什么是网络舆情监测系统？ 系统背景 随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。 网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善，负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。对相关政府部门来说，如何加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义，也是创建和谐社会的应有内涵。 系统概述 Goonie网络舆情监控分析系统依托自主研发的搜索引擎技术和文本挖掘技术，通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析，实现各单位对自己相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。 功能特点 ·自定义URL来源及采集频率 Goonie网络舆情监控分析系统用户可以设定采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等，系统的扫描间隔最小可以设置成1分钟，即每隔一分钟，系统将自动扫描目标信息源，以便及时发现目标信息源的最新变化，并以最快的速度采集到本地。 ·支持多种网页格式 Goonie网络舆情监控分析系统可以采集常见的静态网页(HTML/HTM/SHTML)和动态网页(ASP/PHP/JSP)，还可以采集网页中包含的图片信息。 ·支持多种字符集编码 Goonie网络舆情监控分析系统采集子系统能够自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、中文简体、中文繁体等，并可以统一转换为GBK编码格式。 ·支持整个互联网采集
2013年度中国舆情监测行业市场份额总体状况分析 随着网络舆情的重要性越来越凸显，政府和企业对舆情监测的需求不断上升，这推动了舆情监测市场进入高速成长期。看到这块不断做大的蛋糕，大批投机者纷纷进入舆情监测市场。截止2013年底，全国共涌现出800多家舆情软件企业，这个数量还在不断增长，预计2014年会突破1000家。由于互联网应用形式日新月异，对信息采集和分析的要求越来越高，很多舆情软件产品无法给用户带来有效的监测效果。 目前，市面上95%以上的产品把精力花在界面展示上以迷惑客户，而对于具有难度的核心采集和分析技术缺乏热情去研究，导致行业还处在技术严重滞后、市场竞争激烈、质量良莠不齐的状况。在此，本文根据中国政府采购网、各地政府采购网以及部分媒体信息汇总，列出当前舆情监测市场最具影响力的十大舆情监测系统品牌，供各地政府企事业单位采购时参考： 一、整体概况 中国网络舆情服务产业，正经历着从无到有、从小到大、从粗放到规范的过程。对于整个舆情监测市场规模，从舆情软件市场10亿元，到舆情信息服务业100亿元。通过检索发现，舆情产业已经形成了政府、媒体、教育科研、软件和商业等五大背景的行业格局。党政机关依托党政宣传思想工作系统，下设职能部门或企事业舆情服务机构，开展舆情信息汇集和分析，汲取社情民意，为决策提供参考，具有很强的政策性和现实意义。同时，媒体对业界政务舆情研究的成果大量涌现，为党政部门、企业和社会团体组建舆情监测队伍提供实用指南。 图表1 中国舆情监测分析软件的具体舆情服务机构 据某调查结果显示，截止2013年10月份年中国舆情监测分析软件市场品牌结构中，按照销售额份额统计，排名前五位的厂商依次是军犬、邦富、方正、红麦、拓尔思，其中军犬以15.76%的市场份额排名第一；邦富以15.15%的市场份额排名第二；方正以6.06%的市场份额排名第三；红麦以4.85%的市场份额排名第四；拓尔思以1.3%的市场份额排名第五。
舆情监控系统可行性分析报告 2011年4月
1 目录 第一章项目总述 (2) 1.1 系统背景 (2) 1.2 数安舆情监控系统的必要性 (2) 1.3 我国网络舆情现状 (3) 1.4 系统设计方针和原则 (3) 第二章项目可行性分析 (4) 2.1价值分析 (4) 2.2 数安舆情监控系统三大模块 (5) 2.2.1 舆情分析引擎 (5) 2.2.2 互联网信息采集 (5) 2.2.3 搜索引擎数据管理 (5) 2.3 数安舆情监控系统先进技术 (5) 2.3.1 网络信息采集技术 (5) 2.3.2 数安舆情监控系统舆情智能分析技术 (6) 2.3.3 自然语言智能处理技术 (7) 2.3.4 全文检索技术 (7) 第三章实施方案 (7) 3.1 总体框架 (7) 3.2 数安舆情监控系统系统特点 (8) 3.2.1 自定义URL来源及采集频率 (9) 3.2.2 支持多种网页格式 (9) 3.2.3 支持多种字符集编码 (9) 3.2.4 支持整个互联网采集 (9) 3.2.5 支持内容抽取识别 (10) 3.2.6 基于内容相似性去重 (10) 3.2.7 热点话题、敏感话题识别 (10) 3.2.8 舆情主题跟踪 (10) 3.2.9 自动摘要 (10) 3.2.10 舆情趋势分析 (10) 3.2.11 突发事件分析 (10) 3.2.12 舆情报警系统 (10) 3.2.13 舆情统计报告 (11) 3.3 价值实现 (11) 第四章项目投资 (12)
