寻找非线性演化方程精确解的新的双曲函数法

基于齐次平衡法的思想，利用双曲函数建立了一种求解非线性偏微分方程的新的双曲函数法，其基本原理为，通过作一些特殊的变换，将非线性偏微分方程的求解问题转化为非线性超定代数方程组的求解问题，借助数学软件Mathematica，利用吴消元法等，求解此非线性超定代数方程组，最终获得非线性偏微分方程的精确孤波解。     

一类非线性脉冲时滞分数阶偏微分方程的振动分析

研究了一类带脉冲扰动及时滞效应的非线性分数阶偏微分方程解的振动性问题，利用积分平均方法和一阶脉冲时滞微分不等式的某些结果，建立了该类方程在Neumann边值条件下所有解振动的新的充分性判据，所得结果充分反映了脉冲量和时滞量在方程振动中的决定性作用.     

修正的非稳非线性Schroedinger方程的显式精确解

首先利用一个标准变换将修正的非稳非线性Schroedinger方程化成一个非线性偏微分方程组，接着通过选取不同参数得到一些非线性代数方程和非线性常微分方程。然后通过直接方法和假设方法的结合求得约化得到的非线性常微分方程的精确解，从而得到修正的非稳非线性Schroedinger方程的显式精确解，包括精确平面波解、钟状弧立波解、扭状弧立波解、奇异行波解和三角函数状用周期波解。     

一类非线性色散波动方程的可积性问题

研究一类带色散项的非线性浅水波方程,通过对称法,结合数论方法,研究发展偏微分方程,由齐次微分多项式的可积性得出非线性浅水波方程的可积性.     

关于一类非线性偏微分方程的异宿轨及其行波解

一大类非线性偏微分方程都存在行波解,此时这类偏微分方程能转化为相应的常微自治系统。讨论这类偏微分方程的常微定性结构,同时给出它们的显式行波解。     

非线性中立型脉冲偏微分方程系统解的强迫振动性

研究了一类非线性中立型时滞脉冲偏微分方程系统解的强迫振动性，在给定的边界条件下得到了系统解强迫振动的若干判别准则，推广了已知的结果。     

一个非线性偏微分方程的孤立波

用动力系统分支方法研究了一个非线性偏微分方程，给出了参数空间的划分，在各种参数条件下得到了孤立波的个数，在某些参数条件下得到了孤立波解的解析表达式．     

一类非线性偏微分方程的n-孤子解

微分方程包含线性和非线性微分方程。微分方程研究的主体是非线性微分方程,特别是非线性偏微分方程。很多意义重大的自然科学和工程技术问题都可归结为非线性偏微分方程的研究。另外,随着研究的深入,有些原来可用线性偏微分方程近似处理的问题,也必须考虑非线性的影响。从传统的观点来看,求偏微分方程的解是十分困难的。经过几十年的研究和探索,人们已经找到了一些构造解的方法。借助Cole-Hope变换,A=0且B=0为Af+B=0的解,获得了(2+1)维Burgers方程和Kdv方程的n-孤子解。这种方法可以求解一系列的偏微分方程。     

二阶非线性脉冲方程的振动性*

本文主要就二阶非线性脉冲微分方程的讨论，对高阶脉冲微分方程振动性的研究方法作一些初步的探讨，并对二阶非线性脉冲微分方程的振动性给出充分判据。     

一类Burgers方程的精确解

微分方程包含线性和非线性微分方程。微分方程研究的主体是非线性微分方程,特别是非线性偏微分方程。很多意义重大的自然科学和工程技术问题都可归结为非线性偏微分方程的研究。另外,随着研究的深入,有些原来可用线性偏微分方程近似处理的问题,也必须考虑非线性的影响。从传统的观点来看,求偏微分方程的精确解是十分困难的。经过几十年的研究和探索,人们已经找到了一些构造精确解的方法。借助于Cole-Hope变换,积分变换法和拟解的方法,获得Burgers方程,(2+1)维Burgers方程,(2+1)维高阶Burgers方程的新的精确解。这种方法可以解决一系列的偏微分方程。     

基于概率主题模型的京津冀协同发展研究主题演化分析

京津冀协同发展是当前各学科领域共同关注的热点话题。为深入了解京津冀协同发展话题的研究趋势,以2009～2019年中国知网收录的14 235篇与京津冀协同发展相关的期刊论文为研究对象,采用概率主题模型方法,提出以困惑度、主题平均相似度为指标确定最优主题数,结合文献发表时间挖掘期刊论文潜在主题,从主题强度和主题相似度等多个角度分析主题演化趋势。通过数据分析,挖掘10个潜在主题,生成主题强度年度变化趋势,构建主题内容演化路径,分析主题演化规律。以期为深刻认识京津冀协同发展和科学决策提供理论依据。     

