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%.     

一类具有负交叉扩散的SIS传染病模型的Turing稳定性

研究了一类总人口具有Logistic增长和空间扩散的SIS传染病模型。感染者具有负交叉扩散系数,表明感染者总是积极向易感者移动,利用稳定性理论,讨论了Turing失稳的条件。结果表明:阈值条件下,负交叉扩散系数较小时,无病平衡点局部渐近稳定,负交叉扩散系数较大时,无病平衡点不稳定;阈值条件下,负交叉扩散系数较小时,染病平衡点局部渐近稳定,负交叉扩散系数较大时,染病平衡点不稳定。最后利用数值模拟验证所得结论。     

综合控制系统的动态输出反馈控制器设计

为进一步对控制系统进行系统分析与设计,对离散时滞奇异摄动不确定控制系统设计动态输出反馈控制器,使闭环系统渐近稳定.针对时滞依赖和时滞独立两种情形进行讨论,构造一种新的二次求和型李雅普诺夫泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,并综合运用引理消除系统的不确定性,推出动态输出反馈控制器在时滞条件下存在的充分性判据,扩大控制器的摄动控制范围.对所得结论进行推广,通过算例验证该方法的有效性和可行性,并通过对比相应文献,说明所得控制器具有一定的优越性,可使闭环系统渐近稳定.不仅符合设计要求,而且能达到二次调节控制效果.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。     

考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封转子动力特性

针对阶梯型迷宫密封转子动力特性受进口预旋影响的问题，提出了考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封动力特性计算方法。基于Murphy小位移涡动原理建立气流激振力-转子位移-转子速度的控制方程；采用计算流体力学(CFD)数值模拟方法对不同预旋比的全环密封流道进行计算，通过频域内求解控制方程得到了刚度和阻尼等动力特性参数，研究了不同预旋比的情况下阶梯型迷宫密封的动力特性；绘制了流道内的压力分布和流速矢量图，研究了阶梯型迷宫密封的流场特性。数值仿真结果表明：随着预旋比的增加，直接刚度在低频部分增大，在高频部分减小，交叉刚度几乎不变，交叉阻尼随预旋增加而减小；气流预旋明显降低了直接阻尼，相较于预旋比λ=0的情况，λ=0.255及λ=0.516的工况下直接阻尼的预估值平均减小了16.9%和21.4%;随着节流次数增加，气流经过密封齿的压降逐渐增加，分别为0.25、0.374和0.499 MPa,密封齿顶的流速也逐渐增加，分别为79.5、88.36和106.0 m/s;由于密封齿阶梯式的排列增加了主流道的复杂性，阶梯密封流道分为节流区、射流区和涡流区，涡流区2个转向相反的旋涡增加了流道内气流动能的耗散。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

基于逆磁致伸缩测量索力的综述

测量索力是解决钢缆索由于过载、腐蚀、风化等引起断裂而人不能实现24小时全天监测而提出的。目前国内外常用压力表法、压力传感器法、振动频率法、逆磁致伸缩效应测量索力。并以逆磁致伸缩独具优势来测量钢缆索的索力综述了它的定义,应用,测量索力的原理,以及该方法在国内外的发展动向。