南盘江流域暴雨过程的水汽分析

对南盘江流域暴雨过程的水汽条件进行了诊断分析．通过流场形势分析出南盘江流域暴雨的水汽主要来自于南海、孟加拉湾和流域当地．对一些暴雨个例进行的水汽通量散度的计算分析表明，南盘江流域的暴雨区一般都落在最大水汽通量辐合中心附近．对于一些扰动系统不太强的一般大雨、暴雨过程，不仅水汽通量辐合持续时间不长，而且强度不大；而对于大暴雨过程，则不但水汽通量辐合持续时间较长，而且强度也较大     

重庆市农村剩余劳动力转移的实证分析——基于重庆市1996—2010年面板数据检验

在实现工业化的过程中,农村剩余劳动力转移既是我国实现持续经济增长必须面对的重大问题,也是解决我国"三农"问题的重要途径。文章基于重庆市1996—2010年的数据建立动态模型,实证分析表明:重庆市工业、城市服务业是农村剩余劳动力转移的主要去向,农业、建筑业和乡镇企业的发展虽然对重庆市农村剩余劳动力转移有促进作用,但相对较弱。进一步发展农业经济,使得更多的劳动力从农村解放出来;大力发展工业和第三产业,使得第三产业能够吸收更多的劳动力,是解决重庆市农村剩余劳动力的战略选择。     

基于能力评价与利益驱动的扩展蚁群劳动分工模型及在动态任务分配中的应用

蚁群劳动分工模型是一种重要的群集智能表现形式,已广泛应用于现实生活中的任务分配、物流配送等问题. 本文针 对基本劳动分工模型的不足之处,从个体能力评价与利益驱动两个方面对其进行有效扩展,并通过三个不同的仿真实例,对其性能进行分析,实验结果表明：扩展的蚁群劳动分工模型具有更好的稳健性与柔性,比较适合目前动态的任务分配环境.     

基于卷积神经网络和自注意力机制的文本分类模型

单词级别的浅层卷积神经网络(CNN)模型在文本分类任务上取得了良好的表现.然而,浅层CNN模型由于无法捕捉长距离依赖关系,影响了模型在文本分类任务上的效果.简单地加深模型层数并不能提升模型的效果.本文提出一种新的单词级别的文本分类模型Word-CNN-Att,该模型使用CNN捕捉局部特征和位置信息,利用自注意力机制捕捉长距离依赖.在AGNews、DBPedia、Yelp Review Polarity、Yelp Review Full、Yahoo! Answers等5个公开的数据集上,Word-CNN-Att比单词级别的浅层CNN模型的准确率分别提高了0.9%、0.2%、0.5%、2.1%、2.0%.     

基于NiosⅡ系统的PWM单组件多路信号输出

在LED智能灯控系统中,用以控制灰度的多路独立PWM信号输出模块是必需的,利用NiosⅡ软核方案来实现该模块,高效快捷,集成度高,鲁棒性好,但需植入很多单信号输出PWM组件,由此造成系统芯片硬件资源的浪费,若对既有的单PWM信号输出设计文件进行修改,生成多路输出的PWM片内外设组件,之后再以Avalon总线规范将其和其他组件一起植入NiosII系统．配置生成硬件系统,在相同功能的情况下,可以节约很多硬件资源,实现对系统的极大优化．     

淮北煤田宿临矿区构造——热演化对煤层气生成的控制

采用镜质组反射率古温标和古热流法恢复了淮北煤田宿临矿区晚古生代以来的热史和构造沉降史,并探讨了与煤层气生成和运移的影响．研究区构造一热演化对煤层气的控制可分为三个阶段：（1）热成因气生成阶段：两淮煤田地壳明显加厚、煤层埋深迅速增加（达3000m）,盆地基底热流持续上升并在晚侏罗纪达到峰值（50—81mW·m^-2）,煤层在强烈变形变质作用中经历了较高的古地温（140～180℃）,有利于热成因煤层气生成．（2）气藏破坏阶段：晚侏罗世晚期至白垩纪,两淮煤田进入伸展减薄阶段,地层遭受大量剥蚀,热流值迅速减小,二叠系含煤地层被抬升至近地表甚至出露,原来生成的热成因煤层气大量逸散．（3）次生生物气补充阶段：古近纪之后,构造活动逐渐减弱,盆地恢复沉降、接受沉积,古热流值减小速度变缓,并趋于稳定,煤层一度处在250℃,有利于次生生物气的大量生成．     

基于复合混沌加密的虹膜识别安全性研究

为保证虹膜信息在网络传输中的安全,提出Arnold变换与OCML混沌系统相结合,针对虹膜图像的复合混沌加密系统对虹膜信息进行加密.首先,利用Arnold变换置乱并混淆虹膜图像,然后通过镜像算法解决Arnold变换中零点不变性问题,最后对置乱后的虹膜图像通过OCML混沌系统进行加密.实验表明,该算法密钥空间大,统计特性好,密钥敏感性强,加密速度快,平均加密时间70 ms.     

基于粗糙集和支持向量机的客户价值分类

针对现有数据挖掘模型解决客户价值分类的不足,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的客户分类模型,该模型首先应用粗糙集理论对主要指标属性进行特征提取,约简出主要指标体系,然后将训练样本送入支持向量机进行学习和训练,进而对检验样本的客户类别进行判别.结果表明:与传统的客户分类模型相比,基于粗糙集和支持向量机的客户分类模型对检验样本的预测精度更高,具有良好的分类效果,是一种更为高效和实用的分类方法.     

2007年冬季西伯利亚高压季节内变化对云南气温的影响

应用NCEP/NCAR再分析资料中风场、温度场、气压场和位势高度场资料,以及云南96个站点的气温资料,分析2007年冬季西伯利亚高压的季节内变化特征,及对云南2007年冬季气温的影响.结果表明:2007年冬季云南平均气温和西伯利亚高压均具有显著的10～20 d和30～60 d振荡特征.冬季的4次强降温过程主要受云南平均气温10～20 d振荡的控制,而其30～60 d振荡则是提供大的背景场.2007年冬季,云南平均气温与西伯利亚高压存在超过95%显著性检验的滞后负相关关系,其中滞后18 d左右时负相关值最大.分析4次强降温过程前期的大气环流背景可知,当西伯利亚高压30～60 d振荡处于负位相时,大气10～20 d振荡环流表现出西伯利亚高压发展、盛期、南压和减弱4个时期,后期云南的降温受高压盛期和南压的影响大;而当西伯利亚高压处于30～60 d振荡的正位相时,大气10～20 d振荡环流特征表现为阻塞高压持续维持、冷空气持续向南传播的特征,导致后期云南降温持续时间久,降温幅度大.可见,影响云南地区冷空气的强弱不仅与西伯利亚高压30～60 d振荡有关,与10～20 d振荡也有直接的关系.     

基于混合神经网络的中文隐式情感分析

隐式情感分析是情感计算的重要组成部分,尤其是基于深度学习的情感分析近年来成为了研究热点.本文利用卷积神经网络对文本进行特征提取,结合长短期记忆网络(LSTM)结构提取上下文信息,并且在网络中加入注意力机制,构建一种新型混合神经网络模型,实现对文本隐式情感的分析.混合神经网络模型分别从单词级和句子级的层次结构中提取更有意义的句子语义和结构等隐藏特征,通过注意力机制关注情绪贡献率较大的特征.该模型在公开的隐式情感数据集上分类准确率达到了77%.隐式情感分析的研究可以更全面地提高文本情感分析效果,进一步推动文本情感分析在知识嵌入、文本表示学习、用户建模和自然语言等领域的应用.