符号动力系统的若干性质

本文讨论了符号动力系统的几乎周期点、回归点及混沌集。还讨论了符号动力系统之间的拓扑共轭问题。     

多复变中D_p和H~∞及β~p空间的一些关系

在Cn 中的单位球上 ,讨论了Dirichlet型空间Dp和广义Bloch空间 βq的相互包含关系以及Dp和Hardy空间H∞之间的点乘子 ,根据p的一些不同情形对M(H∞ ,Dp)和M(Dp,H∞)进行了刻划 .     

关于不定方程x~3+8=Dy~2

首先利用递归数列的方法证明了不定方程x3+1=158y2仅有整数解(x,y)=(-1,0),(293,±399)。进而证明了不定方程x3+8=79y2仅有整数解(x,y)=(-2,0),(586,±1596)。     

基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法

为减轻洪水灾害事件可能带来的严重后果,实现对流量的及时、准确预测,提出一种基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法.该方法首先从空间角度入手,建立测站之间的拓扑结构关系;再利用图卷积网络进行空间挖掘;最后利用门控循环单元进行时序挖掘.试验结果表明,基于时空特征挖掘的流量过程智能模拟方法比基于单一特征的模拟方法效果更好.     

融合WaveNet和BiGRU的网络入侵检测方法

为解决当前入侵检测算法对于网络入侵的多分类准确率普遍不高的问题, 鉴于网络入侵数据具有时间序列特性, 提出一种融合WaveNet和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit, BiGRU)的网络入侵检测方法。为解决原始攻击数据分布广、离散性强的问题, 首先对数据进行独热编码及归一化处理, 之后使用WaveNet进行卷积操作, 对数据进行序列缩短处理, 同时使用最大、平均池化融合的方法全面提取数据特征, 最后由BiGRU完成对模型的训练并实现分类。基于NSL-KDD、UNSW-NB15以及CIC-IDS2017数据集进行了对比实验, 结果表明, 所提方法对于上述数据集的准确率分别能够达到99.62%、83.98%以及99.86%, 较同类型的CNN-BiLSTM分别提升了0.4%、1.9%以及0.1%。     

基于BERT和多头注意力的中文命名实体识别方法

针对双向长短时记忆网络-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,BiLSTM-CRF)模型存在准确率低和向量无法表示上下文的问题，提出一种改进的中文命名实体识别模型。利用裁剪的双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)得到包含上下文信息的语义向量;输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)网络及多头自注意力层捕获序列的全局和局部特征;通过条件随机场(conditional random field,CRF)层进行序列解码标注，提取出命名实体。在人民日报和微软亚洲研究院(Microsoft research Asia,MSRA)数据集上的实验结果表明，改进模型在识别效果和速度方面都有一定提高;对BERT模型内在机理的分析表明，BERT模型主要依赖从低层和中层学习到的短语及语法信息完成命名实体识别(named entity recognition，NER)任务。     

基于CEEMDAN-BO-BiGRU的矿井涌水量预测研究

为提高矿井涌水量预测的准确度，基于涌水量数据的不稳定性及随机性，提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、贝叶斯优化(BO)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井涌水量预测模型(CEEMDAN-BO-BiGRU)。该模型通过CEEMDAN将涌水量数据分解为多个较平稳的固有模态分量(IMF)和残差分量(Res)，过滤数据噪声，提取数据不同时间尺度波动特征，降低预测误差。利用贝叶斯优化对BiGRU模型多个超参数进行迭代寻优，进一步提高模型的预测精度。之后对各分量进行超前1至3步预测预测，最终将各分量预测结果加和得到涌水量多步预测结果。以小庄煤矿矿井涌水量数据进行试验，并将CEEMDAN-BO-BiGRU预测结果与CEEMDAN-BiGRU、BiGRU、BP、SVM进行对比实验，结果表明采用CEEMDAN-BO-BiGRU组合网络模型对矿井涌水量预测结果更准确，该方法对涌水量的短时预测提供了一种新思路。     

深度学习研究及军事应用综述

深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注.借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础.首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点...