一类递推数列渐近性的几个结果

本文讨论了一类形如a_(n+1)=a_n+f(a_n)的递推数列{a_n}的渐近性问题。对满足一定条件的f(x)得到了相应的结果,这些结果是文献[1]—[8]中的总结和推广。文中还给出了许多应用实例,所用方法比文献[1]—[8]中的方法简单。     

借助对称语言的作用,加强函数概念的识记

数学记忆是数学学习的重要一环，离开了记忆，学生的数学能力就不可能得到发展．因此，教师要了解学生的记忆特点，采取相应的策略，运用记忆规律，在数学教学中启发学生的记忆思维，提高学生对数学知识的记忆效果．数学概念较多，又较抽象，如何提高学生的识记效果，在教学中借助了对称语言的作用，使教学收到了良好的效果．     

滤波器的选择与安装

滤波与屏蔽、接地共同构成完善的电磁干扰防护,介绍如何正确选择与安装滤波器,利用其衰减特性,使其对电磁干扰的抑制作用达到预期的效果。     

非线性大阻尼系统的摄动法

文中提出大阻尼非线性振动系统一种改进的摄动法，并应用这种新的方法研究了大阻尼Vanderpol方程的一次近似解。     

浅谈当代中国陶艺创作思维的基本状态

90年代，中国陶艺创作面临着这样一个时代背景：中国艺术进入一种社会的转型期，在这一时期，中国艺术被不设防的带入一个这样的时空，技术理性、消费主义和权力话语共同控制的世界，一个后殖民生产和重建民族文化记忆的年代．中国艺术家所面临的是一个前现代、后工业社会，本土化、全球化、民族化、世界化等各种因素共时共存的复杂世界，以及这个世界特有的文化、社会问题。而值得中国陶艺界思考的问题是：我们的陶艺究竟应谊以什么样的文化品位面世，选择什么样的题材，以什么样的表达方式呈现?是以西方社会审美标准和兴趣为基础，还是以中国传统审美习惯为基础，或是以现实中国社会转型期复杂的审美心理为基础呢?     

基于LSTM网络的车辆动态荷载识别方法

为了识别车辆的动态荷载,提出了一种基于长短时记忆网络的方法.该方法以桥梁加速度响应为输入,采用有限的数据集,实现车辆动态荷载的识别.建立了车桥耦合模型进行验证,以60组桥梁加速度响应为输入,以相应的车辆动态荷载为输出,通过训练长短时记忆网络来反演车辆动态荷载,并讨论了环境噪声及路面粗糙度对识别效果的影响.结果表明：测试集的车辆动态荷载识别误差平均值均小于5%;车辆动态荷载识别误差不随噪声水平变化,且平均误差小于5%;车辆动态荷载识别误差随着路面粗糙度等级的增加呈现略微增加的趋势,平均误差小于5%.在不同噪声及粗糙度水平下,长短时记忆网络均可用于车辆动态荷载的识别.     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

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.     

燃料电池离心式空压机性能衰减特性试验研究

为了获取燃料电池空压机性能衰减特性、提高其使用寿命,针对一款自主开发的燃料电池空压机开展了耐久性试验研究.结合燃料电池汽车实际道路循环工况特征,构建了一种接近真实道路循环工况的空压机寿命测试工况,并开展了4 000 h的空压机耐久性试验,采集了不同磨合时间段的空压机性能与运行参数.通过耐久试验数据分析,明确了空压机性能衰减规律及其影响因素.除磨合时间外,空压机性能衰减主要受转速和压力的影响,其中压力衰减随转速增加而增大,衰减速度随磨合时间增加先快后慢;空气流量衰减对转速和压力均很敏感,衰减速度随磨合时间基本保持不变.磨合4 000 h后,在额定工况下空压机的出口压力和空气流量衰减最大分别达到7.5%和29.7%.     

基于记忆图样权重的联想记忆神经网络学习算法

提出了记忆图样对神经突触联接强度的贡献权重概念。通过使原图样成为稳定态即稳定条件得到的方案求解该权重,得到了突触联结强度矩阵,实现了神经网络相关模式的联想记忆。将此算法和其它联想记忆算法进行了比较和讨论,并用计算机进行了模拟。