一种基于图和聚类的关键词自动提取方法

目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高.     

基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略

在多逆变器并联的孤岛微电网系统中,由于线路阻抗以及负荷分布不均等因素的影响,采用传统的下垂控制会导致稳态下系统频率偏离额定值.为了消除频率偏差,通常采用分层控制方法,但二次层中采用PI控制无法解决不确定通信延时对系统稳定性的影响.为此,在分层控制的基础上,提出了一种基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略,在二次控制系统设计中采用模型预测控制方法,以此解决不确定延时对系统频率的影响;并采用小信号模型和参与因子分析系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真验证采用所提控制方法的分层控制系统对不确定延时具有较强的鲁棒性,验证了所提控制方法的有效性和可行性.     

家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用

探讨家庭自我护理在乳腺癌PICC置管患者护理中的应用价值。将行PICC置管的92例乳腺癌患者随机划分为对照组和观察组,对照组46例给予常规护理,观察组46例在常规护理基础上引入家庭自我护理理念。对比两组置管并发症发生率、导管护理情况。观察组置管并发症发生率10.87%较对照组的30.43%低(P0.05);观察组留管时间较对照组长(P0.05),冲管及封管次数、更换正压接头次数与对照组比较无明显差异(P0.05)。在乳腺癌PICC置管患者护理中引入家庭自我护理,可有效降低置管并发症发生率,显著延长导管留置时间。     

基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.     

选材引起测量金属丝杨氏模量的误差分析

杨氏模量的测量是大学物理中重要的力学实验之一。我们对不同直径、不同长度的钢丝进行了杨氏模量测定,分析了选材对实验结果的影响。研究结果表明,在仪器允许的测量范围内,直径越小、长度越长的材料,其杨氏模量的相对合成标准不确定度越小。     

基于分子动力学模拟的天然橡胶黏弹性材料力学行为

以天然橡胶为例,采用分子动力学模拟方法,研究了单轴拉伸条件下材料分子链聚合度参数p、环境温度T和加载率R对黏弹性材料力学性能的影响.结果 表明,材料应力随分子链聚合度和加载率的增加而增加,随温度的升高而降低,低温高频下材料呈现出塑性特点.在R=108 s-1,T=250 K的条件下,p=20,40时,材料应力峰值分别为79.8和99.8 MPa;当p=40,R=1010 s-1时,T=100,250 K条件下,应力幅值分别为134.9和103.9 MPa;在p=40,T=250 K情况下,R=109,1010 s-1时,应力峰值分别为122.7和134.9MPa.在加载过程中,非键结势能对系统总势能的变化起主导作用,分子动力学模拟方法可以较好地分析分子链聚合度、环境温度和加载率等参数对黏弹性材料应力、系统能量和自由体积变化的影响.     

面向大规模信息可视化分析的空间优化交互方法

本文针对焦点上下文变形方法对大规模信息布局进行交互时,出现的焦点放大后更多的信息被压缩显示在更小的空间,整体布局被严重扭曲的问题,提出了一种空间优化交互方法.这种方法针对大规模信息的几何布局进行变形,扩大焦点区域分配的空间,所有节点在新分配的空间内按照原布局方法进行布局.变形过程中能消除点边交叉,变形后能清晰地保持大规模信息整体布局.将这种交互方法应用于大规模疫情传播的可视化布局中,实验效果表明,在保存清晰的整体布局同时放大关注区域,可以辅助用户更好地进行可视化分析.     

心理弹性理论在医学新生心理健康教育课程教学中的应用

研究医学新生的心理健康情况,并在教育课程中通过团体辅导、心理训练等方法提高其心理弹性,减少学生心理隐患将成为心理健康教育课程中的一项新举措.通过对心理弹性的研究背景、意义及国内外研究现状的分析,确定量表的选择,并结合教学互动,提高大学生心理弹性.     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.