检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2024年第2期23卷 66-73页

作者：蔡晓楠郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

识别网络中的重要节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。为了更好地挖掘复杂网络中的重要节点,考虑到节点核心位置和网络拓扑结构变化对节点重要性评估的影响,基于节点收缩法提出两类改进的复杂网络重要节点评估... 详细信息

识别网络中的重要节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。为了更好地挖掘复杂网络中的重要节点,考虑到节点核心位置和网络拓扑结构变化对节点重要性评估的影响,基于节点收缩法提出两类改进的复杂网络重要节点评估方法,并进行仿真实验与比较分析。一方面,k-shell值对节点位置可进行粗粒化评估,将节点的k-shell值与网络中所有k-shell值之和的比作为节点收缩法得到的节点重要度(IMC)系数,提出基于新的节点重要度K-IMC的改进算法;另一方面,利用网络结构熵刻画网络拓扑结构的变化,结合收缩前后网络标准结构熵的变化,提出基于又一新的节点重要度E-IMC的改进算法。在此基础上,对两类改进的重要节点评估算法进行仿真实验,运用SIR模型和鲁棒性测试对算法性能进行评价与分析。实验结果表明,相较于原始节点收缩法,K-IMC算法和E-IMC算法的重要节点排序结果均表现出更高的准确性。其中,E-IMC算法相较K-IMC算法的准确性更高,KIMC算法相较E-IMC算法的运算效率更高。

关键词：复杂网络节点收缩法 k-shell 标准结构熵

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基于SCFSO-MD算法的DNA微阵列数据分类方法

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软件导刊 2022年第12期21卷 92-97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DNA微阵列数据高维、类别不平衡的特点,为提高分类准确性,提出一种基于谱聚类特征选择与闵可夫斯基度量相结合的过采样算法SCFSO-MD。该算法使用谱聚类对特征进行聚类,分别定义特征区分度和特征独立性,并将二者的乘积作为特征子簇... 详细信息

针对DNA微阵列数据高维、类别不平衡的特点,为提高分类准确性,提出一种基于谱聚类特征选择与闵可夫斯基度量相结合的过采样算法SCFSO-MD。该算法使用谱聚类对特征进行聚类,分别定义特征区分度和特征独立性,并将二者的乘积作为特征子簇中代表性特征的选择依据以构造特征子集,特征区分度使用特征标准差度量,特征独立性使用斯皮尔曼系数度量,同时在SMOTE过采样中分别使用不同阶数下的闵可夫斯基距离度量方法计算K近邻样本。实验结果表明,SCFSO-MD-S算法在SRBCT、Leukemia、Colon Tumor和Ovarian Cancer数据集上的F-value值分别最高可达0.99、0.95、0.90和0.97。当最优特征子集数量仍旧较大时,基于曼哈顿距离度量的SMOTE算法效果比使用欧氏距离所获得的分类效果鲁棒性更强。

关键词： DNA微阵列数据高维数据不平衡分类谱聚类相关性系数闵可夫斯基距离

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结合双预训练语言模型的中文文本分类模型

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智能计算机与应用 2023年第7期13卷 1-6,14页

作者：原明君江开忠上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对Word2Vec等模型所表示的词向量存在语义模糊从而导致的特征稀疏问题,提出一种结合自编码和广义自回归预训练语言模型的文本分类方法。首先,分别通过BERT、XLNet对文本进行特征表示,提取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征;再... 详细信息

针对Word2Vec等模型所表示的词向量存在语义模糊从而导致的特征稀疏问题,提出一种结合自编码和广义自回归预训练语言模型的文本分类方法。首先,分别通过BERT、XLNet对文本进行特征表示,提取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征;再分别通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分提取上下文特征,最后分别使用自注意力机制(Self_Attention)和层归一化(Layer Normalization)实现语义增强,并将两通道文本向量进行特征融合,获取更接近原文的语义特征,提升文本分类效果。将提出的文本分类模型与多个深度学习模型在3个数据集上进行对比,实验结果表明,相较于基于传统的Word2Vec以及BERT、XLNet词向量表示的文本分类模型,改进模型获得更高的准确率和F1值,证明了改进模型的分类有效性。

关键词：预训练语言模型双向长短期记忆网络自注意力机制层归一化

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以江苏省为例的新冠肺炎传播评价

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技术与创新管理 2020年第4期41卷 323-328页

