检索结果-南通市图书馆

作者：房国庆太原理工大学

学位级别：硕士

基于机器学习的工控入侵检测技术是保护工控系统安全的有效手段,相较于传统的工控入侵检测方法,其对网络攻击有着更高的检测率,能够识别更复杂更隐蔽的攻击。机器学习是数据驱动的方法,数据的数量和质量直接影响模型的准确性和泛化能力... 详细信息

基于机器学习的工控入侵检测技术是保护工控系统安全的有效手段,相较于传统的工控入侵检测方法,其对网络攻击有着更高的检测率,能够识别更复杂更隐蔽的攻击。机器学习是数据驱动的方法,数据的数量和质量直接影响模型的准确性和泛化能力,然而由于工控领域数据标注困难、成本昂贵以及涉及安全、隐私等问题,导致工控领域数据集匮乏。为了解决这一问题,先前的研究主要集中在半监督、无监督机器学习算法的改进和生成样本的数据增强技术研究,未注意到工控领域通信协议众多,不同协议下的流量数据采集自相同的工控领域,具有相似的特征,可以尝试跨协议使用数据。基于此,本文结合迁移学习技术构建了两种可以跨协议利用数据的工控入侵检测系统。本文首先提出了一种基于深度域混淆的跨协议工控入侵检测模型,该模型利用迁移学习的深度域混淆技术最小化不同通信协议间流量数据的分布差异,把从某一通信协议下学习到的知识迁移到另一通信协议中,仅利用另一通信协议中的少量未标注数据,即可构建出高准确率的入侵检测模型。除此之外,该模型利用长短期记忆网络算法提取流量数据的时序特征来检测更加隐蔽的攻击。最后在Electra数据集上评估了性能,实验结果证明了跨协议利用数据构建入侵检测模型的可行性。本文在上述模型的基础上进一步缩小源域和目标域的域间距离,同时减少了因欠采样导致的多数类的特征损失,提出了基于多核分布自适应的跨域工控入侵检测模型。该模型设计了多层“瓶颈”适应层,对源域和目标域进行“深度适应”,采用了多核核函数来计算域间距离,并综合考虑了边缘分布距离和条件分布距离,三管齐下,将源域特征空间和目标域特征空间深度对齐,进一步拉近了域间距离,提高了模型精度;同时,采用欠采样和权值均衡相结合的方法,减少了因欠采样带来的多数类样本特征的损失,缓解了因数据不平衡带来的模型学习过程中的“偏科”情况。最后,在Electra数据集上验证了权值均衡、多核MMD、多适应层以及动态分布自适应的有效性,经过实验确定了最佳采样比、类平衡因子δ和最佳适应层层数,并与其他迁移学习模型对比,验证了基于多核分布自适应的跨协议工控入侵检测模型性能的优越性。

关键词：工业控制入侵检测迁移学习域混淆分布自适应

境外输入疫情背景下航站楼设备运维质量影响因素研究

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境外输入疫情背景下航站楼设备运维质量影响因素研究

作者：杜国庆山东建筑大学

学位级别：硕士

近年来,公共卫生应急事件在全球范围内频频爆发,从甲型H1N1流感、脊髓灰质炎疫情,到西非埃博拉、“寨卡”疫情以及刚果(金)埃博拉疫情,再到席卷全球的新冠病毒疫情,越来越多的高传染性、高致病性病毒在世界各地广泛传播。始于2019年底... 详细信息

