基于Eclipse RCP的矿井通风网络分析系统研究
这是一篇关于矿井通风,网络分析,网络解算,Java,Eclipse RCP的论文, 主要内容为矿井通风是矿井的命脉,所以矿井通风的优劣对矿井的生产安全和经济效益有着直接影响。为了使矿井通风信息得到科学的管理,利用通风信息及时发现问题并采取措施,从而预防和减少矿井井下事故发生,本文进行了以下研究。 本文总结了大量的矿井通风网络分析方面的研究成果,得出当前研究存在的不足,针对这些不足,确定了本文研究内容,进而制定了技术路线;对图解法、物理模拟法和数学解析法三类矿井通风网络分析方法进行了概述,指出了各自的优缺点,认为三者在本质上具有一致性,但是只有数学解析法适合系统开发使用,所以本系统采用数学解析法进行开发;分析了Eclipse和Eclipse RCP的体系结构,得出Eclipse RCP的应用主要包括科学计算和信息管理,由于Java和Eclipse RCP都具有很好的跨平台性,所以本系统采用Java语言和Eclipse RCP平台进行开发;分析了系统需求与系统可行性,讨论了本系统开发的目的和原则,对系统的总体功能和主控界面进行了设计,确定了系统开发环境,对系统数据管理进行了设计,即采用Oracle作为数据库,采用Hibernate进行数据持久化处理;以矿井通风网络分析方法和矿井通风网络理论为理论依据,以Java为编程语言,以Eclipse RCP为开发平台,结合系统的分析与设计,开发了包括通风系统图、通风网络图、通风网络计算、系统管理和系统帮助五个子系统的矿井通风网络分析系统,实现了矿井通风系统图的浏览、管理和查询,矿井通风网络图的绘制和查询,以及风网解算和风量调节等功能,具有良好的跨平台性和可扩展性;介绍了本系统在赵固一矿的应用情况,进行了系统基本功能的操作,效果良好。
图书馆学情报学领域学科交叉及其地区差异的演化分析
这是一篇关于图书情报学,学科交叉,地区差异,知识图谱,网络分析的论文, 主要内容为在过去几十年的知识发展进程中,新兴领域、新兴技术的产生与涌现无一不在牵动和促进相关学科结构关系的解构与重构,从而使得跨学科研究被普遍认为是一种科技创新之路。与此同时,科学技术的发展以及学科间知识的传播与流动使得学科间知识交融趋势日益凸显。原本隶属于不同学科知识之间的交叉融合现象日趋显著。学科交叉突破各自学科的壁垒,通过跨学科的知识流动进而达到“获益”的目的。研究工作基于国际图书馆学情报学领域期刊文献的题录信息构建领域知识图谱,从知识图谱中提取学科信息、地区信息、国家信息和时间信息,以及四者之间的关联信息,生成领域学科交叉网络、“学科—地区”和“学科—国家”关联网络。从学科交叉演化进程、地理分布、国家差异多个维度,采用时间与空间相结合的分析方法,对图书馆学情报学领域的学科交叉问题进行跟踪与分析。研究结果显示,图书馆学情报学领域内的学科交叉网络具有小世界网络的特征;图书馆学情报学领域内学科交叉现象日渐显著且各地区学科交叉的倾向性存在一定的差异;中国、美国和英国等国家引领着计算机、医学、传播学等学科交叉方向;方法技术层面的学科交叉占据主导地位,跨学科交叉研究能够为解决现实问题提供支持。该研究对于全面洞察科技领域学科间的交叉与融合问题具有重要意义,可以为国家科技战略制定及学科发展规划提供有益的参考。
考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配策略优化研究
这是一篇关于储位分配,关联规则,网络分析,仿真的论文, 主要内容为随着电商平台间的竞争加剧,关于如何提升消费者购物体验,特别是解决因物流慢导致的满足感延迟问题,成为电商平台提高运营效率、提升竞争力的关键。由于消费者线上购物产生了海量数据,电商仓储管理实践也开始重视对订单数据的深度挖掘来实现精准补货;同时为提升订单拣选效率的储位分配优化也引起研究者的兴趣。基于关联规则挖掘的储位分配方法,比如ASBH(Association Seed Based Heuristic)方法,提出了将频繁出现在相同订单的产品于仓库靠近放置以便拣选的思路,并通过优化模型的仿真实验证实,该方法相对于传统的不考虑产品关联性的储位分配方法,在拣选效率上具有明显的提升。然而,基于关联规则挖掘的储位分配方法仅考虑购物篮中产品组合间的关联性,没有充分利用产品共购模式形成的复杂的关联结构特征。对此,本研究提出考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配(Product Association Structure Based,PASB)方法。PASB方法整合了数据挖掘、网络分析和优化建模等相关技术和求解算法,以仓库拣选效率优化为目标,实现考虑商品购买模式结构特征的储位分配策略。