Diophantine方程x~3+8=397y~2的整数解

利用递归序列、同余式、Maple小程序、Pell方程的解的性质证明了Diophantine方程x3+8=397y2仅有整数解(x,y)=(-2,0).     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.     

DBN和GRU混合的Android恶意软件检测模型

针对Android平台恶意软件数量增长迅猛,种类日益增多的现状,提出了一种基于深度置信网络和门控循环单元网络混合的Android恶意软件检测模型。通过自动化提取Android应用软件的特征,包括权限等静态特征和应用运行时的动态特征进行训练,对Android恶意软件进行检测和分类。实验结果表明,混合了门控循环单元网络和深度置信网络的混合模型,在检测效果上优于传统的机器学习算法和深度置信网络模型。     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

基于门控循环单元神经网络的公交到站时间预测

为提高用户公交出行积极性、方便管理部门合理调度公交班次,利用大数据分析公交浮动车辆历史GPS数据,考虑不同线路、公交站点地理位置、不同驾驶员、气象情况、时间分布等多因素的影响,建立了一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的公交到站时间预测模型。该模型结合5 000多万条原始数据,借助分布式Hadoop集群中的Spark弹性分布式数据集进行数据清理,并运用站点匹配算法进行源数据匹配、Lasso算法优化特征选项及去除干扰。实验仿真结果表明:改进的GRU模型R-square拟合度达到94.547%,并且算法效率较传统长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络提高了近14%,为进一步提高公交到站时间的预测精度与效率提供了参考。     

非供暖季中深层热储自然恢复与蓄热对比分析

本文主要研究对比分析中深层地埋管运行1个供暖季后在非供暖季埋管周围热储自然恢复与有人为干预的蓄热恢复两种不同恢复情况温度场的变化,利用ANSYS Fluent建立传热模型,基于有限体积法进行求解,并与项目实测数据进行对比验证。通过对比分析两种不同恢复模式在非供暖季结束时热储的温度值,结果表明：非供暖季中深层热储通过自然恢复结束时,热储温度热恢复率最低点为96.81%;进行人为干预的蓄热恢复在非供暖季结束时,热储的温度可以最高恢复率可达到158.09%。对比两种不同的热恢复模式在非供暖季结束时温差(Δt)最大达到10.09℃,温差(Δt)随深度及径向距离的增加而减小。     

基于循环神经网络的船舶航迹预测

在海事搜救、海关缉私等应用中,对目标船舶进行航迹预测是一个关键问题。为提高预测的精度和效率,提出了一种基于循环神经网络的船舶航迹预测方法,该方法包含数据预处理和神经网络预测两个部分。在数据预处理中,设计了一种基于对称分段路径距离的数据预处理方法,消除了大量冗余数据及噪声的影响;在神经网络预测中,构建了基于门控循环单元的循环神经网络模型,实现船舶位置信息精准且高效的预测。通过大量船舶自动识别系统数据进行了对比实验,实验结果证明了方法的实用性和有效性。     

递归(分片)仿射分形插值数值模拟与盒维数研究

分析了 Barnsley M F的经典文献中递归仿射分形插值的数值模拟问题,利用Matlab与随机迭代算法,给出了递归仿射分形插值算例的随机迭代算法,得到相应分形插值曲线.递归仿射分形插值把较长的原像区间Ji'=[xl,xm]压缩映射到更短的像区间Ji=[xi-1,xi]时,有3种情况:(1)Ji?Ji';(2)Ji?...     

相对论等离子体辐射的自发吸收功率

根据Ｋｌｉｍｏｎｔｏｖｉｃｈ图像，本文计算了涨落电场δＪ和涨落电场δＥ产生的负功率对Γ系综的平均值，得到了相对论等离子体自发辐射功率和辐射被等离子体自发吸收功率的差值，并分别获得了相对论等离子体自发辐射功率和等离子体对自分辐射吸收功率的计算公式。     

关于Diophantine方程x~3+1=111y~2

应用递归序列、同余式证明了丢番图方程x3+1=111y2仅有整数解(x,y)=(-1,0).