基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

高职生“学习参与度”对创新创业核心素养的影响机制研究

通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。     

一类离散时间复杂网络系统的输出同步

利用线性稳定性理论和Lyapunov函数方法,研究了一类离散时间复杂网络系统的输出同步问题,得到了系统输出指数同步的充分性条件,数值算例表明了方法的有效性.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

A neural network versus Black–Scholes: a comparison of pricing and hedging performances

An Erratum has been published for this article in Journal of Forecasting 22(6‐7) 2003, 551 The Black–Scholes formula is a well‐known model for pricing and hedging derivative securities. It relies, however, on several highly questionable assumptions. This paper examines whether a neural network (MLP) can be used to find a call option pricing formula better corresponding to market prices and the properties of the underlying asset than the Black–Scholes formula. The neural network method is applied to the out‐of‐sample pricing and delta‐hedging of daily Swedish stock index call options from 1997 to 1999. The relevance of a hedge‐analysis is stressed further in this paper. As benchmarks, the Black–Scholes model with historical and implied volatility estimates are used. Comparisons reveal that the neural network models outperform the benchmarks both in pricing and hedging performances. A moving block bootstrap is used to test the statistical significance of the results. Although the neural networks are superior, the results are sometimes insignificant at the 5% level. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．