检索结果-内蒙古大学图书馆

天文学进展 2022年第3期40卷 364-381页

作者：王雅茹刘福窑王颖孙威郑晶晶肖倩倩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

旋转质心坐标系下的椭圆型外限制性系外行星三体问题的哈密顿方程含有坐标和动量的交叉项,并且显含时间变量,系统不再守恒,显式力梯度辛算法无法直接应用。对此,通过扩大相空间将非保守哈密顿系统变换为自治的哈密顿系统,并重新构造力... 详细信息

旋转质心坐标系下的椭圆型外限制性系外行星三体问题的哈密顿方程含有坐标和动量的交叉项,并且显含时间变量,系统不再守恒,显式力梯度辛算法无法直接应用。对此,通过扩大相空间将非保守哈密顿系统变换为自治的哈密顿系统,并重新构造力梯度辛算法,实现力梯度辛算法在椭圆型外限制性三体问题中的应用。结果表明,构造的力梯度辛算法的精度优于非力梯度辛算法,并且优化后的力梯度辛算法的精度优于未优化的力梯度辛算法。此外,采用优化的力梯度算法,以及快速Lyapunov指数对椭圆型外限制性系外行星三体系统进行相空间扫描,获得了各参数对行星轨道动力学稳定性的影响。

关键词：力梯度辛算法椭圆型外限制性三体问题系外行星混沌动力学稳定性

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显式类辛算法在双自转系外行星后牛顿轨道中的应用

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天文学进展 2022年第4期40卷 598-613页

作者：郑晶晶王颖刘福窑孙威王雅茹肖倩倩陈奋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

系外行星的长期动力学演化需要可靠的数值计算方法。辛算法具有保能量、保结构的特点,是研究哈密顿系统长期演化的最佳积分工具。双自转系外行星后牛顿哈密顿系统中坐标和动量不可分离,显式辛算法不能直接应用。利用相空间扩充构造显式... 详细信息

系外行星的长期动力学演化需要可靠的数值计算方法。辛算法具有保能量、保结构的特点,是研究哈密顿系统长期演化的最佳积分工具。双自转系外行星后牛顿哈密顿系统中坐标和动量不可分离,显式辛算法不能直接应用。利用相空间扩充构造显式类辛算法不会引入人工耗散,具有保能量的优势。主要探讨四阶中点置换相空间扩充显式类辛算法在双自转系外行星后牛顿轨道中的数值性能。结果表明,中点置换相空间扩充显式类辛算法,在顺行非近共面轨道的算法精度与RKF8(9)算法精度差一个量级;在逆行轨道和近圆轨道的算法精度与RKF8(9)算法精度相当;在偏心率小于0.9的轨道表现出高于同阶对比算法的算法精度。除此之外,该算法具有良好的稳定性,计算效率约是RKF8(9)的3倍。

关键词：系外行星隐式中点法相空间扩充类辛算法

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基于高斯混合聚类采样的不平衡数据处理方法

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计算机应用与软件 2023年第12期40卷 305-311页

作者：严涛江开忠姜新盈王舒梵上海工程技术大学数理统计学院上海201620

在处理不平衡数据时,为有效剔除多数样本内的冗余信息和合成有价值的少数样本,提出一种基于高斯混合模型的采样算法(MSGMM)。将多数类和少数类样本分别聚类,最佳聚类个数通过迭代确定。在迭代时,先初步选择聚类个数并用高斯混合模型聚... 详细信息

在处理不平衡数据时,为有效剔除多数样本内的冗余信息和合成有价值的少数样本,提出一种基于高斯混合模型的采样算法(MSGMM)。将多数类和少数类样本分别聚类,最佳聚类个数通过迭代确定。在迭代时,先初步选择聚类个数并用高斯混合模型聚类。对于多数样本的每一个聚类C的剔除比例为其聚类中心到SVM生成超平面的距离权重和其数量权重的加权;对少数类样本按聚类中心到超平面的距离来划分采样比例;并用Random-SMOTE算法合成新样本,以此达到样本数量之间的平衡。实验表明该算法相较于传统算法,精度有1%~16%的提升,验证了该算法的有效性。

关键词：不平衡数据集分类高斯混合模型混合采样

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温度和存储周期对聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)超薄膜极化性能的影响

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材料工程 2021年第11期49卷 90-97页

作者：时志李兴佳张修丽孟祥建黄志强张丹丹徐红霞上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 中国科学院上海技术物理研究所红外物理国家重点实验室上海200083 上海工程技术大学微纳制造新材料研究中心上海201620

