基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

高校图情档族群的科研竞争力测评 ——基于结构化指数方法的研究

以高校图情档族群为观察对象,基于个体研究者视角,构建了结构化指数测评方法,从全国、省市和高校等3个维度,展开了科研竞争力结构优势度测评.结构化指数方法能够扫描并揭示高校图情档族群的科研竞争力结构优势度,可揭示科研竞争力优势群体的数量及分布特征,可进行族群科研竞争力优势度对比测评,具有易操作性和数据敏感性,后续研究可从测评因子、测评维度、竞争力转换路径和机制等方面进行拓展.     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

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%.     

带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

Ni~(26+)离子态分辨光复合过程的R矩阵理论研究

利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.     

完全市场中的Yaari对偶效用最大化问题

效用最大化问题是经济学和金融学中的最重要和最基本的问题之一.经典的von NeumannMorgenstern期望效用模型在实践中都受到诸多挑战.Yaari对偶效用理论是重要的非期望效用模型之一.本文研究完全金融市场中的Yaari对偶效用最大化问题.前人在某种单调性条件下得到了该问题最优解的显式刻画.而在本文中,无需任何单调性条件,我们得到了最优解的显式刻画.     

含砂雾封层在桥面铺装工程中的应用

结合含砂雾封层在国道205桥面铺装上的应用,深入分析了含砂雾封层的防水、防老化作用机理,本文系统总结了国道205桥面雾封层施工质量的控制要点,并对施工前后封层各项性能指标进行跟踪检测,分析结果表明采取含砂雾封层措施确实能对桥面早期微裂缝进行有效封水,延缓桥面病害的发生,延长沥青路面的使用寿命。     

连续刚构铁路桥收缩徐变效应监测与分析

对连续刚构铁路桥箱梁温度场及桥梁线形进行长期、连续监测,通过主梁跨中下挠的理论与实测对比揭示了连续刚构铁路桥收缩徐变效应。对比了国内外常用收缩徐变估算模型,选择CEB-FIP徐变模型对黄河特大连续刚构桥进行了有限元分析。采用实测温度数据,以箱梁内测温度、外侧温度、顶底板温度梯度、左右侧温度梯度作为箱梁温度场的评判指标,对箱梁1年内的四季温度场分布进行分析。在基于相同温度场的条件下,通过理论值与实测值对比,发现分析成果与实测结果较吻合,说明混凝土的收缩徐变是引起连续刚构铁路桥跨中下挠的主要原因,对比结果还说明通过改善箱梁顶底板应力差能够改善收缩徐变长期效应。     

一种三维DNA构象的交互式参数化模拟方法

提出一种适用于移动平台的交互式参数化DNA三维动态模拟方法.依据不同的DNA模式参数,利用基于自然特征的AR识别技术和曲线,直观形象地展示DNA的多种三维构象,动态模拟碱基互补配对、碱基对边堆叠边螺旋、 DNA复制的边解旋边半保留半不连续复制等微观过程.研发DNA三维动态模拟原型系统,实验结果表明,通过视、听、触、实物等多通道交互,有利于用户随时随地自主使用,增强用户对DNA知识的理解、掌握,引导用户进行更深层次的思考,提高知识的传递效率.