分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-03-28 合作期刊: 《文献与数据学报》
摘要： ［目的 / 意义］标准数字化能够深度挖掘标准潜在知识，并释放标准潜在价值。标准数字化治理战略直接关乎我国数字经济发展和国际竞争力的提升。［方法 / 过程］基于全球标准数字化变革趋势，从新技术、发展政策、发展格局、治理理念四方面进行研究。［结果 / 结论］研究结果表明：（1）标准数字化治理需把握四个机遇，一是标准数字化新技术促进标准链产业链全链条发展，二是标准化发展政策鼓励引导标准数字化发展，三是传统标准化发展格局产生变革，四是标准数据治理理念发生改变。（2）标准数字化治理正面临三个挑战，一是基本理论、关键技术、实施路径和应用场景尚未形成完整体系，二是成熟产品和优秀试点案例较少，三是制度体系和管理机制有待健全和完善。（3）标准数字化治理需考虑四项对策，一是大力发展基础概念体系和基础共性关键技术，二是强化相关政策保障，三是推动相关理论与各类业务场景融合和创新应用，四是提前谋划未来国际市场。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]探究学科领域科研产出在空间上的分布情况，发掘其空间分布是否存在自相关性，分析其形成空间聚集的影响因素。[方法/过程]基于计算机领域核心期刊从1997-2016年间的题录数据，提取机构地理位置信息，以此为观测点，对其分布情况进行可视化呈现，并测算基尼指数和中心性指数，研究其分布集中情况；通过测算全局莫兰指数和局部自相关指标，研究其空间自相关规律；通过测算皮尔森相关系数，研究其与地区高校数量、国民生产总值、研究与试验投入和行业从业人员数量的相关性。[结果/结论]计算机领域核心期刊论文产出呈现出地理位置分布不均衡，有明显集中态势，且存在空间自相关性，同时与地区该学科高水平高校数量、行业从业人员数量和科研人员数量相关性较高。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 针对当前非正式信息交流主题演化研究在分析层次和测度指标两方面存在的局限，提出一种具有通用性的演化分析方法，从微观和中观层面探究主题演化特征与规律。[方法/过程] 引入会话分析理论，以新浪微博和知乎为例，通过对主题和主题簇运行过程进行分析，从会话内容和讨论方式两个维度揭示非正式信息交流演化特征与规律。同时，设计主题持续性计算判定方法，丰富主题演化的衡量标准。[结果/结论] 主题演化分析结果显示新浪微博和知乎意见群体的发文主题存在明显偏重，且表明了意见群体参与社会焦点事件讨论中观点的主要切入角度；主题簇演化分析发现了新浪微博意见群体在一定范围内发散探索多元主题、知乎意见群体始终关注聚焦核心主题的讨论特点。两个社交媒体中意见群体在会话内容和讨论方式方面的区别，喻示了新浪微博和知乎在网络环境的非正式信息交流中主要承担的角色差异。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2021-04-23 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 基于1982—2015年GIMMS NDVI3g.v1数据，结合站点气象数据，采用趋势分析、变异系数、Hurst指数及偏相关分析等方法，探讨了科尔沁沙地植被覆盖的时空特征、气候响应及未来趋势。结果表明：（1）科尔沁沙地34 a植被覆盖呈缓慢增加趋势，每10 a增速为0.23%。植被覆盖变化整体上可分为“三升”（1982—1999年、2000—2004年、2008—2012年）和“三降”（1999—2000年、2004—2007年、2012—2015年）的趋势，其中最大值出现在1999年，最小值出现在2009年。（2）科尔沁沙地植被覆盖格局呈“南北高，中间低”的分布特征。以“西拉木伦河—新开河”为界线，北部地区植被变化趋势以退化为主，南部地区以改善为主。（3）科尔沁沙地变异系数西高东低，地域性差异明显。低波动变化区域主要分布在北部海拔较高地区（占5.52%），其植被类型主要为针阔混交林。（4）科尔沁沙地植被变化的同向特征强于反向特征，持续退化和持续改善区域分别占61.48%和37.03%。降水是影响研究区植被变化的主要因素。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 网络数据量的增加导致计算复杂度和时间复杂度增加，为提高网络入侵检测的检测精度与速度，提出一种新的入侵检测方法RICSA-KELM。首先采用ReliefF过滤法除去无关特征和噪声，降低特征维数；然后采用封装法基于改进乌鸦搜索算法(ICSA)进行最优特征子集选择，并同步实现核极限学习机(KELM)分类器的参数优化。设计的线性加权目标函数在考虑最大分类精度的同时，尽可能减少误报率以及特征子集数量。此外提出基于多核平台的多线程并行计算方法，进一步优化模型运算方式，提高了计算效率。实验采用KDD99和UNSW-NB15测数据集对RICSA-KELM性能进行测试和分析。实验结果表明，提出的模型优于SVM、ELM、KNN等方法，检测准确率高、检测效率快、误报率低，是一种有效的网络入侵检测方法。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-07-09 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对微阵列基因表达数据高维小样本、高冗余且高噪声的问题，提出一种FCBF特征选择和集成优化学习的分类算法FICS-EKELM。首先使用快速关联过滤方法FCBF滤除部分不相关特征和噪声，找出与类别相关性较高的特征集合；其次，运用抽样技术生成多个样本子集，在每个训练子集上利用改进乌鸦搜索算法同步实现最优特征子集选择和核极限学习机KELM分类器参数优化，然后基于基分类器构建集成分类模型对目标数据进行分类识别，此外运用多核平台多线程并行方式进一步提高算法计算效率。在六组基因数据集上的实验结果表明，不仅能用较少特征基因达到较优的分类效果，并且分类结果显著高于已有和相似方法，是一种有效的高维数据分类方法。
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