基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康，及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断，但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性，现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题，提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络，在不显著增加网络模型尺寸的前提下，增强网络对多尺度信息的特征提取能力，在提升分类准确度的同时保持高效推理；使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数，通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数，从而增强网络的泛化能力；提出加权焦点损失函数，在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子，使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重，增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度，进而优化整体性能；对数据加载方式进行优化，增大批数据处理量以提升批归一化效果；在测试阶段使用测试时数据增强策略，综合分析多个维度的分类结果，提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明，在密集连接网络中...     

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.     

小样本下基于卷积神经网络的费用估算研究

在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型.     

基于量子粒子群优化算法的换热器综合能效评价研究

换热器是工业领域中被广泛应用的一种通用工艺设备,降低生产过程中的能源消耗来提高生产效益逐渐被重视。采用理论分析和数值模拟仿真相结合的方式,将影响换热器能效评价的各类因素进行了合理的归类与分析,根据各类型影响因素,建立了一个线性加权函数形式的换热器综合能效评价模型,对模型中的各个权重系数采用量子粒子群的优化算法进行优化,得到与各项能效因素相对应的最优权重,从而建立起最优的换热器综合能效评价方法。     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

对利用属性特性挖掘粒关联规则算法的改进

目的:针对时间效率不高的问题,对利用属性特性挖掘粒关联规则的算法进行改进。方法:在分析粒计算有关定义和原有算法的思想的基础上,调整原有算法的相关流程顺序,同时设置相关标志位避免对部分数据集重复组织包含关系的操作。结果:通过相关实验证明,有关改进有效减少了算法所需操作步骤,降低了时间消耗。结论:通过调整流程顺序和设置标志位的方法,有效减少了原有算法的挖掘时间,具有一定实用性。     

加权马尔可夫链在水稻产量预测上的应用

基于水稻的产量受多种因素的影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用加权马尔可夫链的方法对水稻产量进行预测,并依据黑龙江省历年水稻产量的数据对该省2012年水稻产量进行了预测,验证了其有效性.     

海岛旅游者生态旅游行为浅析--以湄洲岛为例

随着生态旅游的兴起，生态旅游行为内涵不断地得到丰富.文章以深层生态学为基础，设计海岛生态旅游行为调查问卷，探索旅游型海岛游客生态旅游行为的特征和影响因素.运用SPSS19.0数据平台，分析了旅游者的人口社会学属性和生活经历对生态旅游行为的影响及影响强度.分析结果表明，我国旅游者比较缺乏深层生态旅游行为的品质，社会属性中的受教育程度是影响旅游者旅游行为的重要因素.同时，旅游者平时的环保习惯与旅行过程中的环保行为表现出一致的现象.     

基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法

提出了一种基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法,首先根据领域模式从个人主页中提取出人物属性的前导词,接着通过前导词获取人物属性作为初始的属性种子,在这些属性种子中提取属性的模式,并结合分类和bootstrapping方法不断迭代抽取出无前导词的人物属性。在整个抽取过程中,只需要少量的人工标注。在英文机构网站上的人物属性抽取对比实验结果表明,该方法较属性分类抽取方法在准确率上提高了7.8%,召回率上提高了7.5%。