PASB的步骤如下:(1)以平台销售端的购物篮历史数据为来源,采用关联规则挖掘算法识别产品关联购买模式,构建产品关联网络;(2)采用子图挖掘算法Louvain算法识别产品关联网络中的子图结构,获得具有强关联关系的产品组信息;(3)建立储位分配优化模型,问题被描述为最大化关联指数的0-1规划模型,将产品组信息整合到规划模型,通过优化器求解规划模型,获得储位分配的最终结果。PASB方法的仿真实验以拣选行走距离提升度为评价指标,对比PASB方法、ASBH方法、随机分配方法(Rand)、仅考虑产品购买频率的方法(Freq)等优化效果。实验结果发现:(1)相比随机分配方法、仅考虑产品购买频率的方法,PASB具有明显的优势。(2)相比ASBH方法,PASB的效果受仓库空间约束影响,基于此提出破坏度(Disruption)作为PASB适用性的评价指标,当平均破坏度越低,PASB越具有优势。仿真实验结果显示PASB为解决考虑产品关联性的储位分配问题提供了新思路,具有一定的推广价值和实践意义。
考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配策略优化研究
这是一篇关于储位分配,关联规则,网络分析,仿真的论文, 主要内容为随着电商平台间的竞争加剧,关于如何提升消费者购物体验,特别是解决因物流慢导致的满足感延迟问题,成为电商平台提高运营效率、提升竞争力的关键。由于消费者线上购物产生了海量数据,电商仓储管理实践也开始重视对订单数据的深度挖掘来实现精准补货;同时为提升订单拣选效率的储位分配优化也引起研究者的兴趣。基于关联规则挖掘的储位分配方法,比如ASBH(Association Seed Based Heuristic)方法,提出了将频繁出现在相同订单的产品于仓库靠近放置以便拣选的思路,并通过优化模型的仿真实验证实,该方法相对于传统的不考虑产品关联性的储位分配方法,在拣选效率上具有明显的提升。然而,基于关联规则挖掘的储位分配方法仅考虑购物篮中产品组合间的关联性,没有充分利用产品共购模式形成的复杂的关联结构特征。对此,本研究提出考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配(Product Association Structure Based,PASB)方法。PASB方法整合了数据挖掘、网络分析和优化建模等相关技术和求解算法,以仓库拣选效率优化为目标,实现考虑商品购买模式结构特征的储位分配策略。PASB的步骤如下:(1)以平台销售端的购物篮历史数据为来源,采用关联规则挖掘算法识别产品关联购买模式,构建产品关联网络;(2)采用子图挖掘算法Louvain算法识别产品关联网络中的子图结构,获得具有强关联关系的产品组信息;(3)建立储位分配优化模型,问题被描述为最大化关联指数的0-1规划模型,将产品组信息整合到规划模型,通过优化器求解规划模型,获得储位分配的最终结果。PASB方法的仿真实验以拣选行走距离提升度为评价指标,对比PASB方法、ASBH方法、随机分配方法(Rand)、仅考虑产品购买频率的方法(Freq)等优化效果。实验结果发现:(1)相比随机分配方法、仅考虑产品购买频率的方法,PASB具有明显的优势。(2)相比ASBH方法,PASB的效果受仓库空间约束影响,基于此提出破坏度(Disruption)作为PASB适用性的评价指标,当平均破坏度越低,PASB越具有优势。仿真实验结果显示PASB为解决考虑产品关联性的储位分配问题提供了新思路,具有一定的推广价值和实践意义。
考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配策略优化研究
这是一篇关于储位分配,关联规则,网络分析,仿真的论文, 主要内容为随着电商平台间的竞争加剧,关于如何提升消费者购物体验,特别是解决因物流慢导致的满足感延迟问题,成为电商平台提高运营效率、提升竞争力的关键。由于消费者线上购物产生了海量数据,电商仓储管理实践也开始重视对订单数据的深度挖掘来实现精准补货;同时为提升订单拣选效率的储位分配优化也引起研究者的兴趣。基于关联规则挖掘的储位分配方法,比如ASBH(Association Seed Based Heuristic)方法,提出了将频繁出现在相同订单的产品于仓库靠近放置以便拣选的思路,并通过优化模型的仿真实验证实,该方法相对于传统的不考虑产品关联性的储位分配方法,在拣选效率上具有明显的提升。然而,基于关联规则挖掘的储位分配方法仅考虑购物篮中产品组合间的关联性,没有充分利用产品共购模式形成的复杂的关联结构特征。