作者：谢佳鑫上海工程技术大学数理与统计学院上海200000

新冠肺炎疫情(COVID-19)在湖北省武汉市爆发,正值春运,这个每逢春节最大规模人口流动的特殊时期,为了防止病毒扩散,中国政府在2020年1月23日采取了空前的全国性范围的干预措施,这些政策包括大规模的检疫隔离、严格的交通管制和对疑似病... 详细信息

新冠肺炎疫情(COVID-19)在湖北省武汉市爆发,正值春运,这个每逢春节最大规模人口流动的特殊时期,为了防止病毒扩散,中国政府在2020年1月23日采取了空前的全国性范围的干预措施,这些政策包括大规模的检疫隔离、严格的交通管制和对疑似病例的广泛监测。然而,这些措施执行是否严格及时对流行病蔓延的影响是未知的,希望展示出行管制措施对流行病蔓延作用的效果,并做好灾难备份。国家卫生健康委员会和江苏省卫生健康委员会整理了从1月23日到3月15日更新的COVID-19确诊感染病例数据,并运用SEIR模型和Python可视化去拟合和预测感染曲线,去分析部分防控手段的有效性。通过限制人们出行,实行交通管制,能够有效地减少人群聚集性感染的危险。实际情况显示,在江苏2月18日开始无新增病例,3月中旬病例全部治愈清零,模型拟合的结果基本吻合。可见,采取的疫情防控措施是十分有效的,但各个地方仍不能放松警惕,继续执行严格的检测手段,巩固现阶段取得的成果,助力全球抗击疫情。

关键词： COVID-19 SEIR模型 Python 疫情发展拟合效果评价

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基于灰色改良模型的城市轨道交通客流预测研究

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软件导刊 2021年第4期20卷 135-140页

作者：徐熠明上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

为缓解日益增长的城市轨道交通拥堵,避免由此导致的一系列事故发生,以上海地铁客流数据为研究对象,基于灰色理论对上海地铁短期客流数据进行预测,并采用Holt双参数指数平滑法优化传统的灰色新陈代谢预测模型,建立灰色改良新陈代谢模型... 详细信息

为缓解日益增长的城市轨道交通拥堵,避免由此导致的一系列事故发生,以上海地铁客流数据为研究对象,基于灰色理论对上海地铁短期客流数据进行预测,并采用Holt双参数指数平滑法优化传统的灰色新陈代谢预测模型,建立灰色改良新陈代谢模型。实验结果表明,优化后的灰色预测模型在普通工作日、特殊工作日和周末客流量预测上的方差比分别为0.023%、0.06%、0.40%,在预测精度上明显高于传统灰色预测模型的精度;同时,其对于2017-2018年客流量的预测也更接近于真实值。因此,该方法可为城市轨道交通运营组织的客流预测提供参考建议。

关键词：灰色改良新陈代谢模型客流量预测 Holt双参数指数平滑

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基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型

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上海工程技术大学学报 2022年第2期36卷 218-223页

作者：张田华张怡谢晓金上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

我国信用不良的企业数量远小于信用良好的企业数量,样本类别的极端不平衡导致传统的信用评估模型在训练时无法充分学习信用不良企业的特征.为提高极端梯度提升算法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)在企业信用评估这种不平衡分类问... 详细信息

我国信用不良的企业数量远小于信用良好的企业数量,样本类别的极端不平衡导致传统的信用评估模型在训练时无法充分学习信用不良企业的特征.为提高极端梯度提升算法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)在企业信用评估这种不平衡分类问题中的准确率,提出一种基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型.在XGBoost算法拟合过程中,加入代价敏感损失函数迫使模型更加关注少数类的特征,并引入贝叶斯优化调整模型的重要超参数.以我国A股市场中小板块企业2016—2020年数据为样本,实证结果表明,基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型能够在保证总体识别精度的情况下提高对信用不良企业的识别准确率.

