带p(t)-Laplace算子的分数阶Langevin方程参数型反周期边值问题解的存在性

利用Schaefer不动点定理,讨论一类带有p(t)-Laplace算子的分数阶Langevin方程参数型反周期边值问题,通过给出非线性项合理的假设条件得到了其解的存在性结果,并举例说明主要结果的应用.     

光纤光栅传感信号的Sagnac环境边沿滤波解调方法

利用高双折射光纤构成的Sagnac环境做为边沿滤波器件,应用于光纤光栅传感系统中,实现了7nm范围内的线性波长解调．采用全光纤设计,系统的解调速度可达数kHz．该解调方案基于光强度测量,适用于动态和静态测量,具有系统反映迅速,性能价格比高等优点．     

跨本体概念间相似度的计算方法——MD4模型

MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体。在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得概念间相似度的计算在理论上更全面、更精确。     

元胞自动机中染色体端粒的动力学方程

通过引入染色体端粒的概念, 建立了一维元胞自动机中染色体端粒的具有齐次性动力学演化方程, 进一步给出染色体长度以及染色体长度变化率的动力学方程.     

电极频率特性对多频生物电阻抗断层成像的影响及对策

论述多频阻抗断层成像(MFEIT)数据采集系统中电极频率特性对重构图像的影响,并进行了数据分析和验证实验,进而提出数据预处理方法。经过预处理的数据重构出的图像显著削弱了电极影响,这一结果表明了设计出的数据预处理方法的有效性。     

寒区隧道沿径向温度场变化规律及影响因素分析

为揭示寒区隧道衬砌结构和围岩沿径向温度场变化规律,采用控制变量法设置了21组计算工况,以年温度振幅等于0.05℃作为围岩温度影响边界确定标准,通过数值模拟计算,研究隧道衬砌结构和围岩年平均温度、年温度振幅沿径向深度变化规律,分析空气年平均温度、空气年温度振幅、围岩初始温度、围岩导热系数和导温系数5个因素对其影响。研究结果表明：隧道衬砌结构年平均温度和年温度振幅沿径向深度近似呈线性变化,围岩则分别呈对数函数升高和指数函数降低;衬砌结构、围岩年平均温度和空气年平均温度、围岩初始温度之间呈正线性相关,年温度振幅和空气年温度振幅也呈正线性相关,但不受围岩初始温度影响;空气年温度振幅降低,围岩温度影响边界深度减小,衬砌结构和围岩年平均温度整体上升;围岩导热系数增大,衬砌结构和围岩年平均温度整体略有升高,但空气至围岩表面年温度振幅衰减倍数明显升高,围岩年温度振幅整体减小,相应冬季围岩冻结深度减小;围岩导温系数增大,空气至围岩表面年温度振幅衰减倍数降低,围岩年温度振幅沿径向深度衰减减缓,衬砌结构和围岩年温度振幅整体较高,同时围岩温度影响边界深度增大,衬砌结构和围岩年平均温度整体减小,相应冬季围岩冻结...     

Hilfer-Katugampola序列分数阶微分方程多点混合边值问题Lyapunov型不等式

基于Hilfer-Katugampola分数阶微积分框架下,讨论了一类序列分数阶微分方程多点混合边值问题Lyapunov型不等式.通过将微分方程边值问题等价转化为积分方程问题,再结合先验估计方法得到了Lyapunov型不等式.     

k-连通半无爪图的Hamilton性质

半无爪图是包含无爪图的更大的图类。关于k-连通半无爪图,得到以下结果:G是k-连通的半无爪图(k≥2),如果对于G2的任意基数为k 1的独立集X,都有∑d(v)≥n-k,则G是Hamilton图。     

系统生物模型转换研究--从SBML到 Stochastic Pi Calculus

分析了系统生物标记语言（SBML）模型和用随机Pi演算对生物建模（BioSPI）的不同特点,给出了两种模型之间转换的一系列处理规则;在规则的指导下将具体的SBML模型转换为BioSPI表示的程序语言,并借助分析工具来模拟该SBML模型运动变化过程,提出了自动实现转换的方法以及将转换扩展到其他进程演算形式的构想。     

CCM-MF:基于多维度特征融合的中文文本分类模型

针对中文文本中不同维度特征所携带的语义信息具有差异性的问题,本文提出一种基于多维度特征融合的中文文本分类模型：CCM-MF (Chinese-text Classification Model Based on Fused Multi-dimensional Features)。该模型融合层次维度和空间维度特征,以提高中文文本分类的准确率。首先,在层次维度上,使用预训练模型ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration)获取包含字、词及实体级别特征的词向量;然后,在空间维度上,将包含层次维度特征的词向量分别输入到改进后的深度金字塔卷积神经网络(Deep Pyramid Convolutional Neural Networks,DPCNN)模型及附加注意力机制的双向长短期记忆网络(Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks,Att-BLSTM)模型中,得到局部语义特征和全局语义特征;最后,将得到的空间维度特征分别作用于Softmax分类器,再对计算结果进行融合并输出分类结果。通过在多个公开数据集上进行实验,较现有主流的文本分类方法,本模型在准确率上有更好的表现,证明了该模型的有效性。