基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

同心双扭旋元件内外叶片数量对管内传热性能的影响

为探究同心双扭旋元件组合方式变化对换热管传热特性的影响规律，采用数值模拟方法对雷诺数Re=200~1 800范围内恒壁温条件下的管内传热进行了分析，并进行了实验验证。研究结果表明：在Re=200~1 800的范围内，含有4-4同心双扭旋元件换热管的努赛尔数Nu值最大，其次为3-3同心双扭旋元件，2-4与2-2同心双扭旋元件的Nu相差不大，最大仅相差5%；4-4同心双扭旋元件换热管的阻力系数f最大，其次为3-3同心双扭旋元件，2-4同心双扭旋元件的阻力系数略高于2-2同心双扭旋元件；2-2同心双扭旋元件换热管的综合传热性能评价因子（PEC）值最大，为1.50，且明显高于其他3种换热管，其余3种换热管的PEC值相差不大；4-4同心双扭旋元件换热管的场协同数F_c值最大，其余3种换热管的F_c值相差不大。     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

基于海洋生物多聚物的功能因子递送系统

基于海洋多聚物的纳米材料是一种新型的功能因子负载体系,临床应用中药物与功能因子的递送方式主要有3种,分别是口服、经皮和注射,但由于体感差、药物递送量低、副作用和有效成分活性丧失等诸多问题的困扰,人们更加希望选择既能提高医疗效果和健康水准,又能满足良好舒适性的传输递送方式。研究发现基于海洋多聚物的纳米材料与传统口服递送体系的系统结合可以实现抗癌药物、营养物质、益生菌、疫苗等功能成分的高效递送,大大提高了上述成分的整体生物利用度。通过阐述纳米载体的制备、功能因子的负载及其吸收机制为基于海洋多聚物功能因子递送体系的发展提供参考和借鉴。     

基于模态应变能相关性的结构损伤定位研究

本文基于灰色相关性理论,通过分析结构发生损伤时单元模态应变能与未损伤时单元模态应变能的相关性对结构损伤进行定位,提出了模态应变能置信因子,根据该因子的变化曲线即可实现结构损伤的准确定位。将该方法用于两端固支梁的单损伤及多损伤的损伤定位中,识别结果可以验证:无论是单损伤还是多损伤、损伤是连续或是不连续、损伤程度是否相同,该方法对结构中的损伤都能实现准确定位,后续研究将此方法应用于大型复杂结构的损伤识别中。