藏文网络社区内话题演变的研究

文章以话题检测与跟踪技术的理论为指导基础,建立向量空间模型的话题模型．结合演化理论对社区内话题的生命周期进行检测与跟踪,度量话题的强度,以描绘出话题的演化过程及趋势．研究藏语网络社区的话题演变,可便更加快捷方便地了解社区动态．     

基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型

传统热点检测算法仅从单一的某个维度衡量话题的热度,导致热点话题检测精度低,在对突发性热点话题进行检测时尤为明显。针对此问题,提出一种多维度热点话题度量模型。该模型对话题进行筛选,得到一个热点话题初始集,再融入话题热度的影响力因子,计算各个话题的综合权值,将话题的综合权值按照一定的权重与多维度热点话题度量模型进行有效融合,得到一种基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型。通过使用真实的微博数据进行实验对比分析,实验结果表明,提出的多维度热点话题度量模型在对突发性热点话题的检测中,其准确率(Precision)、召回率(Recall rate)和F1值(F-measure)3个评估指标相比传统算法有了较大提高;利用该模型对突发性热点话题进行跟踪,通过与官方指数进行对比,该模型能有效跟踪其发展趋势。     

知网的话题更新与跟踪算法研究

话题跟踪是一项面向新闻报道信息流进行已知话题跟踪的信息处理技术,本文在现有的向量空间描述文档的基础上,实现了一个基于话题更新的话题跟踪算法,提出了基于知网的近义动词分析的跟踪算法及基于知网的近义动词分析和话题更新的话题跟踪算法.实验表明话题更新和同义词近义词的消除提高了话题跟踪算法的性能.     

基于LDA的文本分类算法

LDA可以实现大量数据集合中潜在主题的挖掘与文本信息的分类,模型假设,如果文档与某主题相关,那么文档中的所有单词都与该主题相关.然而,在面对实际环境中大规模的数据,这会导致主题范围的扩大,不能对主题单词的潜在语义进行准确定位,限制了模型的鲁棒性和有效性.本文针对LDA的这一弊端提出了新的文档主题分类算法gLDA,该模型通过增加主题类别分布参数确定主题的产生范围,提高分类的准确性.Reuters-21578数据集与复旦大学文本语料库中的数据结果证明,相对于传统的主题分类模型,该模型的分类效果得到了一定程度的提高.     

基于语义相似聚合的主题爬虫算法研究

互联网的迅速发展,数据不断增加,使得个性化数据的获取难度越来越大.主题爬虫作为一种垂直检索方式,已经成为一个热门研究领域.传统的主题爬虫往往是通过网页链接之间的关系下载网页,然后再计算下载的网页与给定主题之间的相关关系.传统的主题爬虫一方面割裂了网页链接结构和网页内容主题之间的关系,使得两个部分分开计算; 另一方面下载过程的网页主题相关性不强,会下载大量的主题无关网页.本文提出一种新的基于PageRank 算法主题爬虫算法将网页主题相似度计算与传统的PageRank 算法相结合,将网页链接结构与网页主题相关性结合在一起.另外本文将语义相似性引入到主题爬虫里,实验结果表明本文提出的基于语义相似聚合的主题爬虫算法大大提高了主题爬虫的查全率.     

从英汉句法关系对比角度看汉语主题结构

本文从英汉句法关系对比角度出发并结合大量的例子，探析汉语主题结构的类型，从主题结构的主语，主题与说明的关系，以及汉语主题结构的句类等方面分析汉语主题结构的特征，以增强对汉语句法结构的理解。     

基于邻域粗糙集的文本主题特征提取

LDA主题模型是一种有效的文本语义信息提取工具,利用在文档层中实现词项的共现,将词项矩阵转化为主题矩阵,得到主题特征;然而在生成文档过程中会蕴含冗余主题。针对LDA主题模型提取主题特征时存在冗余的不足,提出一种基于邻域粗糙集的LDA主题模型约简算法NRS-LDA。利用邻域粗糙集构造主题决策系统,通过预先设定主题个数,计算出每个主题的重要度;根据重要度进行排序,将排序后重要度低的主题删除。将提出的NRS-LDA算法应用于K-means文本聚类问题上并与传统的文本特征提取算法及改进的算法进行比较,结果表明NRS-LDA方法可以得到更高的聚类精度。     

周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法

针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法.首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度.实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价.     

关于科研的选题

本文从科研选题的实践性、创新性、可行性等方面论述了选题的重要性及选题成功的条件，揭示了提高科研成果质量的首要问题是正确选题。