一类非线性四阶椭圆方程的高能量解(英文)

研究了一类非线性四阶椭圆方程Δ2u-Δu+V(x)u=f(x,u)in RN,u∈H2(RN)(1.1)无穷多高能量解的存在性。我们主要利用了喷泉定理来找解。     

空中目标信号相空间重构方法研究

为提取空中目标辐射噪声非线性和混沌特征,需要对目标信号作非线性时间序列分析,其第一步则是相空间的重构,基于Takens定理进行相空间重构前必须先确定重构相空间的时滞和嵌入维数两个重要参数。分别采用互信息方法确定重构最佳时延和关联积分法确定重构嵌入维数。分别以经典混沌信号和实测目标噪声数据为研究对象进行计算仿真,结果证明了该方法选择地参数进行相空间重构的有效性与准确性,重构的相空间能很好反应原混沌系统的特性,为下一步分析提取目标非线性特征奠定了良好的基础。     

利用非线性降维方法预测膜蛋白类型

将氨基酸的组成含量以及它们之间的相关系数作为膜蛋白序列的特征向量,采用有监督的局部线性映射(SLLE)的方法对该向量进行降维,并使用最简单的欧氏距离分类器来预测膜蛋白类型．利用统计学中Self-consistency,Jackknife和Independent dataset 3种典型方法检验SLLE的降维结果,取得了明显的效果,试验结果表明,SLLE算法能够成功地预测膜蛋白数据类型。     

余剩余格的理想和嵌入定理

基于余剩余格理论,给出了余剩余格的理想、主理想、素理想、极大理想和同态的概念,讨论了它们的性质,并引入距离函数,给出了余剩余格中的同余关系.研究得到余剩余格的嵌入定理,即满足预线性条件的余剩余格均可同构于一簇全序余剩余格乘积代数的子代数.     

H.264视频压缩域水印嵌入位置的分析

视频水印技术按照水印与视频的结合形式,分为压缩域水印和原始视频水印。压缩域水印可以很好地利用视频序列在时间上的冗余,但嵌入水印信息量较小;原始视频水印技术没有充分利用视频序列时间冗余度,但嵌入水印的信息较多,耗费时间较多。HG算法可以不解码视频而快速嵌入水印信息,但嵌入容量有限。本文改进HG算法通过分析非关键帧运动矢量,选择关键帧嵌入位置,使得在压缩域嵌入水印时,水印嵌入速度和嵌入量有较大幅的改进。     

基于知识增强的ERBERT-GRU中文图书分类方法研究

图书的自动分类是图书管理和图书推荐算法中的基础工作,也是难点之一,而且目前针对中文分类算法主要集中在短文本领域中,鲜有对图书等长文本分类的研究.该文对深度学习分类算法进行了深入细致的研究,并对BERT预训练模型及其变体进行相应的改进.利用复杂层级网络叠加双向Transformer编码器来提取隐藏在文本中的细粒度信息.在...     

基于在线评论数据的景区门票浮动制测评分析方法

淡旺季游客数量波动是制约景区健康平稳发展的重要因素,过于集中的客流量对资源管理和环境保护有巨大压力,严重影响游客的体验。针对该问题,通过网络数据获取技术,提出一种基于旅游在线评论人流量监控技术新方法,并基于词向量实现评论的主题提取和基于情感词典实现在线评论数据的情感分类,从而获得关于主题的游客满意度的监测。最后利用该方法实现人流量驱动的景区门票浮动制实施的监控和测评,通过秦始皇兵马俑浮动制实施前后对比、三亚和鼓浪屿相似景点对照实验可视化结果表明,门票浮动制具有稳定人流量优势,同时提升游客体验。该方法的提出有助于决策者了解景区运行状况和浮动制的检验,可为门票浮动制的科学执行提供有效依据。     

基于语义簇的中文文本聚类算法

针对中文文本聚类受语义、 语法、 语境等因素的影响, 在使用传统向量空间模型向量化表征后, 文本向量之间相互独立, 语义关系被忽略, 影响聚类分析结果的问题, 提出一种基于语义簇的中文文本聚类算法. 该算法根据词共现的原理和语义相关性, 首先使用词频-逆向文档频率(TF-IDF)方法求得特征词权重, 利用特征词的搭配向量构建语义簇; 然后使用特征词及其搭配词的权重, 将特征词向语义簇中心进行空间变换, 求得嵌入语义信息的文档向量; 最后利用文档向量进行K-means聚类分析. 实验结果表明, 该向量化表示方法, 能有效提高文本向量对文本语义的逼近能力, 同时可提高文本聚类结果的准确率和召回率.     

南水北调西线工程调水区径流序列特性分析

应用重构相空间技术和混沌理论对月径流时间序列的特性进行了分析.以南水北调西线工程调水区主要河流附近的甘孜、朱巴等4个水文站月径流时间序列为对象,研究了嵌入相空间维数和关联维数之间的变化关系,得到了饱和关联维数和最小嵌入维数,结果表明:当最小嵌入维数超过6时,关联维数逐渐趋于稳定,即达到饱和,得到饱和关联维数在1.1～1.5之间,说明这些月径流序列可能具有混沌特性,这一研究结果为利用混沌理论来建立径流的预测模型提供了较为科学的依据.     

基于最大匹配的中文分词改进算法研究

本文在中文分词技术的基础上,提出了一种基于中文文本主题提取的分词方法,以概念语义网络的思想构造主题词典,描述词间概念语义关系,采用改进的最大匹配算法对文本进行切词,既提高了分词的准确性,又能识别文中的未登录词,并同步完成主题词的规范工作。从而在概念层次上理解用户的需求,实现概念检索,提高查准率。