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%.     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

离散型二维竞争系统中某群体消亡的条件

研究了离散型二维竞争系统的渐近稳定性,得到了这类竞争系统中各类平衡点的坐标及其性质,获得了系统在边界上的平衡点处渐近稳定的一系列充分条件.这些条件等价于该系统中的某个群体在竞争过程中消亡或被淘汰的相应条件.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

带有缓冲库的串联CIMS渐近稳定性分析

讨论了一个可靠机器,一个不可靠机器和一个缓冲库构成的计算机集成系统(CIMS),利用由该系统所决定的算子A+E生成的Banach空间中的正压缩C0半群,证明了此系统的非负稳定解恰是算子A+E的0本征值所对应的规范化后的本征向量;同时通过对算子A+E的谱点分布的分析,证明了算子A+E的谱点均位于左半平面且在虚轴上除0点外无谱,作为线性算子半群稳定性的一个直接结果,得出了该系统解的渐近稳定性.     

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。     

非水溶剂中稀土大环四胺配合物的电导研究

用电导法研究了30℃时二甲基甲酰胺、二甲基亚砜认中稀土硝酸盐与5，7，7，12，14，14－六甲基－1，4，8，11－四氮杂十四环二烯（4，11）的配位作用，测定了1：1配合物的稳定常数lgKML及摩尔电导率AML。同一配合物在极性较小的二甲基甲酰胺溶液中稳定性较高，摩尔电导率AML较小，两种溶剂中，随着稀土离子RE^3 半径的减小，配合物的稳定性均在增大，摩尔电导率AML在逐渐减小。     

工艺规划系统中动态模式分类的研究

提出了工艺规划系统中动态模式分类（pattern classification）的概念，介绍了模式分类判定树和动态模式分类的基本原理，并对动态模式分类的聚类质量标准进行了研究。动态模式分类是基于实例归纳（case based reasoning,CBR)的自动分类过程，具有自学习和自完善的功能。     

水轮机水力稳定性的分析

根据收集国内外水轮机水力稳定性资料 ,分析了引起水轮机水力不稳定性的因素 ,并结合实例分析可能引起的危害 ,最后提出了解决问题的方法和建议     

具有时滞的非自治的Lotka-Volterra生态系统的全局稳定性

考虑一个具有时滞的非自治的捕食——食饵生态系统。该系统是由一个捕食，二个食饵种群所构成我们给出了系统的周期解是全局稳定的充分条件。