基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

联合卫星定位和测量机器人的超高层建造过程水平位移监测

在超高层建筑建造过程中,常用测量机器人监测中间楼层的监测点的变形。削弱建筑晃动影响对于监测结果的稳定性至关重要。为此,首先提出一种利用楼顶卫星接收机测量建筑晃动情况,通过内插得到中间楼层瞬时晃动影响的方法,并通过实验验证该方法的有效性。在此基础上,利用该方法对多期监测数据进行处理,结果表明该方法可获得更加稳定的监测结果。将处理结果与有限元分析的结果进行比较,结果表明使用该方法后监测结果与有限元分析的结果吻合度较高。     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

Learning Multi Labels from Single Label——An Extreme Weak Label Learning Algorithm

This paper presents a novel algorithm for an extreme form of weak label learning, in which only one of all relevant labels is given for each training sample. Using genetic algorithm, all of the labels in the training set are optimally divided into several non-overlapping groups to maximize the label distinguishability in every group. Multiple classifiers are trained separately and ensembled for label predictions. Experimental results show significant improvement over previous weak label learning algorithms.     

接闪杆宽度对触发上行先导影响分析

基于随机介质击穿模式和尖端电场畸变理论,在同一气象环境、模拟域的分辨率以及相同的高度条件下,模拟了不同宽度的接闪杆对闪电的接闪概率以及接闪时间的影响,结果表明:1)接闪杆的宽度分别为1 m、10 m、100 m时相对应接闪的概率分别为84.7％、61.3％以及14.7％,接闪杆宽度越小,接闪次数越多,概率也越大,当接闪杆宽度达到一定宽度300 m左右时候,已无法触发上行先导;2)接闪杆宽度越小,响应时间也会越短,而且接闪杆宽度越宽,响应时间越长,长短差异会越明显.     

东北梅花鹿肠道纤维素降解微生物的分离筛选

食草动物依赖胃肠道微生物分解利用天然木质纤维素物质。为获得高效纤维素降解菌，本文将东北梅花鹿粪便样品，经过研磨，重悬于羧甲基纤维素钠（CMC-Na）作为唯一碳源的富集培养基中，进行富集培养和筛选，用革兰氏碘液染色显示纤维素水解圈，通过纤维素水解圈直径（D）和菌落直径（d）比值，初步判断纤维素降解菌降解纤维素能力．筛选出106株纤维素降解微生物，包括72株细菌、22株真菌和12株放线菌．细菌16S rDNA和真菌ITS序列测序结果显示，这些纤维素降解菌主要集中分布于变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）、放线菌门（Actinobacteria）和子囊菌门（Ascomycota）．本文提供了一种快速有效的反刍动物肠道纤维素降解微生物的筛选方法，为东北梅花鹿肠道微生物高通量测序结果提供实验数据支持．      

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。     

浅析GPS高程测量在地质勘探工程测量中的应用

文章详细介绍了地质勘探工程测量中对高程精度的要求,具体说明了GPS高程测量采用的方法,着重分析了能够达到的精度指标,对以后地质勘探工程测量中的高程测量采用的方法和手段有一定的现实参考意义。     

物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用，分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要，而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念，介绍了区块链在物联网中的应用场景，并对当前一些相关工作的成果进行了综述；介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战，希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.