太阳活动11年周期的形成原因新探

太阳活动11年周期的形成原因，是天文学中的一个古老课题，至今没有一个完全令人满意的解释。本文的研究使 “行星引潮力说”再次复活。     

科技英语长句分析与汉译方法

科技英语长句通常结构复杂、层次纷繁、语序错综,因而译成汉语时较为困难。本文通过实例介绍了分析和翻译科技英语长句的方法。     

浅析水文基本建设前期计划管理

介绍了水文水资源工程建设程序,阐述了水文基本建设前期各项工作的具体要求,探讨了需要注意的问题。     

差分放大器的理论与实验教学研究

讨论了差分式放大器教学中的几个典型问题,包括电路图的规范问题、小信号等效电路以及实验教学中的几个难点.     

一维连通流形的分类（Ⅰ）

连通的一维流形在同胚的意义之下恰可分成７类，它们分别以下列７个空间作为代表：１）紧致区间［０，１］；２）半实轴［０，∞）；３）实数轴Ｒ；４）单位圆周Ｓ１；５）超穷长半直线［０，ω１）；６）单向超穷长直线（－∞，ω１）；７）（双向）超穷长直线（－ω１，ω１）．     

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.     

稳定非线性动力系统周期的计算机分析

提出采用后继函数法来确定非线性动力系统的周期,并编制计算机程序对Ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ方程实例计算周期和绘制相图,结果表明,该方法计算结果准确且实用性强,本方法不但适合于求解保守系统和具 周期解非线性动力系统的周期,也适合于耗散系统和不稳定系统的分析。     

篮球比赛中三分远投运用的探讨

通过现场观察、统计和数据的归纳整理,对远投命中率、个人和战术三分球、远投区域、远投时间和远投队员等进行讨论和分析．篮球比赛中,必须加强终场前的远投战术配合训练,提高战术远投,加强弧顶和两侧底角区域的远投,提高组织后卫和中锋的远投能力,提高远投队员的心理训练水平和对抗能力．     

福建省旅游气候资源分析

利用福建省气象统计资料,采用旅游气候舒适率指标对全省旅游气候资源进行评价,指出福建旅游气候条件的区域差异,旨在为全面,合理开发利用福建旅游气候资源提供科学依据。