第一章项目总述 1.1 系统背景 随着互联网的快速发展，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已深入人们的日常生活。网友言论活跃已达到前所未有的程度，不论是国内还是国际重大事件，都能马上形成网上舆论，通过这种网络来表达观点、传播思想，进而产生巨大的舆论压力，达到任何部门、机构都无法忽视的地步。可以说，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器。 1.2 数安舆情监控系统的必要性 网络舆情是通过互联网传播的公众对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点，主要通过BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴等实现并加以强化。当今，信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也日益多元。如果引导不善，负面的网络舆情将对社会公共安全形成较大威胁。对我们说，如何加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义，也是创建和谐社会的应有内涵。 统计数据显示，我国正在跃升为全球领先的舆论媒体大国。截至2006年初，电视数量、报纸发行量和30岁以下网民人数均已排名全球首位；现有3000多个电视频道、2000多份报纸和9000多种杂志。在舆情媒体规模、媒体种类等发展迅猛的同时，舆情导向的监测预警显得愈发重要，特别是互联网这把“双刃剑”，既提供了大量进步、健康、有益的提倡性信息，也有不少反动、迷信、低级的误导性言论，这样就更需要有舆情监测预警的出现，防范误导性舆论的社会危害于未然，把握和保障正确舆论的前进导向，为构建和谐社会的舆情保驾护航。 2
舆情分析也称倾向性分析（Orientation Analysis）、观点分析（Opinion Analysis）或者统计调查，是借助于技术手段对大众就某一个（些）事物或者某一个（些）事务的看法进行了解。 传统的舆情分析，通常采用采样调查方式，也称为民意调查或者市场调查，被广泛地应用于选举预测、产品市场预研、市场评估等领域，更有专业的市场调查公司来提供这样的调查服务。采样调查的渠道包括电话采访、面对面采访、邮寄问答表格等。但这些做法都存在人力消耗大、采样数量偏少的问题，还有答卷及答题的可选项设计可能存在偏差，被调查者也由于各种原则隐匿个人真实想法等问题。所以，传统舆情分析的研究点在于如何设计问卷、如何确定样本量和样本选择方法等。 随着互联网各类应用中对用户生成内容功能的支持，尤其是互联网社交网络、博客、微博等信息发布平台的兴盛，个人表达自己观点的渠道日益畅通，手段日益便捷。更可贵的是，信息的流动不再是单方向的。报纸的信息流动是从报纸到读者，而在互联网应用中，可以方便地通过“评论”、“回复”等技术手段，使信息流动变成双向的，甚至评论和回复成为信息中的有机组成部分，进一步地丰富原有信息的内容。例如，在淘宝应用中，人们通常会将评论的内容作为对商品描述的一个补充。 因此，从互联网上主动地收集信息，用数据挖掘方法或者自然语言处理的方法来分析信息中用户的观点，成为当前舆情分析的一种非常重要和直接的手段，也就是“网络舆情分析”。 1、网络舆情分析简介 网络舆情分析用数据说话，跟踪网络舆情的起源和演变，最终是为了给出建议性结果，它渐渐成为政府、企业乃至个人都需要的舆情应对基础。网络舆情分析有2个工作重点：一是还原舆情发展过程，找到舆情产生的根源；二是预测，分析出网络舆情的未来走向，再根据预测结果提出应对方案。 网络舆情分析的主体是网络舆情分析师，对此，各界有多层次的解读。 网络舆情分析面临着与传统舆情分析完全不同的问题和研究难点。传统舆情的样本存在内容有效性较高但样本数量少的问题；在网络舆情分析中，则存在信息数量巨大但信息有效性差的问题。信息有效性差的原因有很多，首先是难以确定信息来源，其次信息中的观点大都是附带的，很多并非有意为之。但正因为如此，网络舆情分析具备传统舆情分析不可替代的优势：一是无答卷设计问题，信息中反映的观点较为真实；二是数据多，成本低廉，采样广泛，很大程度上弥补了信息来源不确定的问题，宏观上能更好地反映真实舆情。网络舆情分析还有一个特别的优势在于能长时间重复地进行舆情分析，对舆情趋势及其变化的把握更为及时。 由于网络舆情分析具备传统舆情分析所不具备的一些优势，因此，网络舆情系统理论上可以有更全面和细致的分析成果。但由于网络舆情系统的分析是基于在互联网中收集到的文本等信息，而同时自然语言处理技术在现阶段存在很大
