基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

基于卡诺机的大规模MIMO通信容量建模及性能分析

信息本质上以能量和熵的形式在通信系统中流动,类似于传统热机中的能量流动过程。结合热力学卡诺机模型和经典香农信息论理论,建立了一个广义的热力学(multiple input multiple output, MIMO)通信系统模型,对大规模天线通信场景下使用前向纠错码的信道容量进行分析。利用通信系统中存在的自由度和熵的概念,推导了热力学模型下的广义信道容量,并对信道容量与噪声自由度及编码开销的关系进行验证仿真。仿真结果表明,所提出的热力学信道容量与香农信道容量是一致的。     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

F?对熔融NaCl–KCl熔盐中钛离子配位结构的影响

本文采用电化学、数学分析和光谱分析相结合的方法,研究了氟离子(F?)对钛离子(Tin+)的电化学行为和配位性能的影响,以α表示F?和Tin+的摩尔浓度比。采用循环伏安法(CV)、方波伏安法(SWV)和开路电位法(OCP)研究了不同α条件下钛离子的电化学行为,并采用原位采样器制备了α = 0、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0、8.0时的熔盐样品,然后用X射线光电子能谱(XPS)和拉曼光谱对样品进行分析。结果表明:熔盐中F?的加入缩短了钛离子的还原步骤,并极大地影响了价态钛离子的比例,使高价态钛含量增加且更加稳定,当α大于3.0时,Ti2+不再存在于熔盐中,最终转移到价态更高的钛离子中。研究发现,这些现象背后的机制是由于配合物(TiCl_jF_im?)的形成,这对揭示钛还原过程机理和电解质的选择具有重要意义。     

梯度羰基铁/碳纤维增强复合超材料的多尺度结构及超宽频电磁波吸收性能

先进电磁波吸收材料对薄厚度、轻重量、宽频带、强吸收等综合性能提出了更高要求。在此,我们提出了一种具有梯度电磁特性的新型层状台阶吸波超材料。通过在环氧树脂中分散不同含量的羰基铁和碳纤维来获得不同复介电常数和复磁导率的材料。通过对各层材料的电磁参数和几何尺寸实现宽频吸波性能的优化。在相同厚度和相同各层材料电磁参数条件下,平板层状结构在2.0–40 GHz范围内只能实现小于?6 dB的反射损耗,而本文设计的层状台阶超材料实现了小于?10 dB的电磁波吸收。此外,层状台阶超材料在11.2–21.4 GHz和28.5–40 GHz的频率范围反射损耗小于?15 dB。根据实验和仿真结果,本文讨论了多尺度结构协同效应所引起的多种电磁波吸收机制。因此,将多层结构和周期性台阶结构结结合获得新型的梯度吸收超材料,可为宽频电磁吸波材料的设计和研制提供新的思路。     

完全不可约算子的近期研究

总结近两年来有关完全不可约算子更深入的工作。它包括了如下几个方面：（１）完全不可约算子的谱图形和精致的完全不可约算子的存在性;（２）算子的完全不可约分解的唯一性;（３）完全不可约算子的紧扰动和（ｕ＋Ｋ）轨道。文中列出的一些结果回答了江泽坚、Ｈｅｒ－ｒｅｒｏ有关完全不可约算子的部分猜测和问题。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

超低空目标的广义布儒斯特效应

超低空预警是当今研究的热点,而多径干扰是影响超低空目标探测的主要因素。针对多径干扰的问题,从电磁散射的角度出发,提出"广义布儒斯特效应",以降低多径干扰的影响。运用小面元高频近似方法(PO+MEC)快速计算目标散射场并生成回波信号;在物理光学法的基础上推导了复反射系数公式;根据"四路径"建立多径回波信号模型。以此为基础,研究了多径信号的广义布儒斯特效应的产生机理,找出多径干扰最小的入射角,并研究其存在的条件。通过改变环境类型及相关参数和入射频率,得出广义布儒斯特效应的内在规律,为超低空对抗打下基础。     

关于同余式nσ(n)≡2(modφ(n))

对于正整数ｎ,设σ（ｎ）、φ（ｎ）分别是ｎ的约数和函数和Ｅｕｌｅｒ函数．复合数ｎ满足同余式ｎσ（ｎ）≡２（ｍｏｄφ（ｎ））,当且仅当ｎ＝４,６或２２．