近年来,公共卫生应急事件在全球范围内频频爆发,从甲型H1N1流感、脊髓灰质炎疫情,到西非埃博拉、“寨卡”疫情以及刚果(金)埃博拉疫情,再到席卷全球的新冠病毒疫情,越来越多的高传染性、高致病性病毒在世界各地广泛传播。始于2019年底的新型冠状病毒肺炎(后改名为“新型冠状病毒感染”)疫情,对全球而言是一次重大的突发公共卫生事件,其以波涛汹涌之势,在一定时期内对多数人的工作、学习以及生活产生了重大影响。自2020年3月初至2022年12月初的大部分时间内,我国始终坚持“外防输入、内防反弹”的防疫总策略不动摇,切实地维护了人民群众的生命安全和身体健康,最大限度的统筹了疫情防控和经济社会发展。在此期间,我国新冠疫情大多以境外输入病例及其相关联病例引起的小范围爆发为主,作为境外旅客的主要入境口岸,面对错综复杂的国外疫情形势,“外防输入”俨然已成为我国相关民用机场的重大安全防疫任务。民用机场航站楼是境外旅客到达后的第一站,而航站楼各流程保障及运维环节显得尤为突出与重要。在入境航班保障过程中,如何为旅客提供安全、舒适、高效的服务,切实减少因设备故障或突发状况引发的流程受阻情况,同时又最大限度的降低航站楼设备运维人员的感染风险,值得我们去深入研究。本文以境外输入疫情为切入点,选取了新冠境外输入防疫背景下航站楼设备运维保障环节作为对象展开研究。论文首先对境外输入疫情及相关防控要求进行阐述,同时对航站楼设备运维管理内容进行介绍,随后对航站楼入境航班到达区域功能流程、环境以及人员管理情况进行分析,通过对航站楼设备运维任务及配置需求的调研,识别筛选出关键设备。接下来是论文的核心,即以航站楼关键设备为主要研究对象,利用相关调研方法构建境外输入疫情背景下航站楼设备运维质量影响因素体系,并利用DEMATEL-ISM模型对影响因素进行分析,得出因素间的相互影响关系及层级结构,最后依照分析情况提出相关对策与建议。本文旨在通过构建工作场景及相关体系,剖析境外输入疫情背景下航站楼设备运维现状,厘清入境航班保障过程中设备运维质量影响因素情况,从而为航站楼管理者提供一个完整清晰的管理路径,便于管理者统筹调配资源,提升管理决策的科学合理性,以更好地达成航站楼高效运维的管理目标,同时为我国民用机场航站楼应对公共卫生应急事件提供一定的理论和实践基础。

关键词：境外输入疫情航站楼设备运维质量影响因素

低模糊要求下跨高度无人机目标检测跟踪与位置估计技术研究

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低模糊要求下跨高度无人机目标检测跟踪与位置估计技术研究

作者：张国庆吉林大学

学位级别：硕士

基于无人机的目标检测跟踪与位置估计技术在军用领域可完成未知环境中目标的感知,为后续的火力打击提供参考信息,实现无人机与地空装备及战斗人员的协同侦察打击。在民用领域可以对于多个不固定环境灵活的进行目标的检测跟踪及位置估计... 详细信息

基于无人机的目标检测跟踪与位置估计技术在军用领域可完成未知环境中目标的感知,为后续的火力打击提供参考信息,实现无人机与地空装备及战斗人员的协同侦察打击。在民用领域可以对于多个不固定环境灵活的进行目标的检测跟踪及位置估计,助力智慧交通、消防侦察等公共应用。首先无人机作为一个移动平台,其飞行高度跨度较大,获得的图像中目标尺寸相对于图像整体的比例跨度较大,而一般的目标检测算法最终的预测部分对于目标大小跨度适应能力较弱。其次无人机在环境感知过程中由于自身振动、控制器系统超调引起的轻微抖动、探测目标及无人机的快速运动等原因使得获得的图像出现模糊问题,其极大的影响了相关功能算法的精度。为提升无人机的环境感知以及探察能力,本文以旋翼无人机为研究对象,对其进行了目标检测、跟踪、位置估计以及图像输入端的抗模糊技术等方面的研究。现将主要工作总结如下:(1)深度学习基础及控制模型建立:总结了目前深度学习领域尤其是神经网络技术以及图像分类技术的研究成果,建立了四旋翼无人机的运动控制模型并进行了开环响应仿真实验,验证了模型的正确性。(2)跨高度目标检测跟踪与位置估计技术研究:基于YOLOV5目标检测算法,针对无人机获得的图像中探测目标尺寸相对于图像整体的比例跨度较大的问题设计了DOUBLE-YOLO目标检测算法并进行了相应的改进,对算法进行了训练对比,其检测精度获得了有效的提升。采用Deep SORT目标跟踪算法与目标检测算法结合完成目标跟踪功能。分别就室内工况以及其他工况下的距离估计问题进行了方案设计,建立了单目相机的成像模型并通过坐标转化得出了像素坐标系与相机坐标系之间的变换公式,实现了目标相对于相机坐标系的粗略位置估计并进行了仿真验证。(3)针对无人机平台的抗模糊技术研究:分别提出了机械结构层面、控制层面及算法层面的三种优化策略。在结构层面设计了一种隔振结构采用减振球对其不同方向的振动进行隔除,并对上述结构进行了静应力分析以及有效性分析,结果表明结构强度足够且有较大余量,图像清晰度有了一定程度的提高。在控制层面设计了一种可切换PID姿态控制器分别对于普通工况以及图像低模糊要求工况进行适应并进行了仿真分析以及稳定性分析,结果表明针对图像低模糊要求工况下控制器无超调现象,普通工况下具有良好的综合性能,同时控制器满足稳定性要求。在算法层面基于DeblurGAN-v2算法完成了去模糊系统设计,分别对比了6种不同的无监督模糊评价算子,选择对于本文工况适应性最好的Tenengrad算子作为模糊评价算子,针对模糊情况以及需求设计了决策系统,对比了DeblurGAN-v2算法的不同特征提取网络,选择了Mobile Netv2作为特征提取网络,并进行对比试验,结果表明本文设计的去模糊系统对于图像模糊问题有效的进行了改善。(4)样机试制与功能实现:对于F450机架进行二次开发使其可搭载更多传感器及功能元件,完成无人机系统设计、元件选型、搭建、调试工作并对其进行了室内和室外性能测试。针对上文目标检测跟踪与位置估计算法进行了室内试验以及室外实验,最后采用TCP协议实现无人机端与地面端的信息传输。