网络舆情监测预警机制 方案背景 据中国互联网信息中心调查，截至2009年12月31日，中国网民达到3.84亿人，全国互联网普及率28.9%，手机网民规模达到2.33亿。网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，网络成为反映社会舆情的主要载体之一。网络环境下的舆情信息的主要来源于新闻评论、BBS、博客、聚合新闻(RSS)，网络舆情表达快捷、信息多元，方式互动，具备传统媒体无法比拟的优势。 由于互联网具有虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的网民乐意通过BBS论坛、博客、新闻跟贴/转贴等渠道来表达观点传播思想。如果引导不善，负面网络舆情将对社会公共安全形成威胁。对相关部门来说，加强对网络舆论的及时监测、有效引导，以及对网络舆论危机的积极化解，对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义，也是创建和谐社会的应有内涵。对企业来说，准确掌握产品和市场情况，监控竞争对手和行业动态，是企业市场、行销决策的重要支撑。 方案内容 系统介绍 易观网络舆情监控系统，整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测聚焦，倾向性研判等，实现用户的网络舆情监测和新闻主题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握群众思想动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。 系统结构图
系统组网图 系统功能 1) 深度多渠道网络信息采集，为用户提供监控源配置功能，可以对监控源的优先级进行配置调整。
2) 完善的信息预处理机制：超链分析，编码识别，URL去重，锚文本处理，垃圾信息过滤，内容去重，关键字抽取，正文抽取等。 3) 强大的索引分词机制，对舆情信息实施双重过滤，具有自动分类、自动聚类、相似性排重功能，系统能够自动完成热点发现。 4) 热点舆情：系统自动识别出热点焦点事件，以舆情形式分新闻、论坛和博客三种类别呈现。及时发现网络热点信息。 5) 专题追踪：生成专题报道对网络话题进行专题化的侦测和追踪，如两会、奥运会，对专题话题形成系统性的掌握和监控。 6) 分站/分类浏览：对系统中舆情可以按网站和不同的分类进行浏览。同时可以对显示的舆情进行操作（设置影响、入简报、专题、收藏、删除）。 7) 趋势分析：来源载体/站点分布、单个/多个关键词热度曲线图、主题/关键词热度的整体趋势、文章转载量日均/总体趋势分析、舆情信息的地域分布、网民检索行为分析。 8) 突发事件分析：对突发事件进行预警，跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生全貌。 9) 多种舆情检索方式：可按网站、类别、时间段、关键词等条件进行专项化全文检索，并可生成查询时间和次数、关键词查询频率等查询统计数据。另外还将结合检索关键词，随时补充全文检索库中的关键词，有机结合个人操作习惯，可在检索结果中进行二次检索。 10) 舆情统计报告：根据舆情分析引擎处理后生成报告，用户可通过浏览器浏览，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。 11) 统计报表：系统生成各种形式的报表。报表包括图表和数据表格，图表包括饼图、折线图、直方图等，如总量图、趋势图等；数据表格是对舆情信息的数理统计，以数字的形式记录各项舆情数据。另外用户可以自己需求定制报表模版，比如日报、周报、月报等。 12) 舆情报警系统：对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警，系统提供多种报警方式。 系统特点 1) 精准全面的网络舆情采集，能够对论坛、博客、新闻评论等内容进行全面、精确的采集和及时的更新，为舆情分析提供强有力的数据保障。 2) 多维度实时监测、过滤网络舆情信息，采集到本地的文章会自动标注并分析，具有
