优化权重下高斯序列最大值几乎处处中心极限定理

研究了高斯序列最大值的几乎处处收敛性,获得平稳高斯序列最大值的几乎处处中心极限定理(almost sure central limit theorem,ASCLT),优化了ASCLT的权重,获得的结果推广了Csáki和Gonchigdanzan(2002)在对数平均下平稳高斯序列最大值的ASCLT。     

粉褶菌属一中国新记录种——棱柱孢粉褶菌

在形态学研究、分子系统发育分析的基础上，报道了粉褶菌属一中国新记录种——棱柱孢粉褶菌Entoloma prismaticum.该种的主要特征是子实体半地下生，腹菌化，近球形至不规则形，有较大的刺鼻性气味，包被黄褐色至红棕色，担孢子淡黄至淡粉色，五角，棱柱形，大小为10.6 μm × 9.7 μm.该新记录种的发现，既有助于深入探究粉褶菌属系统分类与演化，也丰富了我国大型真菌的物种多样性.凭证标本存放于汉江师范学院真菌标本室(HMHNU).     

我国城镇登记失业率分析与预测

笔者依据就业问题的相关理论,选取对城镇失业率水平有显著影响的经济指标,利用多元时间序列分析方法对我国近几年的经济数据进行分析,并探讨了我国城镇失业率的主要影响因素及其与城镇失业率之间的联系,得出我国城镇登记失业率和国内生产总值增速_累计(前推3期)、银行间同业拆借加权平均利率负相关,城镇家庭人均可支配收入_季度累计等因素负相关。     

青海门源Ms6.4级余震序列完备性研究

2016年1月21日青海门源发生Ms6.4特大地震,此次地震为甘肃周边地区继2013年岷县Ms6.6地震以来最大地震,根据国家测震台网地震目录正式报告,主震发生后一个月时间内国家测震台网总共记录了1882次余震目录,本文利用青海测震台网地震目录,分别以最大曲率法与最大似然法分析计算了2016年1月21日青海省门源县Ms6.4级地震余震序列最小完整性震级M_C与地震活动性b值,得到青海测震台网在门源地区最小完整性震级为M_L0.5,地震活动性b值为0.87左右,继而分析青海测震台网的监测能力与门源地区未来地震活动性。     

基于时间序列变化的PM_(2.5)质量浓度趋势分析

PM2.5即直径小于2.5 um悬浮于空气中的可吸入颗粒物,被人体吸入后,可直达肺部干扰气体交换。文章利用PM2.5监测网每小时更新的实时数据为依据、实地考察所得的监测站地理环境、天气及其他影响因素,研究了以日、周、月为时间间隔的PM2.5质量浓度变化趋势。结果表明,PM2.5质量浓度变化趋势为冬高夏低、日变化较大、且年质量浓度呈现马鞍形双峰值趋势,是一个具有周期变化的非平稳时间序列。     

余震持时特性对高烈度区渡槽动力响应的影响研究

主震发生后会在短时间内引发多次余震，长持时余震是否会对主震受损后的高烈度区渡槽结构造成额外损伤仍需探讨．以滇中引水工程某典型梁式渡槽为工程实例，建立渡槽-水-支座-支撑结构全耦合有限元模型．基于能量持时的定义，以设计反应谱为基础，从PEER强震数据库中选择长持时和短持时地震动记录来构造主、余震地震序列，对渡槽结构进行非线性动力分析；充分考虑主震作用后渡槽的初始损伤状态，提出了渡槽损伤评价指标，探讨了不同持时的余震对主震受损后渡槽结构动力响应的影响．结果表明：余震持时特性对主震受损渡槽的抗震性能有显著影响，长持时余震对主震受损后渡槽结构造成更严重的累积损伤，在渡槽动力响应分析中不容忽视．因此，在渡槽地震安全评估和抗震设计时，除需考虑余震的频谱特性和幅值外，还应重点考虑持时特性．     

基于Windows API调用序列的恶意代码检测方法

为解决现有恶意代码检测方法存在的特征提取能力不足、检测模型泛化性弱的问题，提出了一种基于Windows API调用序列的恶意代码检测方法.使用N-gram算法和TF-IDF算法提取序列的统计特征，采用Word2Vec模型提取语义特征，将统计特征和语义特征进行特征融合，作为API调用序列的特征.设计了基于Stacking的三层检测模型，通过多个弱学习器构成一个强学习器提高检测模型性能.实验结果表明，提出的特征提取方法可以获得更关键的特征，设计的检测模型的准确率、精确率、召回率均优于单一模型且具有良好的泛化性，证明了检测方法的有效性.     

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

为提升无人机在复杂空战场景中的存活率，基于公开无人机空战博弈仿真平台，使用强化学习方法生成机动策略，以深度双Q网络(double deep Q-network, DDQN)和深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法为基础，提出单元状态序列(unit state sequence, USS),并采用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)融合USS中的态势特征，增加复杂空战场景下的状态特征识别能力和算法收敛能力。实验结果表明，智能体在面对采用标准比例导引算法的导弹攻击时，取得了98%的规避导弹存活率，使无人机在多发导弹同时攻击的复杂场景中，也能够取得88%的存活率，对比传统的简单机动模式，无人机的存活率大幅提高。     

三维点云表示的人体动作序列预测

要：目前对三维人体动作序列的预测工作相对较少，且主要使用三角形网格表示人体模型，不如三维点云那样简单又容易获取。为此，该文用三维点云表示人体模型，提出一种基于MeteorNet的点云动作序列预测方法。将动作序列中不同时刻的三维点云融合在一起，寻找点的时空邻域进行分组；叠加三层Meteor模块在时空邻域聚合信息，以获取点云序列的时空特征；通过三层全连接网络预测动作的点云坐标。实验结果表明，该方法预测出的人体动作与真实动作的误差较小。     

对偶序列效应代数的研究

引入对偶序列效应代数的概念,给出模糊集序列效应代数和布尔代数对偶的具体形式.证明了序列效应代数和其对偶是同构的,序列效应代数的二次对偶是其本身.从序列效应代数和其对偶的关系出发,研究了对偶序列效应代数的可表示性、态空间、直和,得到一些重要结论.