关键词：无人机目标检测目标跟踪位置估计抗模糊

基于DPM模型排沙漏斗水沙特性数值模拟研究

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基于DPM模型排沙漏斗水沙特性数值模拟研究

作者：刘国庆西安理工大学

学位级别：硕士

排沙漏斗是我国经过一定改进和创新的二级泥沙处理设施,为水沙分离开辟了新途径。但由于排沙漏斗三维螺旋流场的复杂性导致其数值求解困难,目前在排沙漏斗水沙输移特性方面的数值模拟还很少,且基本上是清水流场的模拟。为此,本文以东雷... 详细信息

排沙漏斗是我国经过一定改进和创新的二级泥沙处理设施,为水沙分离开辟了新途径。但由于排沙漏斗三维螺旋流场的复杂性导致其数值求解困难,目前在排沙漏斗水沙输移特性方面的数值模拟还很少,且基本上是清水流场的模拟。为此,本文以东雷抽黄排沙漏斗1:8的物理模型试验为研究对象,采用计算流体软件Fluent,对排沙漏斗内三维流场及泥沙运动特性进行数值模拟研究,根据数值模拟结果,探讨排沙漏斗排沙机理,并分析其内部的水沙运动规律,为排沙漏斗工程设计及实际运行提供参考。本文主要内容及成果如下:(1)以东雷抽黄排沙漏斗1:8的物理模型试验为研究对象,应用雷诺应力湍流(RSM)模型和VOF方法,构建了排沙漏斗三维流场数学模型。模拟计算结果表明,排沙漏斗内切向流速、耗水率等模拟值与模型试验实测值基本吻合,保证了计算结果的可靠性。(2)通过对比排沙漏斗在设计流量(Q=13.9L/s)与小流量(Q=0.05L/s)下的模拟结果,分析了排沙漏斗耗水率低的原因。当排沙漏斗进流量达到设计流量时,其耗水率为9.2%且漏斗室内出现贯穿式空气涡;而小流量运行的排沙漏斗耗水率高达32%,这是由于贯穿式空气涡减小了底孔过流面积,降低了排沙漏斗的耗水率。(3)依据排沙漏斗在设计流量下的流场结果,阐明了排沙漏斗低耗水率和高截沙率的水动力学机理。漏斗室内的切向流速均大于径向和轴向流速,表明切向流速是主流,径向和轴向流速为副流,耦合形成的三维螺旋流保证了排沙漏斗的低耗水率;排沙漏斗的水流的径向和轴向流速在排沙底孔附近达到最大值,是泥沙输移到排沙底孔的关键,保证了排沙漏斗的高截沙率。(4)在前述排沙漏斗三维流场数学模型的基础上,使用离散相(DPM)模型构建了排沙漏斗泥沙输移计算模型。针对4种不同平均粒径和3种不同输沙率组合的进口来沙条件下排沙漏斗内泥沙运动情况进行了模拟计算,结果表明0.05mm、0.075mm、0.01 mm的泥沙颗粒大部分聚集在了排沙底孔附近,含沙量呈现出“上小下大”的分布规律,说明该排沙漏斗能够有效的处理大于0.05mm粒径的悬移质泥沙。(5)利用离散相模型捕捉了颗粒到达排沙底孔的数目,并计算了前述12种工况下排沙漏斗的截沙率。得出结论:随着大粒径(0.075mm、0.1mm)颗粒输沙率的增加,排沙漏斗的截沙率先增大后减小,而小粒径(0.025mm、0.5mm)颗粒随着输沙率增加,排沙漏斗的截沙率几乎不变。

