由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

新型冠状病毒肺炎传播动力学模型构建与分析

为研究新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)传播机理和传播风险，预测疫情发展趋势，对政府制定相关疫情防控政策提供帮助，提出了一种新的新冠肺炎传播非线性动力学模型(SLEIR)。该模型考虑到疫情中采取保护措施的人群，将其作为低危群体加入到模型中；通过对模型的基本再生数、平衡点、稳定性和分岔等进行分析，揭示新冠肺炎传播机理；利用印度新冠肺炎真实数据对模型参数和部分状态初值进行最小二乘拟合，根据拟合的参数对印度疫情发展趋势做出预测。该模型对印度3～4月、4～5月两阶段疫情预测平均相对误差分别为4.107%和2.805%,对于印度10月最新的疫情，预测平均相对误差为3.266%,预测结果表明SLEIR模型具有较好的预测效果。与传统SEIR模型相比，该模型能适应印度疫情复杂的变化趋势，且具有更高的预测精度，可以为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

山区土地资源研究的理论体系与方法

山地生态系统服务的多样性以及资源环境的脆弱性使山区土地资源成为地理学、生态学研究的热点领域之一.通过梳理与集成山区土地资源的研究成果,探讨山区土地资源研究的理论体系与方法,总结出山区土地资源的主要理论为可持续利用理论、土地资源安全理论、地理学人地关系理论、土地供给理论和土地整治等,山区土地资源研究的主要方法为山区土地资源可持续利用评估、土地资源安全评价、新型调查手段的研发及应用等.在此基础上,展望了土地资源研究理论与方法的创新领域,以期为山区土地资源的研究提供理论上的参考及方法上的借鉴.     

Curcin和curcin C与腺嘌呤互作位点的比较分析

麻疯树核糖体失活蛋白curcin和curcin C均具有抗肿瘤活性，但后者的活性水平显著高于前者，为了探索造成这一差异的结构基础，本文采用在线的同源建模预测软件SWISSMODEL，对两种麻疯树核糖体失活蛋白curcin、curcin C的三维结构模型进行预测，采用SYBYL对预测模型进行能量最小化优化，采用PROCHECK、VERIFY 3D和ERRAT软件对优化前后的模型进行质量评估，随后采用AutoDock软件将预测的模型与腺嘌呤进行分子对接分析.结果显示，两种蛋白采用与Ricin A类似的方式与腺嘌呤相互作用，但在相互作用的氨基酸残基种类、数量以及形成的氢键和疏水相互作用上还是存在差异，其中，curcin C与腺嘌呤具有最强的结合能力，curcin则最低.     

人工智能的不确定性及其治理探究

当前,人们对待人工智能的态度呈现出某种要么支持,要么反对的倾向,这种截然二分的态度实质上是认为人工智能作为一种外在于人的技术,其结果是唯一确定的。然而人工智能的发展是不确定的,因为人工智能与人之间的关系并不是外在的,而是相互构建和相互规定的,这种互动性是人工智能不确定性的根源,并且由于社会因素的融入和具体技术的语境性强化了人工智能的不确定性。对人工智能不确定的治理需要遵循预防原则;对具体人工智能技术要进行评估,从技术层面、社会层面和全球层面进行治理,引导人工智能与人类协调发展。     

间隙球铰接触区域快速检索及磨损问题高效求解方法

针对多体系统中间隙球铰接触磨损计算效率低的问题,提出一种基于查找表的间隙球铰接触区域检索和磨损预测方法。将球铰接触界面离散化,并将离散点的几何位置、运动参数及磨损信息存储为查找表;任一瞬时球铰内接触探测可通过检索查找表的方式来实现,避免逐点计算空间距离的复杂性;采用修正的赫兹接触模型求解微间隙球面共形接触问题,相对有限元方法有较高计算效率,并可获得较精确的应力分布;在统一计算模型下实现多体力学与接触磨损分析的有效集成。含间隙球铰的空间连杆机构动力学与磨损耦合分析结果表明:曲柄105转磨损周期内,球铰磨损区域基本位于纬度-30°～80°之间,在经度方向的磨损区域随时间而逐渐扩展;总计算耗时为83min,较有限元接触磨损分析具有更高的计算效率。     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.