基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

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%.     

基于病例对照母子对数据的遗传关联分析中的经验贝叶斯方法（英文）

病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息，如孟德尔遗传、母亲环境因子（协变量）在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性，从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设，则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率，但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权，得到了两个经验贝叶斯（empirical Bayes,EB）估计量，这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性，并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

通过热力学与电学的类比加深对于熵的理解

恰当地开展分支学科之间的类比是理解物理学的一条有效途径。在借鉴电荷概念引入热荷概念之后,继而直接将熵定义为热荷量,使之成为一个通俗易懂的物理量。以此为基础,在电流与熵流的连续性、驱动力,以及它们与能流之间的关系和电流与熵流在流动过程中的熵产生等方面对热力学与电学进行了较为全面的类比。这样不仅能凸显出热力学与电学的一些基本物理过程之间的相似性或共性,以及客观世界的内在和谐性,而且能更加鲜明地反衬出它们之间的差异即各自的个性,从而加深对于熵的理解。     

空气源跨临界CO_2热泵中回热器影响的研究

为了研究回热器对空气源跨临界CO_2热泵系统运行情况的影响,以及回热器是否适用于跨临界CO_2热泵,进行了理论和实验两方面的研究。基于热力学分析方法对不同气体冷却器出口温度、排气压力下回热器效率的影响进行了理论研究,结果表明回热器提升系统性能系数与否取决于气体冷却器出口温度,气冷出口温度较高时,回热器效率增大才能提高性能系数。实验则在跨临界CO_2热泵样机上进行,结果表明:应用回热器可降低系统最优排气压力,降低幅度随环境温度降低以及进出水温度升高而增大;采用回热器可减少最优排压下系统功耗、提高系统性能系数,但对制热量影响趋势不定,在本实验中性能系数最多提升6.65%,功耗最多降低6.22%;虽然回热器的应用能提高系统性能系数,但同时也将导致系统排气温度增大,所以不适宜在低环境温度工况下使用。对理论和实验分析结果的差异进行了讨论,同时建立了最优排压降低值与环境温度、进出水温度之间的实验关联式来数值化地体现回热器对系统排气压力的影响,对回热器在工程中实际应用具有一定的参考意义。     

基于多目标准则的流域站网优化

对于流域站网空间布局不合理(含有大量冗余站点及监测空白区等)的问题,基于美国伊利洛伊斯河下游流域27个站点4年的日均径流量数据,以站网中联合熵最大、冗余度最小且数据波动最小3个准则,构建了联合熵比、冗余度比和纳什效率系数(NSE) 3个目标函数对站网的信息量进行定量评估。约简流域冗余站点构成初步优化站点组合,并根据出水口得到的潜在站点确定流域需要新增的站点。结果表明:在原站网的基础上选出11个站点构成初步优化站点组合,其联合熵与原站网相等,冗余度减少74. 2%;在初步优化站点组合基础上新增3个站点,联合熵和冗余度分别增加37. 1%和22. 3%;与原站网相比,优化后的站点数量为14个,联合熵增加了37. 1%,冗余度减少了68. 5%。     

东北三省人口迁移的时空格局及影响因素研究

随着改革开放层层深入和区域不均衡发展,人口迁移流动成为我国"新常态"之一.运用空间分析方法和灰色关联分析研究东北三省人口迁移的时空格局及影响因素.结果表明:①辽宁(简称辽)、吉林(简称吉)、黑龙江(简称黑)三省在迁入、迁出的人口规模演变方面呈现各不相同的变化特征,但迁移人口的分布均呈现分散化态势.②从迁入人口数量分布看,除人口迁出大省四川外,辽、吉、黑三省份均基本遵循距离衰减规律;从迁出人口数量分布看,东北三省人口迁出目的地除了东北三省内部省份外,迁往北京、天津、山东3个省级行政单元的人口规模最大;不论迁入、迁出,东北三省与西藏、青海、宁夏、贵州、重庆等西部、南部和少数民族区域省级行政单元的人口交流数量均为最少.③旅游发展与外资利用是影响东北三省人口迁移众多因子中仅次于距离的重要因素.     

R语言在生物科学研究绘图中的应用

R语言具有强大的数据分析处理和可视化绘图功能,可以在Window、Linux以及Mac系统上使用,并且根据其编写新代码或调整已有代码可轻松实现科研中数据呈现与图形绘制的要求.然而其代码学习较为艰难、R-package使用复杂,所以未受到科研新手的青睐.基于生物科学相关领域的背景,整理汇集已出版的文献、公共数据库以及国家统计局中提供的数据,使用R语言、R编辑器RStudio并载入相关的R-package绘制出地图、热图、关联网络图、韦恩图和柱形图等高质量的图片,并提供相应的脚本与说明,以方便生物科研人员直接更改使用.本研究对生物科研中合理、直观地表述研究结果提供了良好的范例,并进行了详细讨论,且与其他绘图软件作了比较,以期R语言能够成为生物科学领域科研工作者入门学习、研究应用中绘制图片的首选工具.