关键词：排沙漏斗水沙分离耗水率截沙率数值模拟

基于网络表示学习的lncRNA与蛋白质相互作用预测方法研究

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基于网络表示学习的lncRNA与蛋白质相互作用预测方法研究

作者：赵国庆山东大学

学位级别：硕士

研究表明,长非编码RNA(lncRNA)在转录、剪接等基因表达调控过程中发挥着重要作用,而且与复杂疾病的发生发展密切相关,研究lncRNA的功能对于理解生物过程的作用机制具有重要意义。然而,当前人们对lncRNA的大部分功能认识尚浅。通常lncRN... 详细信息

研究表明,长非编码RNA(lncRNA)在转录、剪接等基因表达调控过程中发挥着重要作用,而且与复杂疾病的发生发展密切相关,研究lncRNA的功能对于理解生物过程的作用机制具有重要意义。然而,当前人们对lncRNA的大部分功能认识尚浅。通常lncRNA需要与伴侣蛋白质相结合而发挥作用。因此,识别lncRNA与蛋白质之间的相互作用关系,对于理解生物过程机制具有重要意义。鉴定lncRNA-蛋白质相互作用的实验方法主要包括ChIRP、CHART、RIP、RIP-ChIP/S eq和CLIP等,但是这些实验方法是耗时而且昂贵的。随着机器学习技术的发展,开发利用生物信息学方法预测lncRNA-蛋白质相互作用被广泛研究。通过计算预测的方法识别潜在的相互作用亦可同时为实验方法提供指导,可减少实验过程中的盲目性。因此,建立高效准确的计算模型预测lncRNA-蛋白质的相互作用具有重要研究价值。当前lncRNA-蛋白质的相互作用预测方法主要分为两类:一是基于lncRNA和蛋白质的序列信息、结构信息、进化知识或物理化学性质的方法。此类模型可以对先验网络外的lncRNA和蛋白质表征和预测,但是此类方法模型性能较差,无法为实验提供有效指导信息。二是基于网络表示学习的方法。网络表示学习技术凭借强大的表征能力,在社交网络、商品推荐、生物网络功能推断等任务上取得了瞩目的成绩。基于此类方法的lncRNA-蛋白质相互作用预测模型虽性能较为优异,但是通常只具备先验网络的重构功能,而不具备网络外部样本的推断能力。针对以上问题,本文主要研究lncRNA-蛋白质相互作用预测问题,开发高性能并具有外部样本推断能力的网络表示模型与方法。本文将lncRNA-蛋白质相互作用网络视为异质网络,利用网络表示学习方法学习网络中丰富的连接关系,进而预测lncRNA-蛋白质之间的潜在关联。具体研究内容如下:(1)本文提出了一种基于异质网络嵌入模型的预测lncRNA-蛋白质相互作用的方法 LncPNet(Predicting lncRNA-Protein Interactions by Heterogeneous Network Embedding)。该方法利用lncRNA-蛋白质的相互作用数据构建异质网络,通过异质网络嵌入方法学习网络中的节点表示。其中,异质网络嵌入方法可分为以下两步:首先通过在异质网络上随机游走采样,生成具有网络语义关系的上下文。其次利用skip-gram模型学习上下文关系,从而得到网络节点的向量表示。本文在NPInterv2.0、RAID v2.0和NPInterv4.0数据集上验证了该方法的有效性,AUC分别达到0.911,0.998和0.999。相较于其他方法,实验结果表明该方法具备更好的预测性能。(2)针对lncRNA-蛋白质相互作用预测问题,通过对比实验结果发现,即使较为简单的机器学习方法通常也能取得较好的预测性能。究其原因发现,lncRNA-蛋白质相互作用网络的无尺度特性会导致模型性能的偏差估计。具体地说,在训练机器学习模型前,需要准备与正样本数量匹配的负样本,然而当前在lncRNA-蛋白质相互作用的数据库中缺少负样本对。因此,传统做法通常是通过随机采样方法生成负样本。由于lncRNA-蛋白质相互作用网络的无尺度特性,生成的负样本与真实的正样本之间存在明显的度分布差异。这种差异会被机器学习模型学习,并最终体现在模型的预测偏好上。为消除模型评估的偏差,本文提出了基于度分布平衡(Degree Distribution Balanced,DDB)的负样本生成方法。通过该负样本生成方法,正样本和负样本中lncRNA与蛋白质相应的度分布可以大体保持一致。本文在多个数据集上进行实验,结果表明该方法较好地解决了模型的预测偏好问题,使得模型评估更为客观。(3)上述LncPNet方法是一种直推式表征学习方法(Transductive learning),而非归纳式学习方法(Inductive learning)。即对于未出现在已知网络中的lncRNA与蛋白质节点,LncPNet无法对其进行表征与推断。为解决该问题,本文进一步提出了一种可推断网络表示学习的lncRNA-蛋白质相互作用预测方法(Predicting lncRNA-Protein Interactions by Inductive Network Representation Learning,iLncPNet)。并且采用上面描述的DDB方法生成负样本以对模型进行无偏评估。iLncPNet不仅从性能上超过了 LncPNet及其它已有模型,更具有先验网络外部相互作用对的推断与预测功能。