关键词：损失函数极端梯度提升算法代价敏感企业信用评估

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基于在线课程大学生自主学习影响因素及对策研究

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上海工程技术大学教育研究 2018年第3期 55-58页

作者：肖翔上海工程技术大学数理与统计学院

基于在线开放课程的自主学习已成为课堂教学的有效延伸,本文在上海工程技术大学在线课程运行实践的基础上,对大学生在线课程自主学习的效果进行深入研究。从学生、教师及学校三个方面挖掘并解析出大学生自主学习效果的影响因素,并向有... 详细信息

基于在线开放课程的自主学习已成为课堂教学的有效延伸,本文在上海工程技术大学在线课程运行实践的基础上,对大学生在线课程自主学习的效果进行深入研究。从学生、教师及学校三个方面挖掘并解析出大学生自主学习效果的影响因素,并向有关教学管理部门提出相应的对策。

关键词：在线课程自主学习对策研究

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0−1膨胀负二项回归模型在COVID−19疫情分析中的应用

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上海工程技术大学学报 2022年第2期36卷 212-217页

作者：马巧玲肖翔上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

在公共卫生等应用领域,经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况.为更好地拟合这类数据,采用0−1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析.在数据扩充基础上,结合Pólya−Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断.最后,对我国湖北省2019... 详细信息

在公共卫生等应用领域,经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况.为更好地拟合这类数据,采用0−1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析.在数据扩充基础上,结合Pólya−Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断.最后,对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID−19)死亡数据集进行分析.研究表明,0−1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.

关键词： 0−1膨胀负二项回归模型 2019冠状病毒病 Pólya−Gamma潜变量贝叶斯推断

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长三角区域隐含碳排放的分解及预测研究

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生产力研究 2022年第6期 21-25,F0003页

作者：赵祺郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

长三角地区在对外贸易中,隐含碳排放量较大。文章首先利用投入产出模型测算长三角各区域对外贸易隐含碳排放量,基于跨期SDA结构分解方法将隐含碳排放的影响因素分解为能耗强度效应、能源结构效应、产业结构效应和需求规模效应,通过构建S... 详细信息

长三角地区在对外贸易中,隐含碳排放量较大。文章首先利用投入产出模型测算长三角各区域对外贸易隐含碳排放量,基于跨期SDA结构分解方法将隐含碳排放的影响因素分解为能耗强度效应、能源结构效应、产业结构效应和需求规模效应,通过构建SVR(支持向量回归机)模型,对2021—2025年长三角碳排放量进行预测。结果表明:长三角区域各省市隐含碳排放整体趋势为上升—下降—上升趋势,排放总量最大的省份是浙江省,最少的是上海市;隐含碳排放量的能源结构和能耗强度的负效应大于需求规模的正效应;同时利用SVR模型预测得出未来长三角区域碳排放形势为2021—2023年呈上升趋势,2024—2025年呈平缓下降趋势。

关键词：长三角区域隐含碳排放投入产出法 SDA结构分解支持向量回归

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二维AlC纳米片吸附有毒气体的第一性原理研究

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上海工程技术大学学报 2021年第2期35卷 129-136页

作者：李晓怡梅甜甜王畅吴建宝上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

基于密度泛函理论研究有毒气体(SO_(2)、NO_(2)、NO、CO、H_(2)S、NH_(3)和HCN)在二维碳化铝(AlC)纳米片上的吸附性能,并进一步计算各种吸附体系的电子性质以及功函数.计算结果表明:吸附气体后AlC单层并未改变其金属性,吸附能的变化区间... 详细信息

基于密度泛函理论研究有毒气体(SO_(2)、NO_(2)、NO、CO、H_(2)S、NH_(3)和HCN)在二维碳化铝(AlC)纳米片上的吸附性能,并进一步计算各种吸附体系的电子性质以及功函数.计算结果表明:吸附气体后AlC单层并未改变其金属性,吸附能的变化区间为[-3.11,-0.09]eV,除CO和HCN外,其他气体均可以通过化学吸附被稳定地吸附在AlC单层上;电荷分析表明,被吸附后,NO_(2)、NO和SO_(2)分别从AlC单层上得到0.473|e|,0.317|e|和0.249|e|;电荷密度差分图也进一步说明AlC单层与NO_(2)、NO和SO_(2)这3种有毒气体间存在较强的相互作用,并且SO_(2)、NO_(2)和NO在吸附后,体系的功函数明显增加.基于AlC单层吸附有毒气体后能量、电子性质和功函数的响应,AlC单层有望成为SO_(2)、NO_(2)和NO等有毒气体的检测材料或传感材料.

关键词： AlC单层有毒气体传感器功函数第一性原理计算

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