检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2022年第11期6卷 72-78页

作者：杨洋江开忠原明君惠岚昕上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

【目的】针对LDA模型中主题数目需指定的问题,提出一种面向新闻话题识别领域的融合语义与时序的自适应主题数目确定方法。【方法】将语义和时序作为两个视图对新闻数据进行提取,得到对应的特征向量;再利用Co-DPSC算法对两个视图进行协... 详细信息

【目的】针对LDA模型中主题数目需指定的问题,提出一种面向新闻话题识别领域的融合语义与时序的自适应主题数目确定方法。【方法】将语义和时序作为两个视图对新闻数据进行提取,得到对应的特征向量;再利用Co-DPSC算法对两个视图进行协同训练,得到包含时序影响的语义特征矩阵;最后对矩阵降维处理后按行进行密度峰值聚类,其结果作为最优主题的个数。【结果】实验结果表明:考虑语义和时间因素确定最优主题数,查准率和F值分别提高了35.09个百分点和15.39个百分点。【局限】对关键词集进行聚类,关键词的获取方法一定程度上影响了聚类的效果和运行时间。本文算法仅针对新闻数据,在其他类型数据上具有一定局限性。【结论】实验证明,本文方法将新闻数据的时效性和内容结合起来考量新闻的类别,能够在一定程度上提升最优主题数目选取的准确性。

关键词： LDA模型新闻话题多视图聚类

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P2⁃Na_(x)CoO_(2)材料Ca掺杂性质的第一性原理研究

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材料导报 2022年第12期36卷 16-21页

作者：马秋菊童路汪丽莉宓一鸣赵新新上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法研究了P2⁃Na_(x) CoO_(2)材料的Ca掺杂性质,结果表明,掺杂Ca倾向位于氧原子与氧原子形成的三棱柱中心,此三棱柱与周围的CoO_(6)八面体共边。Ca通过电子转移与周围的氧发生较强的化学相互作用,削弱... 详细信息

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法研究了P2⁃Na_(x) CoO_(2)材料的Ca掺杂性质,结果表明,掺杂Ca倾向位于氧原子与氧原子形成的三棱柱中心,此三棱柱与周围的CoO_(6)八面体共边。Ca通过电子转移与周围的氧发生较强的化学相互作用,削弱了相邻的Co⁃O键。Ca⁃CoO_(2)的相互作用强于Na⁃CoO_(2)的相互作用,Ca的嵌入能约为7.90 eV,几乎是Na的两倍(~4.25 eV)。借助两个Na以及一个Na和一个Ca在CoO_(2)层间形成的稳定结构研究了Ca⁃Na和Na⁃Na相互作用,结果表明,Ca⁃Na的作用使Na难以接近Ca,从而减少了Na在Ca周围的分布。分子动力学研究表明,Ca⁃Na的相互作用可以抑制Na在不同位置的分布随Na含量的剧烈变化。在P2⁃Na_(x) CoO_(2)中通过Ca掺杂提高电池的性能主要归因于Ca⁃CoO_(2)和Ca⁃Na的强相互作用,这两种作用在一定程度上减缓了充放电过程中材料的结构变化,提高了电池的循环稳定性。

关键词：密度泛函理论 P2⁃Na_(x),CoO_(2) Ca掺杂电荷密度分子动力学

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基于W几何形的恒星光谱分子带检测

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2279-2283页

作者：陈奋王颖刘福窑上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 上海工程技术大学计算物理与应用研究中心上海201620

研究关注由分子内部能级变化引起的光谱分子带的识别和检测,有助于研究恒星光谱类型和参数估计。首先从分子带的曲线趋势出发,运用曲线分析对分子带进行识别,并剔除具备W形但下降趋势明显的伪分子带。借鉴多类型多分类准则的识别思路,... 详细信息

研究关注由分子内部能级变化引起的光谱分子带的识别和检测,有助于研究恒星光谱类型和参数估计。首先从分子带的曲线趋势出发,运用曲线分析对分子带进行识别,并剔除具备W形但下降趋势明显的伪分子带。借鉴多类型多分类准则的识别思路,将检测出的分子带尖峰深度、W形宽度、曲线趋势和回升趋势四个参数作为训练特征。这四个参数综合考虑了始点变化速率、曲线变化趋势、极值点分布和曲线形状因素。其次,为了验证该方法的可行性与可靠性,利用LightGBM(light gradient boosting machine)模型分别对F型恒星光谱和分子带特征参数进行识别,准确率分别为97.62%和99.16%,进一步验证了所提取分子带的准确性。本工作不仅能挖掘出晚期恒星,提高数据标签的准确性,还能在准确识别的基础上,利用LightGBM机器学习模型检测未知型光谱自动识别晚期恒星,提高了识别效率并且减少了内存占用。