关键词： lncRNA-蛋白质相互作用预测网络表示学习异质网络嵌入负样本生成归纳式学习

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基于双因素理论的基层狱警激励机制研究

基于双因素理论的基层狱警激励机制研究

作者：赵国庆辽宁师范大学

学位级别：硕士

监狱是国家的司法行政机关,是国家机关的重要组成部分,是维护社会稳定、保护国家安全、保护人民群众合法权益的重要力量。监狱警察是监狱管理工作的主体,承担着监狱管理、刑罚执行、教育改造罪犯的重要使命。在监狱工作中,由于监狱基层... 详细信息

监狱是国家的司法行政机关,是国家机关的重要组成部分,是维护社会稳定、保护国家安全、保护人民群众合法权益的重要力量。监狱警察是监狱管理工作的主体,承担着监狱管理、刑罚执行、教育改造罪犯的重要使命。在监狱工作中,由于监狱基层工作的封闭性特殊性艰巨性,基层监狱警察承受着巨大的精神和身体的压力。作为国家公务员队伍的重要组成部分,监狱警察的激励问题受到政府的重视,我国司法系统也陆续出台了一些从优待警的政策。但是,当前监狱激励制度仍不够完善,基层监狱警察的工作积极性受到影响。本文主要通过梳理国内外关于激励机制、公务员激励机制以及监狱警察激励机制的研究成果,立足我国监狱警察的职业特点,通过数据分析、调查研究、制度研究来分析监狱警察激励机制的现状与存在问题。依托赫兹伯格的双因素激励理论,从保健因素和激励因素两个维度出发,从绩效激励、物质激励、职业发展激励、精神文化激励、政策激励等方面进行具体剖析,从而构建基于双因素理论的基层监狱警察激励机制。

关键词：监狱监狱警察激励机制双因素理论

水飞蓟（Silybum marianum）菌核病病原菌分离鉴定及防治试验

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水飞蓟（Silybum marianum）菌核病病原菌分离鉴定及防治试验

作者：王国庆内蒙古大学

学位级别：硕士

水飞蓟(Silybum marianum)又称奶蓟、菜蓟等,为菊科水飞蓟属一年或两年生草本植物。其种子可入药,具有清热解毒,疏肝利胆的功效,可用于治疗肝炎、肿疡、丹毒、肋痛、黄疸等。种子有效成分为水飞蓟素,具有保肝护肝、保护肾脏、保护心脑... 详细信息

