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%.     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

封闭式运动减肥对肥胖青少年体质健康的影响

对44名14～19岁肥胖青少年进行6周的封闭式饮食控制及运动,测定实验对象的身体形态、身体机能、身体素质和血液健康等指标.通过数理统计方法对实验所测得的数据进行分析.结果表明:肥胖青少年的脂肪量、体质量、体脂率都有明显的下降(P0.05);肺活量逐渐上升,身体素质指标(耐力、柔韧、50 m跑)与血液健康指标(血脂TC、甘油三酯TG、空腔胰岛素FINS)都呈非常明显改善(P0.01).封闭式运动减肥对青少年肥胖者体质健康具有良好的效能表现.     

低碳经济背景下建筑行业发展路径探讨

低碳经济是人类社会发展的又一次重大进步,必将对建筑行业带来革命性的变革。在阐述低碳经济概念与内涵的基础上,分析了低碳经济对建筑行业提出的更高要求,提出了建筑行业实现低碳发展的对策与建议,以期为建筑行业发展提供思路。     

转型期乡镇集体企业模糊产权的根源与明晰途径

明晰的产权意味着财产所有者对其财产的各个方面具有完全的控制权，模糊产权实际上是最终控制权模糊性．我国的乡镇集体企业是产权模糊的典型。从政企关系、市场体系、经营者的激励等方面可探明转型期乡镇企业模糊产权的形成原因．转型期政府与企业的关系决定了模糊产权的存在是社会强制机制作用的结果，转型期不完善的市场体系是导致模糊产权形成的环境因素，企业经营者的控制权激励是模糊产权得以延续的制度根源．     

波纹纤维混凝土的动力耗散研究

根据曲线纤维的几何特点和受力性能 ,推导了波纹纤维混凝土的本构关系 ,在本构理论的基础上进行动力耗散研究     

IUD频繁脱落者放置吉妮IUD186例临床观察

目的：寻找宫内节育器频繁脱落者，采用吉妮宫内节育器宫内独特的固定方式，以解决宫内节育器反复落脱问题。方法：受术妇女在月经干净3～7d内放置，用专用放置器将丝线小结植入子宫底肌层10mm，使吉妮悬吊于宫腔内，剪除多余尾丝，放置后于1、3、6、12月跟踪随访。结果：放置186例，1例放置后首次月经期脱落，1例为放置6个月带器妊娠，1例因疼痛、出血，放置后3个月取出。其余跟踪随访1年无异常，1年续用率为98．39％。结论：吉妮宫内节育器是安全、高效、副作用少的新型宫内节育器，特别适用于宫内节育器频繁脱落者使用，值得临床推广。     

Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.