风电产业中国专利竞争情报分析/The Competitive Intelligence Analysis of Wind Power Industry Patent of China[J]

利用现代情报研究方法，从我国风电产业发展及技术创新出发，分析了1987-2012年间中国风电技术领域的专利信息。在专利申请量、申请类型、年度趋势、区域分布及技术领域等方面进行统计分析和比较研究，多角度剖析了我国风电技术专利的状况与竞争态势，客观地得出研究结论，为相关企业技术研发和自主创新提供意见参考

多层次格网模型的近邻指数聚类生态区划算法与实验——以新疆北部地区区划为例/A Nearest Neighbor Index Clustering Algorithm for Ecological Regionalization Based on Multi-layer Grid Model[J]

在综合考虑气候、植被、地貌等凶素的基础上,提出一种基于多层次格网模型的最近邻指数-模糊聚类生态区域划分算法(Nearest Neighbor Index Fuzzy clustering,NNI-FIC).该算法采用"自下而上"的方式,首先,利用离散格网单元之间的严格相似性形成区划的核心分区;然后,通过最近邻指数统计分析细碎分区的空间格局及其面积覆盖率,再以模糊聚类方法将相似度最大的细碎区聚合归并,即可得到相应的生态区划方案.数值实验证明了该算法可以很好地体现区域的分异特征,并且具有较高的效率

乌鲁木齐地区风电产业发展专利情报分析/Competitive Intelligence Analysis of Wind Power Industry Patent of Urumqi[J]

风力发电作为目前可再生能源技术中发展相对成熟，并具规模化开发条件和商业化发展前景的能源技术，在我国得到迅速的发展。本文运用现代专利情报技术方法，对1987-2012年间我国包括乌鲁木齐地区风电技术专利申请量、年度分布及类型等信息进行对比分析，揭示该领域的技术研发状况，客观地概括并得出结论，为我区风电技术发展提供有用情报

在变革的环境中寻求图书馆的创新变革——美国七大图书情报机构考察调研报告/Innovative Changes of Libraries Services in a Changing Environment——Investigation into the Seven Library and Information Institutes of USA[J]

对美国七家文献情报机构的实地调研得出如下结论:图书馆有比较清晰的战略规划和发展思路;图书馆有非常健全的业务体系和运行机制;十分突出以用户为中心的服务理念与服务模式;学科馆员在图书馆服务转型中的影响越来越大;十分重视最新技术在图书馆工作中的应用;重视图书馆组织结构调整与文化重构;图书馆联盟的作用正变得日渐突出;图书馆通过创新探索谋求自身的发展.美国同行调研引发的思考和建议是:持续加强图书馆的发展定位与战略规划与设计;进一步加强以用户和服务为中心的业务布局和结构调整;积极改进图书馆的基础业务设施建设;加强信息技术与图书馆业务的融合;加强图书馆统筹协调与协同的能力;加强人员队伍的能力建设与培养

基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J]

将改进的非线性技术（GA-SVM）应用于成矿预测，为成矿有利度预测方法提供一种新思路。在分析哈图矿集区成矿有利度基础上，选取28个学习样本、10个与成矿有关的地质变量，应用基于遗传算法（GA）寻优的支持向量机（SVM）方法，对成矿有利度进行建模，并与BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明，GA-SVM回归预测模型能很好地拟合成矿有利度与各地质变量间的非线性关系。样本数量有限时，GA-SVM比BP神经网络具较高的拟合精度，更适合非线性成矿预测工作，具较强的推广意义

BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J]

矿山环境的影响因素多样,定量评价过程易受人为因素干预.BP神经网络与SVM算法能够自动模拟各因子间的非线性关系.首次将其引入到矿山环境评价中,选取160个单元作为训练样本,以自然地理、基础地质、开发占地及地质环境等4个大类的14个变量指标为输入向量,以单元评价得分为输出向量,分别建立BP神经网络与SVM矿山环境评价模型.结果表明:两种模型均能满足矿山环境评价的精度要求;SVM模型收敛速度较BP神经网络快,MSE小于BP神经网络,更适合矿山环境评价工作;将定量模型应用于研究区,评价得分划分为4个级别,与定性评价结果一致,为矿山环境评价工作提供了新思路