研究不同存放周期条件下聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)(P(VDF-TrFE))电容器样品的极化反转性能,分析温度和存放周期对极化反转性能的影响规律。研究结果表明,存放5个月的样品,经过60℃,106次化反转测试,其相对剩余极化强度Pr/Pr0仍高达0.70以上... 详细信息

研究不同存放周期条件下聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)(P(VDF-TrFE))电容器样品的极化反转性能,分析温度和存放周期对极化反转性能的影响规律。研究结果表明,存放5个月的样品,经过60℃,106次化反转测试,其相对剩余极化强度Pr/Pr0仍高达0.70以上,表现出良好的时效稳定性。通过研究P(VDF-TrFE)样品极化反转性能的演化规律,预测了极化反转调控的P(VDF-TrFE)样品时效稳定性模型。通过模拟P(VDF-TrFE)分子链微观结构演变过程,给出了电活性界面层对分子链中氟化氢气体形成的抑制模型,建立存放周期和测试温度对样品极化性能影响的分子链微观结构机制,进一步验证了界面层作用的陷阱电荷密度减小,同时关联的时效稳定性微观动力学行为。本工作的研究结果为柔性电子器件的应用提供理论参考。

关键词：聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)超薄膜时效稳定性抑制氟化氢生成模型极化反转

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基于灰色GM(1,1)模型的上海城镇养老保险人口分布预测

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系统工程理论与实践 2010年第12期30卷 2244-2253页

作者：王宇熹汪泓肖峻上海工程技术大学管理学院上海201620 江西财经大学金融与统计学院南昌330013

通过利用上海人口普查和1%人口抽样调查数据及历年统计年鉴数据,结合人口精算学递推和灰色动态GM(1,1)模型,对2008-2050年上海城镇养老保险"老人、中人、新人"在职和退休人口分布数据做出分类预测.在对人口预测结果曲线趋势... 详细信息

通过利用上海人口普查和1%人口抽样调查数据及历年统计年鉴数据,结合人口精算学递推和灰色动态GM(1,1)模型,对2008-2050年上海城镇养老保险"老人、中人、新人"在职和退休人口分布数据做出分类预测.在对人口预测结果曲线趋势分析基础上发现上海基本养老保险系统实现可持续发展中潜在的最大危机——退休人口抚养危机.研究结论对于上海市养老保险基金收支缺口测算及新人口政策制定具有重要的理论意义和应用价值.

关键词：灰色系统 GM(1, 1) 养老保险预测人口

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L-SMOTE与SVM结合的不平衡数据集分类研究

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计算机工程与应用 2019年第17期55卷 55-62,220页

作者：罗康洋王国强上海工程技术大学管理学院上海201620 上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对不平衡数据集的低分类效率,基于L-SMOTE算法和混合核SVM提出了一种改进的SMOTE算法(FTLSMOTE)。利用混合核SVM对数据集进行分类。提出了噪声样本识别三原则对噪声样本进行精确识别并予以剔除,进而利用F-SMOTE和T-SMOTE算法分别对错... 详细信息

针对不平衡数据集的低分类效率,基于L-SMOTE算法和混合核SVM提出了一种改进的SMOTE算法(FTLSMOTE)。利用混合核SVM对数据集进行分类。提出了噪声样本识别三原则对噪声样本进行精确识别并予以剔除,进而利用F-SMOTE和T-SMOTE算法分别对错分和正确分类的少类样本进行采样。如此循环,直到满足终止条件,算法结束。通过在UCI数据集上与经典的SMOTE等重要采样算法以及标准SVM的大量实验表明,该方法具有更好的分类效果,改进算法与L-SMOTE算法相比,运算时间大幅减少。

关键词：不平衡数据集分类结合少数过采样技术(SMOTE) 混合核函数支持向量机

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静电纺丝制备性能优异的锂离子电池阳极SiCO@CNFs复合材料

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化工新型材料 2023年

作者：王鑫汪丽莉刘烨上海工程技术大学数理与统计学院

以聚乙烯吡咯烷酮（PVP）为碳前驱体，聚碳硅烷（PCS）为增强相，采用静电纺丝和退火工艺制备SiCO@CNFs复合材料。通过扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、热重分析（TG）和傅利叶变换红外光谱（FT-I... 详细信息