水飞蓟(Silybum marianum)又称奶蓟、菜蓟等,为菊科水飞蓟属一年或两年生草本植物。其种子可入药,具有清热解毒,疏肝利胆的功效,可用于治疗肝炎、肿疡、丹毒、肋痛、黄疸等。种子有效成分为水飞蓟素,具有保肝护肝、保护肾脏、保护心脑血管、抗肿瘤、抗癌、抗炎抗菌、抗糖尿病等作用。由核盘属真菌Sclerotinia spp.引起的水飞蓟菌核病严重威胁其产量和品质。2020-2022年,水飞蓟菌核病在内蒙古自治区的呼伦贝尔市普遍发生,田间发病率达25%,造成严重减产和经济损失。本研究以水飞蓟菌核病为研究对象,开展了病害调查、病原菌分离、病原菌鉴定、柯赫氏法则验证以及田间病害防治等研究工作,以期为水飞蓟菌核病的深入研究、病害防治等提供参考。本研究的主要结果如下:1.从水飞蓟的叶片、花苞、茎秆和种子等发病部位分离纯化菌株,共得到15株菌株,通过形态学观察、ITS鉴定和柯赫氏法则鉴定,明确水飞蓟新病害致病菌为核盘菌(Sclerotinia sclerotiorum(Lib.)de Bary)。该病原菌属分类地位为真菌界(Mycophylum)、子囊菌门(Ascomycotina)、盘菌纲(Discomycetes)、柔膜菌目(Helotiales)、核盘菌科(Sclerotiniaceae)、核盘菌属(Sclerotnia)。2.显微观察发现,菌丝有分隔,有分支,多核,符合核盘菌的形态特征。分离菌株在PDA培养基上的菌落多为圆形,产生白色、放射状菌丝体,在3 d左右菌丝开始聚集,最终在8 d产生直径范围约为0.3 cm的菌核。3.以核盘菌菌株HBS2为代表,对其生长条件进行优化。其中适合病原菌生长的最适培养基为CA(胡萝卜)培养基;最佳碳源为葡萄糖,最佳氮源为酵母粉;最佳培养温度为25℃;最适p H为6.0;致死温度条件为水浴处理44℃至少30 min、46℃至少10 min、48℃至少5 min可导致菌丝死亡,病原菌在大于等于48℃的环境下无法生存。4.选择4种有效防治油菜菌核病的药剂和14种生物菌剂为供试药剂,以水为对照(CK),于2021年和2022年进行田间试验,以分析其对水飞蓟菌核病防治效果及其对产量的影响。4种供试药剂对水飞蓟安全且有效提高水飞蓟产量,增产率为16.31%～37.05%。其中喷施2999 g/hm的“普绿通”植物免疫增产蛋白的防治效果最好,水飞蓟的增产率也较高,可以作为防控水飞蓟菌核病的药剂。

关键词：水飞蓟核盘菌生长特性防治药剂筛选

传统文化视域下极简主义室内空间设计的应用研究

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传统文化视域下极简主义室内空间设计的应用研究

作者：李国庆沈阳师范大学

学位级别：硕士

极简主义萌芽于20世纪初,流行于美国等西欧国家,主要活跃在绘画和雕塑领域。进入20世纪80年代以来,极简主义活跃的领域范围也逐渐扩大,建筑、景观及室内设计等领域都不同程度地表现了极简主义追求简洁自然的艺术形式。对室内设计而言,... 详细信息