Train.txt 5.0,3.0,1.6,0.2,1 5.0,3.4,1.6,0.4,1 5.2,3.5,1.5,0.2,1 5.2,3.4,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.6,0.2,1 4.8,3.1,1.6,0.2,1 5.4,3.4,1.5,0.4,1 5.2,4.1,1.5,0.1,1 5.5,4.2,1.4,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1,1 5.0,3.2,1.2,0.2,1 5.5,3.5,1.3,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1,1 4.4,3.0,1.3,0.2,1 5.1,3.4,1.5,0.2,1 5.0,3.5,1.3,0.3,1 4.5,2.3,1.3,0.3,1 4.4,3.2,1.3,0.2,1 5.0,3.5,1.6,0.6,1 5.1,3.8,1.9,0.4,1 4.8,3.0,1.4,0.3,1 5.1,3.8,1.6,0.2,1 4.6,3.2,1.4,0.2,1 5.3,3.7,1.5,0.2,1 5.0,3.3,1.4,0.2,1 6.6,3.0,4.4,1.4,2 6.8,2.8,4.8,1.4,2 6.7,3.0,5.0,1.7,2 6.0,2.9,4.5,1.5,2 5.7,2.6,3.5,1.0,2 5.5,2.4,3.8,1.1,2 5.5,2.4,3.7,1.0,2 5.8,2.7,3.9,1.2,2 6.0,2.7,5.1,1.6,2 5.4,3.0,4.5,1.5,2 6.0,3.4,4.5,1.6,2 6.7,3.1,4.7,1.5,2 6.3,2.3,4.4,1.3,2 5.6,3.0,4.1,1.3,2 5.5,2.5,4.0,1.3,2 5.5,2.6,4.4,1.2,2 6.1,3.0,4.6,1.4,2 5.8,2.6,4.0,1.2,2
OpenCV的ml模块实现了人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）最典型的多层感知器（multi-layer perceptrons, MLP）模型。由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类，其训练和预测的接口都是train(),predict()，非常简单。 下面来看神经网络CvANN_MLP 的使用~ 定义神经网络及参数： [cpp]view plain copy 1.//Setup the BPNetwork 2. CvANN_MLP bp; 3.// Set up BPNetwork's parameters 4. CvANN_MLP_TrainParams params; 5. params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; 6. params.bp_dw_scale=0.1; 7. params.bp_moment_scale=0.1; 8.//params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::RPROP; 9.//params.rp_dw0 = 0.1; 10.//params.rp_dw_plus = 1.2; 11.//params.rp_dw_minus = 0.5; 12.//params.rp_dw_min = FLT_EPSILON; 13.//params.rp_dw_max = 50.; 可以直接定义CvANN_MLP神经网络，并设置其参数。BACKPROP表示使用 back-propagation的训练方法，RPROP即最简单的propagation训练方法。 使用BACKPROP有两个相关参数：bp_dw_scale即bp_moment_scale： 使用PRPOP有四个相关参数：rp_dw0, rp_dw_plus, rp_dw_minus, rp_dw_min, rp_dw_max：
BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络
设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经
舆情监测系统建设方案标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
