具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

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%.     

带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

高密度存储器技术发展与应用浅谈

高密度存储技术指的是能在一个存储单元中存储多个值以实现大容量数据的存储器及其相关技术,本文着眼于市场应用前景和产业发展趋势,简单分析了磁性随机存取存储器、电阻随机存取存储器中高密度存储器技术的发展与应用。     

基于隐生灭过程模型的充电桩故障诊断研究

文章提出了采用隐生灭过程研究电动汽车充电桩故障诊断的一般模型及分析方法,将状态转移仅发生在相邻状态之间的方式加以考虑,在给定规则下建立了隐生灭过程模型;利用生灭过程局部平衡方程组研究了充电桩发生故障的稳态分布,解释了稳态分布的物理意义。实验结果验证了上述理论分析的正确性,该文提出的模型和结论具有一定可行性与普适性,在一定程度上适用于诊断速度要求较高而精度要求低的其他电子设备故障诊断。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

中立随机马尔科夫跳变系统延迟反馈控制器设计

本文研究了具有时变时滞的中立随机马尔科夫跳变系统的延迟状态反馈控制问题.主要目标是在漂移项和扩散项部分都设计模态相依的延迟状态反馈控制器使得闭环中立随机马尔科夫跳变系统满足随机稳定.通过构造模态相依的Lyapunov-Krasovskii候选泛函,借助线性矩阵不等式技术,得到了闭环中立随机马尔科夫跳变系统随机稳定的充分条件.仿真例子说明了所采用的方法的有效性和实用性.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

考虑外界影响的元动作单元故障概率模型

为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效.