极简主义萌芽于20世纪初,流行于美国等西欧国家,主要活跃在绘画和雕塑领域。进入20世纪80年代以来,极简主义活跃的领域范围也逐渐扩大,建筑、景观及室内设计等领域都不同程度地表现了极简主义追求简洁自然的艺术形式。对室内设计而言,质朴、明快、简约的设计不仅满足了人们的精神追求,也契合了当今社会可持续发展这一主题。在国际主义风格的影响下,国内的室内设计出现程式化以及精神情感和文化内涵缺失的问题。为丰富室内空间的文化内涵、提高人们的生活品质、实现室内空间的可持续发展目标,本论文对传统文化视域下的极简主义室内空间设计应用进行了研究。通过分析国内极简主义空间案例,验证了该理论方法的可操作性,解决了我国极简主义室内空间发展历程中存在的问题。论文从六个部分进行传统文化视域下极简主义室内空间设计的应用研究。第一部分,明晰了极简主义在当今社会对人们精神层面的契合性和我国室内设计的行业状况,以及论文研究的目的和意义,并对国内外相关研究的发展状况进行梳理和分析。第二部分,通过对极简主义与室内空间概念的界定以及对极简主义起源的追溯,阐述极简主义在各国的发展与演变,为研究我国极简主义室内空间设计提供了有力的理论依据。第三部分,拓展了极简主义在精神文化层面的内涵,分析了目前我国极简主义室内空间设计所存在的问题。第四部分,通过对国内极简主义典型案例的分析,提出本土极简主义室内空间设计的应用策略,总结出本土化的设计原则以及传统文化在空间中的设计表达和意境营造,为我国极简主义室内空间设计的应用提供可参考建议。第五部分,分析极简主义室内空间设计的未来发展前景以及可持续发展体现。第六部分,对全文进行展望,总结极简主义室内空间带来的启示。传统文化在室内空间中的应用极大地弥补了一味“西式”的不足。无论是在理性主导的西方还是在感性为主的东方,传统文化的加入无不给室内空间设计注入辨识度与文化内涵,满足了人们的精神需求。通过这篇论文,笔者希望能在空间中找到极简主义的真正可行性,将精神、涵养、表象和传统文化统一起来。

关键词：传统文化极简主义室内空间东西方本土化

河北崇礼冰雪强区建设的现实基础与提升策略研究

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河北崇礼冰雪强区建设的现实基础与提升策略研究

作者：高国庆河北师范大学

学位级别：硕士

百度指数和财经新闻与股价关系的情报挖掘研究

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百度指数和财经新闻与股价关系的情报挖掘研究

作者：樊国庆贵州财经大学

学位级别：硕士

有效市场假说认为在资本的有效市场中,资产价格可以反映所有可供得的信息。随着互联网时代的到来,媒体在资本市场扮演重要角色。财经新闻属于财经媒体的细分类目,它能及时采集、报道、发布有关上市企业的财经新闻。财经新闻能及时传递... 详细信息

有效市场假说认为在资本的有效市场中,资产价格可以反映所有可供得的信息。随着互联网时代的到来,媒体在资本市场扮演重要角色。财经新闻属于财经媒体的细分类目,它能及时采集、报道、发布有关上市企业的财经新闻。财经新闻能及时传递信息和吸引投资者的关注,由于财经新闻报道的动机不同,财经新闻报道的内容和关注要素存在不同的差异,因此研究百度指数和财经新闻股价关系,具有重要的理论意义:能扩展现有研究,是对投资者关注和财经新闻的细化与股价关系研究的深化,能给投资者投资提供参考。本篇论文以百度指数的搜索量作为投资者关注度,财经新闻文本内容和新闻数量作为数据,以上市企业财经新闻为文本,再利用LDA主题模型分析财经新闻主要关注的内容。通过关注内容获取关注度,利用VAR模型、格兰杰因果关系、脉冲响应模型分析百度指数和财经新闻与股价关系,再进一步挖掘情报。为了使本篇论文研究更加准确,本篇论文利用回归分析来研究百度指数和财经新闻与股价的关系和相关性。研究发现:第一,以上市企业检索相关新闻构建的LDA主题模型,能够得到财经媒体关注企业的热点。第二,通过媒体关注的热点,检索投资者关注的热点时,发现股价随着投资者的关注而产生对应的变化。表明,大量的投资者会跟随大众的关注度做出投资策略。第三,通过新闻文本构建的LDA主题模型获得的主题元素,通过主题元素获取的投资者关注度数据与股票收盘价进行格兰杰因果检验。研究发现百度指数和股价收盘价互为格兰杰因果关系,百度指数的变化会冲击股价,股价的涨跌化会引起投资者关注股价,滞后期为1-4期。第四,通过百度指数和股票收盘价的格兰杰因果检验发现,投资者会对更关注于企业的产品因素、创新因素。第五点,通过构建的多重回归模型分析,股票开盘价、百度指数、新闻数量均会影响股票收盘价的变化。结果表明,财经新闻的数量变化和百度指数对股票收盘价存在显著的影响。

关键词：百度指数投资者关注度财经新闻股票市场 VAR模型回归分析