突发公共事件发生前、中、后均可进行舆情监测，对网络舆情进行实时关注，及时发生社会稳定的不利因素。 常态和非常态，自动搜索关注量较大的新闻和热点，通过对新闻及相关数据的挖掘、分析，及时发现社会安全隐患，及时发出预警信号，达到早发现、早报告、早处置的目的，做好社会安定防控工作。 舆情监测系统通过对热点问题和重点领域比较集中的网站信息，如：网页、论坛、博客等进行24小时监控，随时下载最新的消息和意见。下载后完成对数据格式的转换及元数据的标引。对下载本地的信息，进行初步的过滤和预处理，减少智能分析的工作量。对热点问题和重要领域实施监控，前提是必须通过人机交互建立舆情监测的知识库，用来指导智能分析的过程。对热点问题的智能分析，首先基于传统基于向量空间的特征分析技术上，对抓取的内容做分类、聚类和摘要分析，对信息完成初步的再组织。然后在监控知识库的指导下进行基于舆情的语义分析、倾向性分析，使管理者看到的民情民意更有效，更符合现实。最后将监控的结果，分别推送到不同的职能部门，供制定对策使用。 1.1互联网舆情监控系统 1.1.1需求分析 通过对网页、论坛、博客、新闻评论信息的深度搜索和挖掘，实时对突发公共卫生事件的媒体报道和公众舆论信息进行汇聚和统计分析，使市卫生局应急办人员能够随时了解社会公众的声音，每天自动生成舆情监测专报，上报相关领导，为领导决策提供准确、全面的信息。
1.1.2建设方案 1.1. 2.1网络舆情抓取 自动采集网络媒体发布的网络新闻、BBS论坛信息、博客内容信息，舆情采集用户只需输入一个待采集的目标网址即可实现图文结合采集到本地。网页采集模块在互联网上不断采集新闻信息，并对这些信息统一加工过滤、自动分类，保存新闻的标题、出处、发布时间、正文、新闻相关图片等信息，经过手工配置还可以获得本条新闻的点击次数。以网络论坛BBS为代表的交互性网络站点，往往是一些突发事件的网络舆情爆发点。 1.1. 2.2网络舆情热点自动发现 对重要的热点新闻信息进行分析和追踪，对于突发事件引起的网络舆情，可以及时掌握舆情爆发点和事态。系统会根据新闻文章数及文章在各大网站和社区的传播链进行自动跟踪统计，提供不同时间段（1天、3天、7天、10天）的热点新闻。对每条热点新闻还可以查看新闻相关传播链，了解在某一时间段该热点新闻在哪些站点的传播数量。同样也提供热点帖子、热点专题等功能。 1.1. 2.3多维度关联的舆情展现 自动对每天采集的海量的、无类别的舆情进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成主题词。可支持自动生成新闻专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 1.1. 2.4舆情分析和统计 1、热点专题统计 热点专题总体分布、重点预警事件总分布、各类重点预警事件分布。
几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神
网络舆情监控项目建设方案 青岛惠信科技有限公司
目录 第1章项目背景 (3) 第2章网络舆情概述 (4) 第3章舆情监控系统简介 (6) 第4章舆情监控系统使命 (7) 第5章舆情监控系统架构 (8) 第6章舆情监控理论模型 (10) 第7章配置清单与功能列表 (11) 第8章网络舆情采集(c/s架构) (12) 第9章网络舆情分析与展示(B/S端) (14) 第10章系统特点 (18) 第11章硬件部署与网络接入 (19) 第12章支持与服务 (20) 12.1 顾问咨询服务 (20) 12.2 售后服务 (20) 12.3 软件产品升级服务 (22) 12.4 技术巡检计划 (23) 第13章项目预算 (24) 第14章舆情信息系统特殊功能报价： (25) 第15章部分成功案例 (26)
第1章项目背景 当前，互联网已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的扩大器 ---胡锦涛CNNIC《报告》显示，我国的网民规模和宽带网民规模增长迅猛，互联网规模稳居世界第一位。截至2009年6月底，中国网民规模达到3.38亿，较2008年底增长13.4%，半年增长了4000万；而宽带网民规模则达到了3.2亿，占总网民数的94.3%，较2008年底上升了3.7个百分点。 与网民规模持续增长相对应的，是我国互联网普及率的稳步提升。数据显示，截至2009年6月底，我国互联网普及率达到25.5%，保持平稳上升的态势。就是这样一个庞大的群体构成了第四媒体---网络媒体，网络媒体时代，人人都有麦克风，不是你听我说，而是大家听大家说。互联网作为继电视、广播、报纸之外的第四媒体，已经成为反映社会舆情的一个重要载体。由于网络的开放性和虚拟性，网上舆情已经越来越复杂，对社会的影响也越来越复杂。 互联网聚集的人气、展开的场景与揭示的真相，推动新闻事件的发展、形成网络舆论，甚至直接影响社会主流舆论，己经成为推进社会变革的一股强大的力量。 对相关政府部门来说，如何加强对网络舆情的及时监测、有效引导，如何对网络舆论危机的积极化解，网络舆情管理成为一大难点。网络舆情的监管对维护社会稳定、促进国家发展具有重要的现实意义，也是创建和谐社会的应有内涵。网络舆情的持续性研究也将是一个长期的课题。
