关于症状自评量表合成常模与元分析的讨论

以症状自评量表为工具,以Stata SE12.0和SPSS19.0为主要统计工具,模拟合成量表常模的过程,并进行同质性检验、亚组分析、回归分析和发表偏倚分析。结果表明有4个因子拒绝同质假设,元分析的同质性检验结果拒绝同质性假设,亚组分析和回归分析无法解释其异质性来源,发表偏倚检验结果表明所列文献无发表偏倚。进而得出结论:1.以文献上的二手数据为基础合成的大学生SCL-90常模在统计上极有可能是无效的,从程序上讲也是不可靠的;2.已有的元分析报告中,SCL-90各因子得分与常模比较得出的效应量在统计上是无效的。     

可数余定向极大集的若干性质

基于对偶可数连续格对可数余定向极大集进行研究.讨论了对偶可数连续格的一些内部刻画,获得了对偶可数连续格构成完全分配格的一个充分条件,并探究了完全分配格的若干个内部刻画.     

半对偶化对和半对偶化双模的一个刻画（英文）

在这篇文章中,我们引入并研究了Artin-代数上的半对偶化模对,它推广了由Miyashita定义的倾斜模对的概念.一方面,我们把有关半对偶化模的相关结论推广到了半对偶化模对上。另一方面在任意结合环R上,我们给出了半对偶化模的一个刻画.     

新春漫话元宵节

<正>在中华民族的传统中,圆圆的月亮被赋予了无比丰富的文化内涵,月亮象征了团圆、思念、纯洁、美好等人们共有的许多情感,所以月圆之日举行观赏、祭祀、庆典也成为国人的传统习俗,有的则形成了盛大的节日,到了文人雅士那里,赏月赋诗唱和,则成为交游活动的主题。在一年当中,与圆月有关的传统节日第一个就是元宵节。     

求解二次规划的一个递归新神经网络

针对一类不等式约束的二次规划问题,分别采用Lagrangian系数获得新模型和构造合适的Lyapunov函数的方法,求得对偶问题,通过代换得到初始问题的最优解,并证明新模型的全局稳定性.结果表明:新模型公式简单直观,计算量少,收敛速度快,且对初始问题有更精确的解,通过计算机仿真实验验证了算法的有效性.该成果对二次规划稳定性的研究和应用提供了理论依据.     

地理信息系统的点位不确定性误差分布

空间数据的误差建模是当前的焦点问题之一。在GIS领域,空间数据的质量将会影响GIS的应用,尤其决定了GIS的地理数据存储。误差模型是GIS误差建模的关键问题之一。本文分析了精度和可靠性两方面的线段概率密度分布函数。概率密度函数导出的点位线段基于随机模拟方法,该方法应用随机端点生成随机线段来模拟误差模型,它比之前的手工数字化更有效。     

关于一类半无限向量分式规划的对偶

在已有广义(F,α,ρ,d)_K-V-凸性定义的基础上,讨论了一类半无限向量分式规划的含参对偶问题,得到其弱对偶、强对偶和逆对偶定理.     

基于LE-PO法的特高频输电线路无源干扰求解

基于输电线路无源干扰面模型,提出了采用大面元物理光学法(Large Element-Physical Optics,LE-PO)对特高频无源干扰水平进行求解的思想.根据LE-PO法的假设,对电场积分方程进行了简化.当激励源为平面波时,采用LP-RWG(Linearly Phased-Rao Wilton Glisson)基函数对铁塔表面感应电流进行离散,推导了输电线路铁塔散射场求解的表达式.采用相关文献算例分析了LE-PO法求解输电线路无源干扰时的计算精度和计算资源.研究表明,LE-PO法的求解精度与PO法一致,但能节省大量的计算资源.     

双重Stone代数的核理想注记

在双重Stone代数上引入核理想概念,借助核理想的性质反映双重Stone代数的结构,在双重Stone代数L上构造了具有核理想I的最大同余关系表达式RI,(x,y)∈R~I (x~*∧y~(**))∨(x~(**)∧y~*)∨(x~+∧y~(++))∨(x~(++)∧y~+)∈I。根据双重Stone代数的运算特征,获得了具有核理想的最小同余关系与最大同余关系之间的等式关系。主要结果为:设(L;∨,∧,~*,~+,0,1)是一个双重Stone代数,I是L的核理想,则R~I=δ_I∨(G~*∧G~+),其中(x,y)∈δ_I ( ■i∈I)x∨i=y∨i;(x,y)∈G~* x~*=y~*,(x,y)∈G~+x~+=y~+。所得结论为其它Ockham代数类核理想性质的研究提供了方法,丰富了Ockham代数的发展,为进一步研究Ockham代数类的代数结构提供理论支持。     

采用元路径时效衰减和引用模式划分的学术引文推荐

针对现有学术引文推荐算法中元路径特征无法衡量学术文献的时效性,且对元路径特征的利用和划分粒度较粗从而导致推荐精度不高的问题,提出了一种采用元路径时效衰减和引用模式划分的学术引文推荐方法。首先,利用元路径抽取丰富的引文特征,并在计算元路径特征时加入了时效衰减因子,提升了新发表文献的推荐精度;其次,提出了融合元路径特征的主题模型MpTM,该模型利用主题特征为文献划分引用模式,并联合学习文献的主题分布、引用模式和元路径特征权重,细化了元路径特征的粒度;最后,通过所有引用模式下的元路径特征加权值,为目标文献推荐学术引文。在AAN数据集上的实验结果表明:所提方法在准确率和召回率上平均提升约41.99%和22.43%,能够提升新发表文献和非权威文献的推荐精度,并能有效缓解引文链接的稀疏性问题。