Study on the fusion emotion classification of multiple characteristics based on attention mechanism

The current research on emotional classification uses many methods that combine the attention mechanism with neural networks.However,the effect is unsatisfactory when dealing with complex text.An emotional classification model is proposed,which combines multi-head attention(MHA)with improved structured-self attention(SSA).The model makes several different linear transformations of input by introducing MHA mechanism and can extract more comprehensive high-level phrase representation features from the word embedded vector.Meanwhile,it can realize the parallelization calculation and ensure the training speed of the model.The improved SSA structure uses matrices to represent different parts of a sentence to extract local key information,to ensure that the degree of dependence between words is not affected by time and sentence length,and generate the overall semantics of the sentence.Experiment results show that the current model effectively obtains global structural information and improves classification accuracy.     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

甲苯/TX-100/1-丁基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐微乳液的相结构研究

在25 ℃时用相态观察法研究了甲苯/TX-100/[bmim][PF6]三元体系的相结构,结果表明此体系存在单相微乳液区和两相区.用电导法和渗滤器模型进一步确定了甲苯/TX-100/[bmim][PF6]单相微乳液区的微结构,表明了在甲苯/TX-100/[bmim][PF6]单相微乳液区内包括[bmim][PF6]/甲苯、双连续相、甲苯/[bmim][PF6]3种微结构.     

模糊回归参数估计方法及应用于景气对策信号分析

模糊回归采用样本模糊数 (Xi,Yi)来对模糊回归参数进行估计 ,其中 Yi为观测模糊数 .本文认为一般模糊参数 A的估计方式不能真实地表达出样本所蕴含的信息 ,因而另行设立了一套模糊参数估计方法 ,此法对样本的解释方式将更为合理 ,且估计的过程也比线性规划简便 .本文还举出了该方法应用于景气对策信号分析的一个实例.     

一种时变滑模平面的设计方法

在分析滑模平面设计的基础上,指出了按传统的方法设计的滑模平面的缺陷。为了克服此缺陷,根据矩阵分析理论提出了一种新的具有全局鲁棒性的时变滑模平面的设计方法,并给出了三种具体的滑模平面形式。通过理论分析和计算机仿真可以看出,基于该方法设计出滑模平面的变结构控制系统,能保证系统从任意的初始状态开始就处于设定的滑模平面上,对参数摄动和外部干扰具有很强的鲁棒性。用该方法设计出的时变滑模平面是传统的滑模平面的     

项目投资时机及投资概率分析

针对实物期权理论中存在的不足,运用鞅理论分析研究了市场环境下的确定性和不确定性因素对实物资产项目投资决策的影响.首先,通过鞅方法建立了反映投资时机和投资回报临界值之间关系的投资时机模型;然后,使用测度变换评价了项目投资能够被实施的可能性.研究结果表明确定性因素对投资时机和投资回报临界值具有相反作用的影响,不确定性因素则均具有正向作用的影响,且在确定性因素取值较小情况下,不确定性对投资却具有促进作用.     

SPIS-DSS:一种基于Chord的分布式存储系统

为了避免传统分布式存储系统的单点失效和路由瓶颈问题,将P2P资源定位模型引入其底层路由过程,以一种基于DHT(distributed Hash table)技术的结构化P2P路由模型Chord为基础,设计了一种新的分布式存储原型系统SPIS-DSS.SPIS-DSS采用Chord的一种实现JavaChord,把网络中的所有节点组织成环形拓扑,并通过幂次逼近的资源定位机制分发和回收文件,能运行在任何具有Java虚拟机的平台上,具有良好的可移植性.测试结果表明,这是一种有效的分布式存储系统,具有很好的可扩展性、健壮性和实用价值.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

有机物分子量分布特点对BAF-O3-BAC净水工艺的评价

采用曝气生物滤池(BAF)、气浮和臭氧生物活性炭(BAC)联用技术对太湖原水进行试验.有机物分子量分布测定结果表明:曝气生物滤池单元对分子量小于0.5 kD(道尔顿)的有机物去除率最高,其次是分子量介于1～3 kD的有机物;气浮单元对分子量大于100 kD的有机物去除率最高;臭氧氧化单元对分子量大于3 kD的有机物去除率较高,而对于小于3 kD的有机物不但不能去除,反而有所增加;生物活性炭单元对分子量小于10 kD的有机物均能有效去除,分子量越小,去除率越高.综合评价认为:曝气生物滤池、气浮和臭氧生物活性炭联用技术处理微污染水源水的净水工艺是合理的.