非负张量谱半径上下界的估计不等式

通过张量分析,给出一个具有一般形式的非负张量谱半径的上下界估计不等式,在特别情况下改进了相关非负张量谱半径的估计不等式.     

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%.     

氟掺杂氧化锡薄膜电活性缺陷密度的太赫兹谱探测

从理论上分析了电场应力前后氟掺杂氧化锡（FTO）薄膜的能带结构和传导机理，提取了应力前后FTO薄膜的太赫兹电导率。采用Drude模型对应力前的FTO薄膜太赫兹（THz）电导进行了仿真；采用了Hopping模型对应力后的THz电导进行了仿真，实验与仿真结果一致。结果表明，应力后FTO的电导率提高了3个数量级，源于电场作用下的粒子内作用电导和粒子间作用（陷阱辅助隧穿）电导。通过适合的电导仿真模型，可以清楚地区分出陷阱辅助隧穿电导，从而提取FTO薄膜的陷阱密度。研究结果为利用太赫兹光谱提取半导体薄膜缺陷密度提供了一种便捷的新方法。     

青藏高原东北部一次暴雨过程分析

本文利用NCAR/NCEP资料,对发生在青海东部农业区的一次区域性大到暴雨过程进行了诊断分析。结果表明,本次暴雨天气过程主要受西伸到青藏高原东部的副热带高压及500 hPa风场上冷空气入侵青藏高原北部的影响。热低压中的上升气流与冷锋后的下沉气流构成纬向闭合环流,青藏高原热低压中的上升气流与副热带高压中的下沉气流形成径向闭合环流,垂直闭合环流的形成提供了源源不断的暖湿气流和稳定的上升气流,持续的降水造成了暴雨天气。副热带高压外围强盛的西南气流的稳定维持使得充足的水汽输送到青藏高原东部暴雨地区。     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

图的某些特殊性质的谱条件

图的邻接矩阵的最大特征值被称为图的谱半径,它是分析图的结构性质的重要概念.图的不同性质具有相应的稳定性,进行闭包运算得到相应闭包,对闭包补图的结构进行恰当分类,得出当补图谱半径小于等于某个数时,给定大的最小度的图G是s-哈密尔顿-连通图、S-泛圈图或α(G)≤s的充分条件.这为研究图的某些性质提供了一种全新的方法.     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

多主元FeNiMnCr0.75Alx高熵合金微观结构和力学性能的研究

研究了合金中Al含量的增加对铸态FeNiMnCr_0.75Al_x（x=0.25，0.5，0.75，原子分数）高熵合金晶体结构及力学性能的影响。采用X射线衍射仪（XRD）和透射电子显微镜（TEM）对合金的微观结构及形貌进行分析，采用维氏硬度计和MTS万能试验机测试合金的硬度和室温压缩性能。试验结果表明，铸态下，FeNiMnCr_0.75Al_x高熵合金均由bcc和fcc两种晶体结构的相构成。随着Al含量的增加，合金中bcc结构的相的相对含量逐渐增加，导致硬度和压缩屈服强度也随之升高，应变量降低；且Al含量的增加最终也促使合金中无序bcc结构的相逐渐转变为Ni：（Mn+Al）=1：1（原子分数比）型有序bcc结构的相。