对此,本研究提出考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配(Product Association Structure Based,PASB)方法。PASB方法整合了数据挖掘、网络分析和优化建模等相关技术和求解算法,以仓库拣选效率优化为目标,实现考虑商品购买模式结构特征的储位分配策略。PASB的步骤如下:(1)以平台销售端的购物篮历史数据为来源,采用关联规则挖掘算法识别产品关联购买模式,构建产品关联网络;(2)采用子图挖掘算法Louvain算法识别产品关联网络中的子图结构,获得具有强关联关系的产品组信息;(3)建立储位分配优化模型,问题被描述为最大化关联指数的0-1规划模型,将产品组信息整合到规划模型,通过优化器求解规划模型,获得储位分配的最终结果。PASB方法的仿真实验以拣选行走距离提升度为评价指标,对比PASB方法、ASBH方法、随机分配方法(Rand)、仅考虑产品购买频率的方法(Freq)等优化效果。实验结果发现:(1)相比随机分配方法、仅考虑产品购买频率的方法,PASB具有明显的优势。(2)相比ASBH方法,PASB的效果受仓库空间约束影响,基于此提出破坏度(Disruption)作为PASB适用性的评价指标,当平均破坏度越低,PASB越具有优势。仿真实验结果显示PASB为解决考虑产品关联性的储位分配问题提供了新思路,具有一定的推广价值和实践意义。
图书馆学情报学领域学科交叉及其地区差异的演化分析
这是一篇关于图书情报学,学科交叉,地区差异,知识图谱,网络分析的论文, 主要内容为在过去几十年的知识发展进程中,新兴领域、新兴技术的产生与涌现无一不在牵动和促进相关学科结构关系的解构与重构,从而使得跨学科研究被普遍认为是一种科技创新之路。与此同时,科学技术的发展以及学科间知识的传播与流动使得学科间知识交融趋势日益凸显。原本隶属于不同学科知识之间的交叉融合现象日趋显著。学科交叉突破各自学科的壁垒,通过跨学科的知识流动进而达到“获益”的目的。研究工作基于国际图书馆学情报学领域期刊文献的题录信息构建领域知识图谱,从知识图谱中提取学科信息、地区信息、国家信息和时间信息,以及四者之间的关联信息,生成领域学科交叉网络、“学科—地区”和“学科—国家”关联网络。从学科交叉演化进程、地理分布、国家差异多个维度,采用时间与空间相结合的分析方法,对图书馆学情报学领域的学科交叉问题进行跟踪与分析。研究结果显示,图书馆学情报学领域内的学科交叉网络具有小世界网络的特征;图书馆学情报学领域内学科交叉现象日渐显著且各地区学科交叉的倾向性存在一定的差异;中国、美国和英国等国家引领着计算机、医学、传播学等学科交叉方向;方法技术层面的学科交叉占据主导地位,跨学科交叉研究能够为解决现实问题提供支持。该研究对于全面洞察科技领域学科间的交叉与融合问题具有重要意义,可以为国家科技战略制定及学科发展规划提供有益的参考。
融合高阶结构信息的图神经网络算法研究
这是一篇关于网络分析,数据挖掘,图神经网络,深度学习的论文, 主要内容为图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛地运用在了各种图数据和网络分析中,并且推动了推荐系统、知识图谱等相关应用的发展。然而在网络结构方面现有图神经网络算法只利用了成对连接的节点之间的关系,没有注意到现实网络包含大量的高阶结构。这些高阶结构反映了多个节点之间的相似性和连接关系。本文研究了网络中的两种高阶结构并将它们融入图神经网络算法中:(1)本文研究了一种少量节点形成的高阶结构,并提出了一种基于motif的图自动编码器算法MODEL。该算法结合了重新定义的一阶和二阶相似性,并完美得融合了motif结构和自动编码器,同时具有高的可扩展性,适用于任何阶数的motif。在链路预测和弱连接实验中,MODEL表现得优于最新的算法。实验也表明了motif的数量和结构对结果有着重要的影响。(2)本文研究了所有节点的连接规律,并提出了在无标度网络上的图卷积算法CenGCN。该算法首先提出了一种有效的图转换方法来添加中心节点的影响力,之后提出一种中心意识机制来聚合非中心邻居的信息。在节点分类、链路预测、节点聚类和网络可视化中,两个变种CenGCN＿D和CenGCN＿E都优于最新的算法。随着网络层数的提高,这两个变种的优势也在逐渐变大。本文的两个研究表明了网络高阶结构的使用可以极大地提升图神经网络算法的效果和加深神经网络,并揭示了图神经网络算法下一个突破口可以是网络的高阶结构或者其它网络结构特征,比如网状结构等。
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