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基于微博文本的灾害事件信息时空过程聚合方法
被引量：
3
1
作者
叶鹏
张雪英
张春菊
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期490-500,共11页
各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角...
各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角构建多层次的灾害事件信息模型,在抽取出微博文本中灾害事件信息要素的基础上,提出基于“对象-状态”的过程信息聚合方法,解决微博文本中灾害事件信息分散化、时空粒度多样化和无序化的问题。基于新浪微博进行台风“利奇马”事件的案例分析,结果表明,本文方法能够全面地获取灾害事件过程中各个时空节点上的灾情信息,有利于从微博文本中挖掘小尺度下的灾害突发状况。
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关键词
灾害事件
时空过程
多层次信息聚合
微博文本
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职称材料
基于贝叶斯混合概率分布融合的系统可靠性分析与预测方法
被引量：
3
2
作者
杨乐昌
郭艳玲
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1660-1668,共9页
针对一般系统可靠性分析与预测方法在处理多层次信息分布不均衡(multi-level&information imbalanced,MLII)系统时的一些局限性,提出了基于贝叶斯推理与信息提取融合的系统可靠性分析方法。该方法通过引入直接先验分布、间接先验分...
针对一般系统可靠性分析与预测方法在处理多层次信息分布不均衡(multi-level&information imbalanced,MLII)系统时的一些局限性,提出了基于贝叶斯推理与信息提取融合的系统可靠性分析方法。该方法通过引入直接先验分布、间接先验分布与融合先验分布的方式,重构了经典贝叶斯推理算法。主要创新性包括提出了基于自更新权重系数的贝叶斯混合算法,该算法可充分利用底层单元的完备数据,自下而上地补偿顶层匮乏的信息,获得较为准确的系统可靠性分析与预测结果。将该方法应用于具有MLII特点的复杂机电系统,分析结果较传统方法有更高的准确性。
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关键词
多层次信息分布不均衡系统
信息融合
贝叶斯混合
可靠性分析与预测
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职称材料
题名
基于微博文本的灾害事件信息时空过程聚合方法
被引量：
3
1
作者
叶鹏
张雪英
张春菊
机构
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
扬州大学城市规划与发展研究院
扬州大学建筑科学与工程学院
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
合肥工业大学土木与水利工程学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期490-500,共11页
基金
国家自然科学基金(41971337)
国家重点研发计划(2021YFB3900903)
+1 种基金
江苏高校哲学社会科学研究一般项目(2022SJYB2128)
虚拟地理环境教育部重点实验室开放课题(2021VGE01)。
文摘
各类灾害事件频发已成为全球可持续发展面临的重大威胁。在大数据环境下,微博文本逐渐被应用于灾害管理的预防、准备、响应和恢复工作。以往研究多关注微博文本中灾情信息的获取,却忽略对这些碎片化信息进行有序化整合。本文从时空视角构建多层次的灾害事件信息模型,在抽取出微博文本中灾害事件信息要素的基础上,提出基于“对象-状态”的过程信息聚合方法,解决微博文本中灾害事件信息分散化、时空粒度多样化和无序化的问题。基于新浪微博进行台风“利奇马”事件的案例分析,结果表明,本文方法能够全面地获取灾害事件过程中各个时空节点上的灾情信息,有利于从微博文本中挖掘小尺度下的灾害突发状况。
关键词
灾害事件
时空过程
多层次信息聚合
微博文本
Keywords
disaster
events
spatio-temporal
process
multi
-
level
information
aggregation
microblog
text
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP391.1 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
基于贝叶斯混合概率分布融合的系统可靠性分析与预测方法
被引量：
3
2
作者
杨乐昌
郭艳玲
机构
北京科技大学机械工程学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期1660-1668,共9页
基金
中央高校基本科研业务费(FRF-TP-17-056A1)
中国博士后科学基金面上项目(2018M630073)资助课题
文摘
针对一般系统可靠性分析与预测方法在处理多层次信息分布不均衡(multi-level&information imbalanced,MLII)系统时的一些局限性,提出了基于贝叶斯推理与信息提取融合的系统可靠性分析方法。该方法通过引入直接先验分布、间接先验分布与融合先验分布的方式,重构了经典贝叶斯推理算法。主要创新性包括提出了基于自更新权重系数的贝叶斯混合算法,该算法可充分利用底层单元的完备数据,自下而上地补偿顶层匮乏的信息,获得较为准确的系统可靠性分析与预测结果。将该方法应用于具有MLII特点的复杂机电系统,分析结果较传统方法有更高的准确性。
关键词
多层次信息分布不均衡系统
信息融合
贝叶斯混合
可靠性分析与预测
Keywords
multi
-
level
＆
information
imbalanced
（MLII）
system
information
aggregation
Bayesian
melding
（BM）
reliability
analysis
and
prediction
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微博文本的灾害事件信息时空过程聚合方法
叶鹏
张雪英
张春菊
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于贝叶斯混合概率分布融合的系统可靠性分析与预测方法
杨乐昌
郭艳玲
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
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