A KELM-Based Ensemble Learning Approach for Exchange Rate Forecasting

In this paper, a KELM-based ensemble learning approach, integrating Granger causality test, grey relational analysis and KELM(Kernel Extreme Learning Machine), is proposed for the exchange rate forecasting. The study uses a set of sixteen macroeconomic variables including, import,export, foreign exchange reserves, etc. Furthermore, the selected variables are ranked and then three of them, which have the highest degrees of relevance with the exchange rate, are filtered out by Granger causality test and the grey relational analysis, to represent the domestic situation. Then, based on the domestic situation, KELM is utilized for medium-term RMB/USD forecasting. The empirical results show that the proposed KELM-based ensemble learning approach outperforms all other benchmark models in different forecasting horizons, which implies that the KELM-based ensemble learning approach is a powerful learning approach for exchange rates forecasting.     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

覆沙层下大采高工作面覆岩运移规律

大采高开采的方法是提高煤炭资源回收、实现矿井高产高效的重要发展方向,但也造成工作面覆岩破坏严重。为此,文中以宁东煤田赋存的覆沙层下特厚煤层为背景开展大采全高工作面覆岩运移研究,运用相似模拟的方法并综合多种监测仪器从模拟现象、力源两个角度对大采高工作面覆岩运移、下沉乃至垮落的特征进行了全程监测与分析。研究表明:大采高工作面覆岩垮落初次来压步距较大,支架带压移架后极易发生直接顶乃至老顶的突然垮落,工作面来压强烈、伴随有明显的支架动载现象;延伸至地表的裂隙有诱发地表覆沙层弯曲、有溃入工作面的可能;模型开采结束后形成了6条贯穿至地表且与工作面推进方向成60°的垮落裂缝;模型内部各岩层下沉范围随着工作面的推进而不断扩大,呈U字型下沉趋势。     

基于聚合射流氧枪数值模拟的研究

聚合射流氧枪是转炉炼钢的一种新型氧枪,设计者们在主氧的外层加上一圈保护气体,以延长射流核心区长度,提高射流的穿透能力。与传统氧枪相比,该聚合射流氧枪在促进钢渣反应、提高氧气利用率方面具有极大优势。利用FLUENT软件对聚合射流和传统射流进行数值模拟,得到了两种不同射流的流动性特性,对模拟结果进行分析比较,证明了聚合射流氧枪的优越性,为以后的实际生产提供理论参考。     

透平油滤油机脱水效率影响因素实验研究

采用Y-Ⅱ透平油专用滤油机处理含水油液,脱除水分使其恢复使用性能.对影响真空滤油机脱水效率因素：温度、真空度、处理时间、通气量、通气位置进行对比实验;分析了各种处理条件下脱水率变化趋势及原因;得出温度在60℃,下部通气量为19 L/min,真空度维持在0.090 Mpa状态下脱水率最高.     

微毛诃子树皮醇提取液半数致死量的测定及对肠肌的作用

目的:研究微毛诃子树皮醇提取液对小鼠的半数致死量(LD50)以及在体肠肌的影响,并且观察其对豚鼠离体肠肌的影响。方法:按Bliss法设计实验,对小鼠灌胃给药,观察5 d内小鼠的毒性反应和死亡情况,以小鼠急性死亡率为指标,测定微毛诃子提取液对小鼠的LD50;采用炭末推进实验观察药物对在体肠肌的影响;以豚鼠离体肠肌收缩幅度、张力为指标,采用离体标本运动实验法观察微毛诃子树皮醇提液对豚鼠离体肠肌的影响及其作用机制。结果:微毛诃子树皮提取液小鼠灌胃给药的LD50为5.69 g/kg,LD50的95%的可信限为4.60~7.05 g/kg;微毛诃子树皮的醇提液对小鼠在体肠肌和豚鼠离体肠肌都具有明显的舒张作用,且组胺对微毛诃子树皮的醇提液的抑制作用具有拮抗作用。结论:微毛诃子树皮的醇提取液具有一定的毒性,同时微毛诃子树皮醇提液能在一定程度上抑制肠肌的收缩,且作用机制可能与阻断组织胺受体有关。     

浅析高校大型仪器共享的几个因素

为了提高高校中大型仪器和优质资源的使用效率和效益,从物质条件保障、技术队伍建设、资金及政策引导机制这三个对高校大型仪器共享影响较大的因素逐一进行了阐述和分析,肯定了高校在人力和资源两方面对实现大型仪器设备共享存在的优势,以及大型仪器设备共享平台的建设对高校教学、科研、社会服务的全方位发展的助推作用,明确了高校在做好大型仪器共享工作中存在的问题、解决方法及努力方向,以期在高校大型仪器共享工作中取得成绩。     

文本分类中的主动多域学习

现有主动学习主要着眼于对单个域训练方法的研究,不同域有不同的特征,同时也存在一些隐含的共性.如何从多个域中选择合适数据样本成为多域学习中减少人工标注工作量的关键.本文提出了一个新颖的主动多域学习框架,该框架充分考虑了重复信息,并可从多个域中选择合适的数据样本.该框架首先找到一个包含不同域间隐含共性的共享子空间,然后将所有数据样本分解为公共域部分和个性域部分,其中公共域部分可视为域间的重复信息,该部分在查询时需要被考虑到.最后,将主动多域学习方法与最新的主动学习方法的性能进行了比对,实验结果表明,本文提出的主动多域学习方法在减少人工标注工作量方面有显著作用.     

我国农科类专业学位研究生培养模式创新研究

针对我国农科院校传统研究生培养模式存在的不足,结合社会实际和我国农科院校需求,依托"农业企业研究生工作站"平台,从培养过程、评价体系、质量控制和经费保障四个方面,探索出宽口径、重实践的以"农业企业研究生工作站"为平台的创新性培养模式.经实践检验,该培养模式具有投资少、效果好、培养的研究生质量高、模式可复制的特点,表现出很好的推广应用前景,同时学生就业前景非常乐观.