一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

几个广义Apostol-Bernoulli、Apostol-Euler多项式之间的关系式

利用发生函数理论结合某些运算技巧,推出了几个广义Apostol-Bernoulli多项式、广义Apostol-Euler多项式之间的关系式.多个参数出现在等式中,非常工整.在关系式中选取适当的参数,就可以得到已有的著名的关于广义Bernoulli多项式、广义Euler多项式之间的关系式,从而深化和推广了对Bernoulli数、Euler数、Bernoulli多项式、Euler多项式的相关研究结果.     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

基于修正斜压场的RC框架边节点剪切性能分析

为研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度对钢筋混凝土(RC)框架边节点剪切性能的影响规律,基于修正斜压场理论(MCFT),对某框架边节点的剪切应力-应变骨架曲线进行数值模拟,并与试验结果进行对比.在验证MCFT算法的精度后,研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度两个参数变化对RC框架边节点剪切应力-应变骨架曲线和峰值剪切应力的影响规律.结果表明:基于MCFT可以较好地模拟RC框架边节点的剪切应力-应变关系曲线; RC框架边节点的峰值剪切应力对混凝土抗压强度的变化更为敏感,但当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过16.45%时,对钢筋屈服应力的变化更为敏感;当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过10%时,节点发生钢筋滑移破坏,此时峰值剪切应力会大幅下降.     

封闭式运动减肥对肥胖青少年体质健康的影响

对44名14～19岁肥胖青少年进行6周的封闭式饮食控制及运动,测定实验对象的身体形态、身体机能、身体素质和血液健康等指标.通过数理统计方法对实验所测得的数据进行分析.结果表明:肥胖青少年的脂肪量、体质量、体脂率都有明显的下降(P0.05);肺活量逐渐上升,身体素质指标(耐力、柔韧、50 m跑)与血液健康指标(血脂TC、甘油三酯TG、空腔胰岛素FINS)都呈非常明显改善(P0.01).封闭式运动减肥对青少年肥胖者体质健康具有良好的效能表现.     

基于联合违约概率的资产组合投资优化方法

投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.     

乡村振兴背景下畲族歌言文化生态的现代性建构

歌言是畲族文化发展的基石和灵魂。随着村寨空心化的加剧,畲族歌言文化在时代浪潮的冲击下已被不断地消解或异化,文化生态链的良性运作机制断裂,村寨社会价值取向和村落治理失去了一个最重要的功能载体。乡村振兴战略背景下,畲族歌言文化对于乡村治理、农民幸福感等均有深刻影响。应站在时代高度,从更深的文化建构层次上重新寻回曾经失落的"文化乡愁",实现畲族歌言传统文化功能的回归,对畲族歌言文化生态进行现代性建构,以助力畲村文化振兴。     

发挥政府主导作用 推进科技评估管理

介绍了中国科技评估的发展状况、内容、法规建设，论述了政府在科技评估管理中的作用。     

时滞测试能量函数的局限性分析和改进模型

针对时滞试能量函数，分析了它在无冒险强健测试矢量生成时存在局限性和表达式较复杂的不足。在此基础上建立了无冒险条件下的时滞试能量函数，从而完善了Chakradhar提出的时滞测试能量和相应的测试生成算法。     

关于特征函数T(r,f)与T(r,1/f)的关系

本文研究亚纯函数f(z)与1/f(z)的特征函数T(r,f)与T(r,1/f)之间的关系。由Jensen公式推导出了它们的关系式,从而证明了特征函数T(r,f)与T(r,1/f)之间只相差一个常数。