关键词： W几何形特征分子带检测曲线趋势分类识别恒星光谱

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CEEMDAN-HURST算法在新冠疫情预测中的应用

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 261-268页

作者：王启云郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对COVID-19新增病例是一个非线性非平稳的时间序列,提出基于CEEMDAN-HURST算法的COVID-19组合预测模型。利用自适应噪声完全集合经验模态分解算法将新增病例时间序列分解为频率不同的子序列;利用HURST指数分析各个子序列的随机性并将... 详细信息

针对COVID-19新增病例是一个非线性非平稳的时间序列,提出基于CEEMDAN-HURST算法的COVID-19组合预测模型。利用自适应噪声完全集合经验模态分解算法将新增病例时间序列分解为频率不同的子序列;利用HURST指数分析各个子序列的随机性并将子序列整合为高频、中频和低频三种子序列,通过最小二乘支持向量机对这三种子序列分别进行预测;叠加各重构子序列的预测结果,得到COVID-19新增病例的最终预测值。结果表明,基于CEEMDAN-HURST算法的COVID-19新增病例组合预测模型提高了非线性时间序列预测过程中的效率以及预测精度。与CEEMDAN-PE组合模型相比,平均绝对误差、均方根误差分别降低了11.13%和29.67%,表明CEEMDAN-HURST算法可有效解决非线性时间序列预测模型普遍存在的预测效率低和预测精度低的问题;赫斯特(HURST)指数度量了时间序列的偏移程度,引入HURST指数进行合并重构整合,可减少时间序列预测所需要的子序列数目。

关键词：非线性非平稳时间序列自适应噪声的完整集合经验模态分解(CEEMDAN) HURST指数组合预测 COVID-19

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RF-MIP-LSTM股价预测模型

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计算机工程与应用 2024年第17期60卷 272-281页

作者：张颖李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

长短时记忆(LSTM)神经网络在预测股价波动这类复杂的非线性系统中展现了较好的性能,然而LSTM模型没有考虑三个门控机制的耦合关系和长时记忆对模型输入的影响。通过增加输入门控的长时记忆窥视和耦合了三个门控机制的唯一门机制,增强了... 详细信息

长短时记忆(LSTM)神经网络在预测股价波动这类复杂的非线性系统中展现了较好的性能,然而LSTM模型没有考虑三个门控机制的耦合关系和长时记忆对模型输入的影响。通过增加输入门控的长时记忆窥视和耦合了三个门控机制的唯一门机制,增强了长时记忆信息传递和模型的稳定性,构建了基于随机森林特征选择的RF-MIP-LSTM模型,并推导了模型的前向与反向传播算法。通过对中国农业银行、盐田港、格力电器三只股票价格和上证指数的预测和比较,表明RF-MIP-LSTM模型的收敛速度和预测精度均优于LSTM模型。

关键词：股价预测随机森林(RF) 长短时记忆(LSTM)神经网络长时窥视孔

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基于滑模控制的不确定中立型系统有限时间稳定

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信息与控制 2022年第2期51卷 168-175页

作者：张航王天波丁阳上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对一类不确定中立型时滞系统,利用滑模控制理论研究其有限时间稳定问题。首先构造了适当的滑模面及状态反馈控制器,使得系统的状态轨线能够在有限时间内到达滑模面并维持滑动模态。然后利用李雅普诺夫稳定性理论和不等式放缩技巧,研... 详细信息

针对一类不确定中立型时滞系统,利用滑模控制理论研究其有限时间稳定问题。首先构造了适当的滑模面及状态反馈控制器,使得系统的状态轨线能够在有限时间内到达滑模面并维持滑动模态。然后利用李雅普诺夫稳定性理论和不等式放缩技巧,研究了闭环系统状态在滑动模态段的有限时间稳定问题,得到了该系统是有限时间稳定的充分条件,该条件以线性矩阵不等式的形式给出,易于求解。最后通过一个数值仿真算例,验证了所得结论的有效性。

关键词：不确定性中立型系统滑模控制有限时间稳定

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基于特征换序的SCDF多因子量化选股研究

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计算机工程与应用 2023年第16期59卷 305-315页

作者：王文轩李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

对深度森林的级联层进行子层再连接,建立了子层连接深度森林(sub-layer connection deep forests,SCDF)的分类算法。级联子层之间通过错误分类信息的传递,使得后续的子层能获得前子层的修正特征,从而有效提升了算法的收敛速度和分类正... 详细信息

对深度森林的级联层进行子层再连接,建立了子层连接深度森林(sub-layer connection deep forests,SCDF)的分类算法。级联子层之间通过错误分类信息的传递,使得后续的子层能获得前子层的修正特征,从而有效提升了算法的收敛速度和分类正确率。在深度森林的多粒度扫描部分,利用袋外误差对数据特征的重要性进行排序,使重要性较高的因子可多次参与多粒度扫描,弥补了深度森林多粒度扫描的采样不平衡的缺点,并构建了基于特征换序的SCDF多因子选股模型。实验表明,基于特征换序的SCDF多因子选股模型在2020年1月—2022年1月的沪深300股票的年化收益率为26.47%,累计收益率达到120%,优于深度森林的收益率。

