卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

基于垂直管道内重油-水两相流动型态的持水率和压降预测模型

针对重油井筒举升流动规律认识不清的问题，本文采用高黏（584.24 cp，1.889 g/cm3）重油作为研究对象，研究重油-水在上升管中的流动特性，得到了五种重油-水两相流动型态。结果表明与轻油-水流动不同，重油-水流动过程中未发生相转化，该现象与表面能方程的预测结果相似。通过持水率测量得到重油-水两相的滑移效应随油水混合流速降低或持水率增加而变得更加明显，基于漂移流模型和动量守恒方程推导得到五种流态下重油-水两相流的持水率预测模型，相对误差率在20%以内。总压降梯度在低持水率时以重力压力梯度为主，高混合流速和高持水率时以摩擦压力梯度为主。采用基于Bannwart模型建立的重油-水中心环状流压降预测模型，误差率在30%以内，为进一步提高重油井筒举升流动参数的预测精度提供了理论基础。     

基于网络药理学研究槐花丸治疗结肠炎机制

通过网络药理学的方法对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行探索和研究.通过TCMSP和ETCM数据库找到槐花丸的主要成分,通过Swiss Target Prediction对成分靶点进行预测;使用OMIM、GeneCards、TTD Database和MalaCards数据库以"colitis"为关键词进行检索,获得结肠炎相关的疾病靶点;将疾病靶点与主要成分靶点进行交集得出药物作用成分;使用Cytoscape软件绘制出药物的主要作用成分-靶点相互关系网络图;使用STRING平台导出药物的蛋白与蛋白相互作用(PPI)网络图.应用DAVID数据库对核心靶点进行GO分析及KEGG相关通路分析,并对KEGG信号通路进行可视化.得到槐花丸共有54个主要作用成分,其中26个成分活性较好,可能作用于STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、TNF、VEGFA等关键靶点,参与91条信号通路.通过绘制药物成分-疾病靶点网络、药物蛋白与蛋白相互作用网络等多条途径,对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行了初探和研究,为其他相关研究提供了依据,为其后续临床疗效评价指标的筛选提供了研究方向.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。     

高校二级学院“党建+”育人模式探索

坚持新时代高校党建工作指导思想,结合专业特点,发挥党建优势,构建"党建+人才培养+服务社会"工作机制,充分发挥党建在思想建设、组织建设和实践教学、服务社会方面的引领作用,深化党对人才培养、地方政府决策和企业创新发展的促进作用。     

基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大、小时间参数过渡区域内提高了四个数量级,水动力数值计算结果与其他文献结果及试验结果吻合较好,证明了本文所建立的水动力分析模型的可靠性.     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。