冷冻保护剂葡聚糖-聚赖氨酸对冷冻皇冠梨品质的影响

为了解冷冻保护剂葡聚糖、聚赖氨酸对冷冻皇冠梨品质的影响,以氯化钙、氯化钙-葡聚糖、氯化钙-聚赖氨酸、氯化钙-葡聚糖-聚赖氨酸为冷冻浸渍液对皇冠梨进行冷冻处理。用无纸化温度记录仪测定冻结时间,分析样品冻结过程中温度随时间的变化,并对冻融后样品进行汁液损失、质构、水分分布等指标测定。结果表明:氯化钙、氯化钙-葡聚糖、氯化钙-聚赖氨酸、氯化钙-葡聚糖-聚赖氨酸浸渍冷冻处理样品通过最大冰晶生成带所需时间分别为12.87、10.12、10.20、7.50min,加入冷冻保护剂浸渍冷冻的样品解冻后汁液损失显著降低(P＜0.05)。冷冻保护剂浸渍冷冻处理组抗坏血酸含量、硬度较氯化钙浸渍冷冻对照组均有所提高,样品液泡水(T₂₃)所对应的峰面积S₂₃也有一定程度的提高。研究结果表明,与氯化钙浸渍冷冻相比,加入冷冻保护剂葡聚糖和聚赖氨酸后能有效降低冷冻对梨细胞结构的损害,减少营养物质的流失,有利于维持产品品质。     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。     

厚尾噪声条件下星凸形扩展目标student’s t滤波器

针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量，并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量，同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析，计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量，分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明，线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力，对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.     

中国风险投资网络结构特性及其演化

根据1999~2018年中国风险投资事件，构建了5年移动时间窗的联合风险投资网络，从复杂网络角度研究中国风险投资网络结构、特性及其动态演化规律。研究发现：在网络关系属性方面，中国风险投资网络规模在不断增大，机构之间网络能力差异性大，不利于网络的均衡发展；在网络结构层次方面，中国风险投资网络存在局部紧密性，并且，随着规模增大，网络中的最大连通成分占比也相应地增大，且机构多分布在凝聚性低的低 值核区域中，高凝聚区域少，不利于高紧密风险投资网络的构建；在网络特性方面，从两步内可达性看，机构之间进行直接联合投资活动占比小，机构之间多通过具有中介作用的风险投资机构来进行联合投资活动；从全局效率看，中国风险投资网络中机构之间传递信息的能力并没有随着网络规模的增大而减小，相反地保持在一个相对稳定的水平；在面对随机冲击时，网络规模越大，鲁棒性和有效性越强；在面对蓄意冲击时，鲁棒性在减弱，同时存在网络功能失效的危机。本文是对现有文献的补充，同时也给优化中国风险投资网络提出了一些参考意见。     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.