基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

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。     

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。     

世界航天发射运输的发展趋势

 针对世界航天发射运输系统，梳理了国内外发展现状和发展特点，综合对比了国内外航天发射场、运载火箭、火箭发动机的发展现状，并提出了未来发展趋势和展望。提出了低成本进入空间将改变世界航天发展的基本格局，航天远程跨域运输将突破航空领域运输效率的极限，指出了天地往返运输将成为维系空间环境的必然选择，轨道的多样性将催生多样态全域发射能力，同时传统液氧/煤油、液氢/液氧、液氧/甲烷等推进体制的主力运用领域将会迎来重大变革。     

空间科学卫星项目的成本管理

 结合空间科学卫星项目的成本管理特点，根据项目管理理论和方法，以某空间科学卫星项目为例，对卫星项目成本管理过程进行实证研究，通过分析该卫星成本预算、成本控制等管理过程发现其存在的问题，提出改进方案、措施及项目成本管理改进的框架，探讨了项目负责人制的组织结构、项目成本管理体系、项目成本控制体系等具体优化措施。     

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。     

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.