巡检效率和典型场景巡检数据可靠性问题。通过对人工测风场景、井下瓦斯巡检场景和甲烷传感器标校场景的特征分析,提出了安全巡检信息化系统的架构;对应3种典型的巡检场景,利用精确人员定位系统、安全监控系统和安全巡检信息化系统本身的数据分别建立了巡检数据可靠性研判模型。以综采工作面甲烷传感器标校数据为例,对进风巷、上隅角、工作面和回风巷4个甲烷传感器标校数据的可靠性进行了研判,分析结果与现场实际情况一致,说明该方法能够在一定范围内对安全巡检的有效性和可信度进行提高。

关键词：人工测风瓦斯巡检传感器标校可靠性研判模型

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基于数据挖掘的全网信息作战平台的设计与实现

基于数据挖掘的全网信息作战平台的设计与实现

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作者：冯家峰上海交通大学

学位级别：硕士

随着信息时代的来临,公安系统的信息化建设已具相当规模。由于近年公安所涉及的业务面较广以及业务的数据量较大,因此公安部门在信息化的建设中积累了大量的有用的数据并为公安业务提供了研判基础,基本上能实现精确预防和打击犯罪。然而... 详细信息

随着信息时代的来临,公安系统的信息化建设已具相当规模。由于近年公安所涉及的业务面较广以及业务的数据量较大,因此公安部门在信息化的建设中积累了大量的有用的数据并为公安业务提供了研判基础,基本上能实现精确预防和打击犯罪。然而,随着公安数据及各项社会数据的增加,公安民警面对海量数据去研判分析,挖掘情报线索无疑是个难点。公安业务的不断深入对信息化建设提出了更高的要求,于是数据挖掘技术提上了讨论研究的行列,传统的数据分析工具已经不能很好的解决这类问题。基于数据挖掘的全网信息作战平台正是在这样的情况下设计实施起来的。本文采用聚类的方法,基于现有的数据仓库,利用数据挖掘工具,对公安业务数据进行分析,在一定程度上达到了应用数据挖掘技术挖掘分析数据从而产生预警情报的目的。本论文进行的研究工作如下:1、本论文分析了数据挖掘的历史与现状,研究了当前数据挖掘在各行各业中的应用及前景,并阐述了当前世界警务改革的最新理念是以情报信息为导向的工作模式。提出了以数据挖掘技术为支撑的公安业务系统可以有效地解决信息多、情报少、决策少的现状。能进一步实现精确化、智能化的研判分析,并实现科学有效的决策预警,最终预防打击犯罪。2、本论文主要研究方向是数据挖掘在公安行业的应用,并对如何实现公安行业的大数据分析作出了深入研究,同时,分析了数据挖掘关联规则和聚类分析方法。提出了关联规则的工作不局限于数据库,但提高了算法的效率,其中包括优化算法,随机抽样及并行的思维等;聚类作为一种数据挖掘工具已经植根于许多领域,其相关算法可以将对象分为多个子集,可能导致数据内事先未知的群组的发现。3、本论文通过对系统需求的详细分析,完成架构的设计。系统采用基于JAVA的多层结构设计。系统由情报研判、积分运算、证合成作战、人员模型及应用支撑系统等模块组成。4、本论文实现了全网信息作战平台。完成了情报研判、积分运算、合成作战模块的设计与实现。在研判模型中采用关联规则和聚类分析的手段进行实现。论文还设计和实现了应用支撑系统中的身份认证系统、安全审计日志系统和后台管理系统,该模块的实现为整个系统提供了安全保障及人员授权机制。除了模块的是实现外,还采用了WebService接口的技术与外部系统进行对接工作。5、最后验证了系统的功能和性能,验证了情报研判等模块在全网信息作战平台中的可用性。通过人员模型中对高危违法犯罪不同频次分析所消耗的时间对比,验证了基于数据挖掘的全网信息作战平台对于提高研判与决策效率,缩短信息分析时间的效果。本论文通过对全网信息作战平台的研究,验证了数据挖掘技术在全网信息作战平台中的可行性。系统的应用提高了深入研判的效率,将以前从海量数据中准确挖掘出有效的情报的不可能变成可能,进一步的提升了公安决策效率和实战能力。

关键词：公安数据挖掘聚类分析关联规则研判模型

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