一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

关于映射周期性的若干性质及其应用的注记

若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

完全图的谱

本文通过组合数学和矩阵论的方法获得了完全图的特征多项式和谱,指出完全图的特征多项式的系数与图的结构之间的关系,并证明了邻接谱、拉谱拉斯谱和无符号拉谱拉斯谱三者之间的关系.     

市级党校图书馆功能转变研究

为了更好应对信息技术发展带来的挑战，市级党校图书馆应明确功能定位，确定图书馆功能转变的路径方式，客观分析影响图书馆功能转变的不利因素，制定具体措施，实现市级党校图书馆的功能转变。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.     

大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

Reconsideration on Homogeneous Quadratic Riemann Boundary Value Problem

The homogeneous quadratic Riemann boundary value problem (1) with Hoelder continuous coefficients for the normal case was considered by the author in 1997. But the solutions obtained there are incomplete. Here its general method of solution is obtained.