论海峡两岸一脉相承的敬字信仰——以福建客家地区为例

敬字信仰是中国历史上广泛存在于民间的一种信仰形式。迄今祖国大陆从文献资料出发研究敬字信仰的成果尚属空白。宝岛台湾虽然相关研究成果迭见，但研究的区域范围局限于台湾地区。笔者自去年以来通过在福建客家地区广泛的田野调查，从各种文献中搜寻到相当数量的第一手资料，有力印证了台湾学者提出的台湾敬字信仰来源于祖国大陆的观点，一定程度上弥补了海峡两岸敬字信仰渊源关系问题研究的资料空白，为证明海峡两岸敬字信仰的渊源关系提供了有力的证据．     

云南两高辐合背景下低涡强降水过程对比分析

基于气象观测和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料（ERA5）,选取2018—2020年发生在云南的3次两高压辐合区（以下简称两高辐合）背景下低涡连续性强降水过程进行对比分析,探究其环流形势、动热力因子及水汽辐合的相似性和差异性.结果显示：(1)夏半年西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）西伸时,云南常受两高辐合影响,当辐合区中有低涡生成,易发生连续性强降水,且强降水落区并不完全分布在整个狭长的两高辐合区内.(2)两高辐合区低涡降水具有相似的雨带分布和移动特征,但雨带的集中程度、分布范围、小时雨强和总雨量存在差异.强降水开始时,落区偏东,随着西太副高西伸及东北引导气流的引导,低涡向南向西移动,强降水落区也随之向南向西移动.低涡在某一地区徘徊导致降水集中在该区域,且西太副高西伸较强时,两高辐合形势更强,低涡降水大雨及以上量级雨带也更窄.(3)低涡造成的降水主要分布在低涡中心及低涡切变附近,且降水发生在低层暖湿的环境中,低层及中高层有冷空气侵入时,小时雨强的极端性更强,降水落区也相对偏北.两高辐合区低涡降水落区与水汽辐合区对应较好,水汽辐合强度较弱时,对应的总降水量较小.     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

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.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

拟塑性流体理论中一类奇异非线性边界值问题

研究了起源于拟塑性流体理论中的一类奇异非线性两点边界值问题正确的存在性和唯一性。     

一维双向耦合映象网络及其应用

全局耦合映象具有硬件集成化实现不便的缺点,为此本文研究了各混沌神经元之间局部耦全的一维双向耦合混沌神经网络,发现它同样具有全局耦合映象的分类功能,对一维双向耦合网络的动态特性进行了分析,提出了利用网络的时空特性对信息进行存储的思想,并提出了将其应用到保密通信的初步设想。     

用对称密码体制实现双向认证

安全可靠的通信交流是网络通信的基本要求．在网络的通信双方之间,常常需要进行对等的双向相互认证,但是双向认证并不简单等于两次使用单向认证．文中讨论了采用对称密码体制实现双向认证以及有关的安全问题．     

Solutions of Two-point BVP in Banach Spaces

IntroductionGuoetal.[1]discussedthetwo-pointboundaryvalueproblem(BVP)forordinarydifferentialequationsinBanachspaces,-u″=f(t,u),　t∈I=[0,1]u(0)=u(1)=0andgavesomeconclusions.Usingthemonotoneiterationtechnique,SongFumindiscussedthesameBVP[1]andshoweditsmaximalandminimalsolutions[2].Inmoregeneralboundaryvaluecondi-tions,GuoandSun[3]discussedBVPinreflexiveBanachspacesandmadeseveralconclusions.InthisworkthefollowingBVPinrealBanachspace,E,isconsidered.Lu(-p(t)u′)′ q(t)u=f(t,u),B0uau(0)-…