数字逻辑电路在EDA实验开发系统中的仿真设计

数字逻辑电路是重要的硬件基础课程,也是一门与应用密切相关的课程,其应用理论与方法随数字电路器件的发展而不断变革,EDA实验系统是为在系统可编程器件提供一个实验平台。课题研究的内容是基于EDA（电子设计自动化）实验系统,以VHDL为硬件描述语言,以Max＋Plus Ⅱ为软件开发工具,设计了数字逻辑电路的实验程序,为数字电路初学者的逻辑设计抛砖引玉。     

常微分方程教学中的Matlab

常微分方程理论方法丰富,需采用多种教学方法融合讲授,Matlab软件引入教学能直观、形象,并突出教学的趣味性,丰富常微分方程教学的手段、改变学生常微分方程学习的方式、提高常微分方程教学的效果。     

与Gauss-Turán求积公式有关的极小值

对于给定的权函数 dμ(x) ,若存在 n次首 1多项式 P*n (x) (称为 s-正交多项式 )使下列积分F(s,μ) =∫R[Pn(x) ]2 s+ 2 dμ(x)达到极小 ,Pn(x) =xn +an- 1 xn- 1 +… +a1 x +a0 ,则以多项式 P*n (x)的 n个不同零点 x1 >x2 >… >xn- 1 >xn 作为节点的下列求积公式 (称为 Gauss-Turán求积公式 )∫Rf (x) dμ(x) =∑2 sj=0 ∑nk=1Ajkf ( j) (xk) +E2 s,n(f ) .具有代数精确度 2 (s+1 ) n -1 .但我们对 F (s,μ)所知不多 .Milovanovic′在他最近的一篇文章里提出计算 F(s,μ)的值 .本文主要解决了若干权函数下的上述极小值问题     

基于多头注意力机制的BM-Linear信用贷款评估模型

信贷评估模型可加快放贷效率、缩减放贷时间。利用Pytorch深度学习框架，组合Bag-of-Words及Bert中多头注意力机制得到BM-Linear评估模型，同时在引入多组信贷训练集的前提下，创造性地构建参数独立训练及参数共用训练的对比实验，探究BM-Linear的优异性。研究表明：BM-Linear首先弱化与信贷训练集的对应关系，解决信贷模型受限于信贷场景问题，减少因反复训练模型所造成的放贷效率低下现象；其次，忽略缺失特征并将离散特征转为信贷文本，降低特征处理造成的信贷干扰，提高信贷评估效率；最后，克服因词袋与信贷词语对应关系所带来的词向量固化问题，实现动态词向量过程，进而提高评估准确率。所提出的BM-Linear模型，可为信贷机构高效评估快速放贷提供支持。     

面向特征因果分析的CFW-Boost企业财务风险预警模型

当前多数模型一般以单类特征进行财务预警，缺乏多类特征为背景的预警分析，模型的预警准确率及鲁棒性也有待进一步提高。以财务指标及非财务指标构建多类财务特征的前提下，結合特征因果关系集成多棵CART树构建得到CFW-Boost，并利用其他预警模型，对比训练并实证分析CFW-Boost的表现，发现：CFW-Boost对比其他模型，准确率更高、预警表现更稳定；CFW-Boost模型通过特征因果分析降低特征维度，能够很好地避免特征冗余造成对模型鲁棒性的影响；CFW-Boost最优维度的数值最大，表示CFW-Boost相比于其他模型，在高维特征中优异性更强。本文提出的CFW-Boost经实证符合市场规律，可为企业及市场监督部门提供有益参考。