关键词：深度森林特征换序子层连接多因子选股

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WKMeans与SMOTE结合的不平衡数据过采样方法

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计算机工程与应用 2021年第23期57卷 106-112页

作者：陈俊丰郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对SMOTE方法对所有少数类样本进行过采样的缺陷,提出一种基于特征加权与聚类融合的过采样方法(WKMeans-SMOTE),由此进行不平衡数据分类。考虑到不同特征权重对聚类结果的影响程度不同,选择特征加权的聚类算法对原始数据集进行聚类,并... 详细信息

针对SMOTE方法对所有少数类样本进行过采样的缺陷,提出一种基于特征加权与聚类融合的过采样方法(WKMeans-SMOTE),由此进行不平衡数据分类。考虑到不同特征权重对聚类结果的影响程度不同,选择特征加权的聚类算法对原始数据集进行聚类,并多次改变初始簇中心生成不同的聚类结果;根据簇标签匹配方法将不同的聚类结果进行匹配,引进“聚类一致性系数”筛选出处于少数类边界的样本;对筛选出的少数类样本进行SMOTE过采样,并采用CART决策树方法作为基分类器,对新的少数类样本与所有的多数类样本进行训练。实验结果表明,与现有的SMOTE、Borderline-SMOTE和ADASYN等过采样方法相比,所提出的WKMeans-SMOTE方法在分类性能上有一定的提升。

关键词：不平衡数据分类聚类融合特征权重聚类一致性系数簇匹配过采样

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基于移动渐近线算法的大角度偏转分束器的智能设计

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物理学报 2021年第23期70卷 225-231页

作者：黄辉胡晨岩田梓聪缪秋霞王慧琴南昌大学物理系南昌330031 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

光分束器是片上集成光子芯片的一个重要组成部分,常规分束多以T型、Y型、树型输出为主,往往分束角度和分束效率不能兼顾,难以同时实现高效和大角度的分束.本文在移动渐近算法基础上,结合材料插值与有限元法,形成了一种计算速度更快、容... 详细信息

光分束器是片上集成光子芯片的一个重要组成部分,常规分束多以T型、Y型、树型输出为主,往往分束角度和分束效率不能兼顾,难以同时实现高效和大角度的分束.本文在移动渐近算法基础上,结合材料插值与有限元法,形成了一种计算速度更快、容量更小的适应于微纳光子器件设计的新智能算法,成功地设计出一尺寸为1μm×2μm的大角度偏转分束器,实现了光束180°直线分离,分束比近似1∶1,总效率达90%以上.相比同样尺寸的几种常规分束器,该分束器的效率高出近1倍甚至更高.本智能算法还适用于光偏振分光、路由器、光隔离器等多种无源光子器件的设计,为高密度片上集成微纳光子器件的设计提供了一种思路和借鉴.

关键词：移动渐近线法智能算法大角度光分束器片上集成

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基于粗粒化分子动力学的自支撑石墨烯镜面屈曲研究

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物理学报 2023年第24期72卷 240-248页

作者：续文龙开玥张锴郑百林同济大学航空航天与力学学院上海200092 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

在扫描隧道显微镜的观测中发现了自支撑石墨烯膜镜面屈曲这一独特现象,目前尚少有研究人员对其进行系统性的研究.对于这种面外变形行为,不论是在实验观测,还是在能量收集系统这种潜在的应用形式中,石墨烯的尺寸都需要达到微米级.先前的... 详细信息

在扫描隧道显微镜的观测中发现了自支撑石墨烯膜镜面屈曲这一独特现象,目前尚少有研究人员对其进行系统性的研究.对于这种面外变形行为,不论是在实验观测,还是在能量收集系统这种潜在的应用形式中,石墨烯的尺寸都需要达到微米级.先前的研究表明,传统分子动力学适用于纳米尺度石墨烯的计算与分析,由于其计算方法的限制,在处理微米级模型时容易出现计算效率低、耗时长等问题.为了研究微米级尺寸石墨烯膜镜面屈曲现象,本文使用粗粒化分子动力学方法,首先验证该方法的适用性,然后分别施加不同大小的机械载荷和温度载荷在扇形截面不同高跨比的石墨烯膜上以分析各因素带来的影响.计算结果表明机械载荷作用下各个高跨比石墨烯均可以发生镜面屈曲现象,且临界载荷随高跨比的增大而增大;温度载荷作用下,高跨比较小的石墨烯能够发生完全翻转现象,大高跨比情况下温度升高使中心高度下降,但完全翻转较难发生.研究分析各因素对于石墨烯镜面屈曲现象的影响,可以加深对这一特殊现象了解的同时,为能量收集系统的设计提供理论指导.

关键词：粗粒化分子动力学镜面屈曲石墨烯

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