基于人工蜂群优化循环神经网络的财务危机预测

为了提高财务危机预测的性能,采用循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)对关键指标进行分析训练,以解决因为时间变化带来的深度学习网络预测准确率性能下降的问题。选取关键指标特征生成预测样本,并充分利用RNN在时间序列的循环计算优势,采用差异化时间序列的赋权策略,记忆不同历史时间序列对RNN预测分析的影响。经过RNN训练,并采用隐藏层输出不断循环的方式,将历史时间段输入不断作用于当前训练输出。引入人工蜂群(Artificial bee colony, ABC)算法在RNN反向传播过程中对时间序列权重进行更新。将RNN网络输出值与预测值的均方误差作为ABC的适用度函数,获得全局最优的ABC-RNN预测模型。试验证明,合理优化历史时间序列权重,能够获得较高的危机预测准确率。和常用预测算法对比,所提ABC-RNN算法的预测准确率更高,且曲线面积(Area under the curve, AUC)值更高。     

论小型公司的人力资源结构管理

组织机构相当于公司的中枢神经,掌控着公司各项功能的运转。要经营好一家公司,一定要建立一套科学、合理的组织机构体系,均衡地行使各项职能,这样才能有效处理公司发展过程中遇到的问题和困难;混沌的组织机构,只会导致公司的衰退和灭亡。     

千年的瑰丽——宋代壁画墓发掘纪实

2011年,在河南省登封市唐庄出土了两座宋代壁画墓,其构造之精巧,壁画之精美,在全国也属罕见。那么,这两座墓葬是怎样被发现、发掘和保护的?墓葬的主人是谁?他们生活在什么样的年代?透过这些精美壁画我们可以了解些什么?本刊特别约请主持此次考古发掘工作的考古专家高赞岭撰文,一一回答这些问题。     

垃圾对废水中苯酚的吸附研究

垃圾的资源化处理,是环境保护的重要课题.研究垃圾作为吸附剂的可能性,通过在不同的条件下测定其对苯酚的吸附,以找出垃圾对苯酚吸附的最佳条件.几种不同对比物质的实验结果表明,垃圾对废水中的苯酚的吸附能力相当于活性炭吸附能力的45%.垃圾有可能作为废水中有机物的吸附材料来使用.     

二甲基苯酚钾作助引发剂的烯烃阴离子调节聚合

采用合成时环境友好，在四氢呋喃中溶解性良好的二甲基苯酚钾作助引发剂，正丁基锂为引发剂、二甲苯为溶剂兼作链转移剂、2G为极性调节剂对二烯烃阴离子调聚进行了研究。考察了不同D-ROK／n—BuLi对聚合物的特性粘度、分子量、分子量分布及微观结构的影响关系。制得的液体聚丁烯和聚异戊二烯可用作绿色涂料的原料。     

E- mail Interaction in Foreign Language Learning

E - mail has been implemented in foreign language learning and teaching for many years. It is widely approved that language learners＇ communicative competence and intercultural competence can be developed through e - mail interaction in spite of the problems and difficulties existing in the process of designing and carrying out of an e - mail project. Hence, more and more language teachers from different countries are trying to search for the possibilities of integrating email interaction in their teaching context so as to improve the language- learning environment.     

携带大肠杆菌融合基因K88ac-STII的减毒鼠伤寒沙门疫苗菌的构建与鉴定

为构建表达大肠杆菌菌毛蛋白K88ac和热稳定肠毒素STII的无抗性减毒鼠伤寒沙门氏菌疫苗株,采用缺失腺苷酸环化酶基因(Δcya)、环腺苷酸受体蛋白基因(Δcrp)以及天冬氨酸β-半醛脱氢酶基因(Δasd)的鼠伤寒沙门菌(X4550)作为宿主,将编码K88ac-STII的融合基因插入Asd 组成型表达载体pYA3334中,通过2次转化引入宿主菌,成功构建了表达K88ac-STII融合基因平衡致死的减毒鼠伤寒沙门重组菌株S.typhimuriumX4550(pYA3334K88ac-STII),为防治仔猪腹泻提供了口服活菌疫苗候选株。     

药食两用资源川党参重金属含量的测定及其健康风险评估

通过对29批不同产地的川党参样品进行重金属含量测定,进而评估川党参健康风险.采用电感耦合等离子体质谱法测定川党参铬、砷、镉、铅和汞5种重金属元素含量,结合膳食暴露风险、非致癌健康风险和致癌健康风险对不同产地川党参药材质量进行评估.结果显示,川党参中的铬元素对成人存在一定的膳食暴露风险,其他4种重金属元素暂无膳食暴露风险;川党参的铅和铬对儿童均存在一定的膳食暴露风险,其他3种重金属元素暂无膳食暴露风险;对成人和儿童而言,不同产地的川党参均不存在非致癌风险和致癌风险.本研究的风险评估将为不同产地川党参质量评价提供一定参考.     

基于优化Shapelet的时间序列分类方法

基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性强、准确率高、速度快的优点,然而在Shapelet发现过程中存在Shapelet产生冗余和形式局限的缺点,严重制约了算法性能的提高。针对这一问题,提出一种基于优化Shapelet的时间序列分类算法,该方法首先利用K-means生成典型的Shapelet候选集,加速Shapelet的生成过程;然后,融合相似性和类标差异性提出Shapelet的选取模型,确保Shapelet的多样性和精简性;最后,提出优化策略获取最佳的Shapelet,并以此为基础实施时间序列分类。实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率,并对位移和扭曲特征明显的数据集具有良好的分类效果。     

北部湾盆地乌石凹陷始新统厚薄交互储层定量表征方法

南海北部湾盆地乌石凹陷以储层规模各异、非均质性强的厚薄交互储层为勘探开发目标。主力产层流沙港组沉积成因多样,砂体叠置样式不一,流二段呈薄互层叠置样式,流三段以厚层为主,夹部分薄层。研究区工区断裂较为发育,地震资料有效频带宽度5~60Hz,主频仅为18Hz,依靠常规波阻抗反演体难以进行研究区储层宏观岩性特征的有效识别,同时,如何突破地震分辨率对砂泥薄互储层的约束是亟待解决的一大难点。故本文在地震岩石物理响应分析、拟声波（Ni-AC）曲线构建的基础上,引入2种地震反演方法,提高了研究区不同尺度储层的识别效率,实现了乌石凹陷始新统厚薄交互储层定量表征。依据稀疏脉冲反褶积原理,建立了研究区反映波阻抗的声波曲线与反映砂泥含量GR曲线相融合的拟波阻抗地震反演方法,对各体系域砂体的宏观展布特征和有利砂体发育区带进行表征。在研究区首次采用地震协同多井约束的地质统计学反演,采用基于马尔科夫链蒙特卡洛的统计学反演方法,对流二段砂泥薄互储层进行小层级别砂体雕刻,构建砂体定量知识库,为研究区基于沉积微相导向的砂体对比提供了重要参数指导。