以聚乙烯吡咯烷酮（PVP）为碳前驱体，聚碳硅烷（PCS）为增强相，采用静电纺丝和退火工艺制备SiCO@CNFs复合材料。通过扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、热重分析（TG）和傅利叶变换红外光谱（FT-IR）等方法对样品进行结构表征；通过电化学工作站和高性能电池检测系统对样品电化学性能进行测试。结果表明，在100 mA/g的电流密度下，SiCO@CNFs复合材料的初始放电容量为1498.71 mAh/g。在电流密度为300 mA/g时，经过500次循环后，SiCO@CNFs的容量保持率可为49%，而CNFs的容量保持率仅为12%。SiCO@CNFs显示出优异的锂存储性能和循环稳定性。

关键词：锂离子电池聚碳硅烷碳纳米纤维静电纺丝

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基于腔光力系统的量子非互易性的研究进展

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北京工业大学学报 2023年第6期49卷 717-728页

作者：秦立国吴欣宇邢芬芬田立君上海工程技术大学数理与统计学院上海201600 上海大学物理系上海200444

综述了基于腔光力系统的量子非互易性的研究进展,包括腔光力系统的简介以及其中的非互易性的概念和应用.将目前腔光力系统中非互易性传输的研究分为2类:一类是同一频率域内的非互易性传输,如2个不同光学频率间的光子传输;另一类是跨频... 详细信息

综述了基于腔光力系统的量子非互易性的研究进展,包括腔光力系统的简介以及其中的非互易性的概念和应用.将目前腔光力系统中非互易性传输的研究分为2类:一类是同一频率域内的非互易性传输,如2个不同光学频率间的光子传输;另一类是跨频率域的非互易性传输,如光学频率光子和微波频率光子间传输.此外,讨论了基于腔光力的非互易性器件,如隔离器、定向放大器、环行器和路由器等.最后,对基于腔光力系统的非互易性在量子信息领域中应用的前景做了展望.

关键词：腔光力学非互易性量子干涉光学频率微波频率量子信息

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基于特征交互作用的量化选股策略

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计算机应用与软件 2021年第8期38卷 268-274,337页

作者：舒时克李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201600

针对传统的分类方法没有考虑特征之间的交互作用而导致分类效果不明显的问题,提出一种信息熵-逻辑回归弹性网模型(IE-LR-ElasticNet)。通过加入信息熵的惩罚项来衡量特征之间的交互作用,并利用交替方向乘子法(ADMM)进行求解。仿真实验... 详细信息

针对传统的分类方法没有考虑特征之间的交互作用而导致分类效果不明显的问题,提出一种信息熵-逻辑回归弹性网模型(IE-LR-ElasticNet)。通过加入信息熵的惩罚项来衡量特征之间的交互作用,并利用交替方向乘子法(ADMM)进行求解。仿真实验结果表明,IE-LR-ElasticNet模型在相关性数据越高的数据集中,其估计系数更加接近真实值,且分类效果较好。因此,构建IE-LR-ElasticNet策略,并应用于沪深300指数成分股数据,最终取得24.51%的超额收益。

关键词：交互作用弹性网信息熵逻辑回归 ADMM 多因子选股

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MDT-CNN-LSTM模型的股价预测研究

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计算机工程与应用 2022年第5期58卷 280-286页

作者：曹超凡罗泽南谢佳鑫李路上海工程技术大学数理与统计学院上海201600

股价预测一直是投资者在股票市场中关注的焦点。近年来,深度学习技术在这一领域得到广泛应用。在融合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),构建CNN-LSTM模型的基础上,引入多向延迟嵌入的张量处理技术MDT(mutiway-delay-embedding)... 详细信息

股价预测一直是投资者在股票市场中关注的焦点。近年来,深度学习技术在这一领域得到广泛应用。在融合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),构建CNN-LSTM模型的基础上,引入多向延迟嵌入的张量处理技术MDT(mutiway-delay-embedding),对每日股票因子向量进行因子重构,生成汉克尔矩阵,按时间并排生成汉克尔张量,作为CNN-LSTM模型的输入。利用CNN的卷积与池化对包含因子相关性信息的输入数据提取特征,再将输出的特征矩阵输入到LSTM模型进行关联预测,从而构建了MDT-CNN-LSTM混合模型。选取涉及22个行业的48家公司及12个股票因子进行股价预测,通过从预测精度和时效性两个方面对比实验,显示提出的方法表现优于其他模型,最后选取四类股票指数进行预测,模型效果依旧处于较优水准,验证了引入MDT技术的有效性和可行性。

关键词：股票价格预测多向延迟嵌入(MDT) 卷积神经网络(CNN) 长短时记忆网络(LSTM)

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