神经网络Matlab p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2
S S SNl：各层的神经元个数。 [1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 = [,,,,,] (,,,,,,) net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法训练函数 梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgp Powell-Beale共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg 拟牛顿算法trainbfg 一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlm
神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏
济南舆情监测系统平台数据分析报告 监测周期：2020-02-20 00:00:00~2020-02-20 23:59:59 分析范围：济南 媒体类型：全部 信息类型：全部 信息倾向性：全部 去重类型：相同URL去重 查询类型：发布信息 报告导出：2020-02-20 18:33:21 一、趋势分析 在整体发展趋势中，2020.02.20 00:00声量最高，共产生1688条信息。在2020.02.20 00:00重要媒体声量最高，共产生63条信息。 （一）整体趋势 监测时间全部声量重要媒体声量2020.02.20 00:00 1688 63 2020.02.20 01:00 0 0 2020.02.20 02:00 0 0 2020.02.20 03:00 0 0 2020.02.20 04:00 0 0 2020.02.20 05:00 0 0 2020.02.20 06:00 0 0 2020.02.20 07:00 0 0 2020.02.20 08:00 0 0 2020.02.20 09:00 0 0 2020.02.20 10:00 0 0 2020.02.20 11:00 0 0 2020.02.20 12:00 0 0 2020.02.20 13:00 0 0
2020.02.20 14:00 0 0 2020.02.20 15:00 0 0 2020.02.20 16:00 0 0 2020.02.20 17:00 0 0 2020.02.20 18:00 0 0 （二）原创/转发趋势 （三）原创/转发分布
类型数据量占比 原创声量1013 60.01% 转发声量675 39.99% （四）媒体/网民趋势 （五）媒体/网民分布 类型数据量占比
BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21
人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图1）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图2），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
2014年国内十大网络舆情监测软件 2014年，随着国内舆情监测需求的不断扩大，舆情监测产品迎来了 巨大的发展机遇，舆情产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，行业信息采集和舆情监测技术的严重滞后、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前舆情监测市场2014年最具影响力的十大舆情监测系统品牌，供各地政府企事业单位采购时参考： 十大舆情监测产品 乐思网络舆情监测系统 乐思网络舆情监测系统。乐思网络舆情监测系统是针对向互联网这一新兴媒体，通过对海量网络舆论信息进行实时的自动采集，对信息进行垃圾过滤、去重、相似性聚类、情感分析、提取摘要、自动聚类、辨别正负面等处理，形成预警信息或者舆情报告及时通知到相关人员，从而第一时间应急响应，为正确舆论导向及收集群众意见提供帮助的一套信息化系统。他们只做信息采集和舆情监测研发，有9年研发经验，专业性很强。同时提供系统建设和舆情服务两种应用方式。 软云神州舆情监测系统
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