基于卷积神经网络和XGBoost的情感分析模型

情感分析是文本信息挖掘中的重要任务之一,在个性化推荐、舆情分析等方面具有重要的理论和应用价值,但情感分析对于短文本和长文本部分内容进行分析时准确率不高.本文利用卷积神经网络(CNN)模型在特征提取方面的优势,提出了一种结合XGBoost的高精度分类的卷积神经网络混合模型.该模型利用XGBoost进行回归分析,很好地解决了在卷积神经网络中使用softmax来进行回归分析时导致的准确度不高的问题,在对短文本和长文本部分内容进行情感分析时有良好的效果.最后在多个类的数据集上进行实验,取得了比卷积神经网络模型和时间递归神经网络更好的结果.     

应用首次积分法求解非线性波动方程

利用首次积分法求解一类非线性波动方程的行波解, 得到了行波解的精确表达式. 数值算例表明, 对于同类的双曲型发展方程, 该方法仍然有效.     

光栅反散射问题数值计算的优化方法

考虑由近场数据重构一维光栅的形状.先在Rayleigh假设的情况下,通过Fourier展开方法近似散射场,再使用优化方法对光栅形状进行重构,并给出了数值算例.数值实验表明,入射角对重构效果影响显著.     

多体障碍反散射问题的优化方法

使用边界积分方程方法与正则化方法求解多体障碍散射问题, 使用优化方法求解多体障碍反散射问题. 由于引入辅助障碍物, 因此散射信息更丰富, 重构效果更好. 数值实验表明, 所给方法优于经典的优化方法.     

基于Bayes微分进化算法的热源识别反问题

利用Bayes微分进化算法, 讨论二维热传导方程问题, 通过一个观测点的不同时刻观测温度, 给出热源位置的反演估计. 数值实验结果表明： 随着迭代次数的增加,  热源位置参数误差变小; 当迭代次数大于120次时, 参数反演的相对误差均控制在2%以内; 当对观测数据分别添加5%和10%的白噪声时, 相对误差变化不大, 表明算法稳定性较好.     

解Duffing方程周期解的Levenberg-Marquardt方法

先把求解微分方程的周期解问题转化为无约束最优化问题, 再利用无约束最优化问题的最优性条件及Levenberg-Marquardt方法求解了满足限制共
振条件下的一类Duffing方程的周期解. 数值计算结果表明了方法的有效性.     

Duffing方程的首次积分法求解

应用首次积分法, 提出一种求解非线性波动方程的分析方法, 并在理论上得到一类Duffing方程精确形式的行波解. 结果表明, 首次积分法对于求Duffing方程的精确解是一种可行方法.     

MATLAB图形用户界面设计在实验教学中的应用

大学数学课程教学需要进行大量的计算分析和证明推理。学生经常会遇到一些抽象甚至难以解决的有关图形和计算的问题。随着传统教学方式的转变,MATLAB软件逐渐普及,能够调动学生学习数学的积极性,培养他们的动手能力。本文结合具体实例,利用MATLAB图形用户界面设计工具,使数学教学中抽象的数学问题变得更简单、更直观,以便学生理解和掌握数学基础理论知识,提高学生应用数学的能力。     

基于改进的同伦摄动法求解线性分数阶偏微分方程

基于改进的同伦摄动法求解线性分数阶偏微分方程,并通过与变分迭代法进行比较,在数值算例中证明了方法的有效性.     

光栅散射问题数值计算的积分方程方法

考虑一维光栅散射问题的数值计算, 利用积分方程方法对散射问题进行研究. 讨论了积分方程解的存在性与惟一性, 并给出了数值算法与误差估计, 进行了数值试验. 数值试验结果表明了所得结果的正确性.