检索结果-内蒙古大学图书馆

统计学与应用 2022年第6期11卷 1421-1430页

作者：汪路段婧霞南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

本文基于2000~2017年山西省粮食产量数据分别构建了灰色预测模型、残差修正的灰色预测模型以及灰色线性组合模型,并预留2018~2021年的粮食产量数据进行预测精度检验。研究表明:灰色线性组合模型优于单一的灰色预测模型。灰色预测模型、... 详细信息

本文基于2000~2017年山西省粮食产量数据分别构建了灰色预测模型、残差修正的灰色预测模型以及灰色线性组合模型,并预留2018~2021年的粮食产量数据进行预测精度检验。研究表明:灰色线性组合模型优于单一的灰色预测模型。灰色预测模型、残差修正的灰色预测模型以及灰色线性组合模型的平均绝对百分比预测分别为12.01%、11.99%、4.49%,拟合精度分别为87.99%、88.01%、95.51%,灰色线性组合模型的预测精度较灰色预测模型其预测精度提高了62.61%。

关键词：灰色模型残差修正灰色线性组合模型粮食产量

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基于t-SNE与UMAP降维的细胞分类及差异化基因筛选研究

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应用数学进展 2022年第10期11卷 6951-6958页

作者：李元夫南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

单细胞RNA测序技术已经广泛地应用于细胞异质性等关键生物学问题的研究中,与此同时该技术的发展也为基因数据分析提出了很大的挑战。本文基于t-SNE和UMAP两种非线性降维方法,对单细胞RNA数据进行降维、聚类并与线性主成分降维聚类结果... 详细信息

单细胞RNA测序技术已经广泛地应用于细胞异质性等关键生物学问题的研究中,与此同时该技术的发展也为基因数据分析提出了很大的挑战。本文基于t-SNE和UMAP两种非线性降维方法,对单细胞RNA数据进行降维、聚类并与线性主成分降维聚类结果进行对比,得出结论:UMAP方法针对单细胞RNA数据降维聚类的效果更为理想。最后以UMAP非线性降维聚类的结果为例筛选出不同细胞类别中的显著差异化基因。

关键词：单细胞RNA测序 t-SNE UMAP 显著差异化基因

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带工作故障的M/M/1重试排队流模型系统性能分析

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应用数学进展 2022年第2期11卷 769-780页

作者：孙红霜叶晴晴南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

为了拓展流排队模型的相关理论,本文研究了带有故障和重试系统的M/M/1排队驱动系统的流模型。基于矩阵几何解法对模型的主要性能指标进行了研究,对构建的微分方程进行推导,得到了系统的稳态库存量的LST及其均值。最后通过数值例子说明... 详细信息

为了拓展流排队模型的相关理论,本文研究了带有故障和重试系统的M/M/1排队驱动系统的流模型。基于矩阵几何解法对模型的主要性能指标进行了研究,对构建的微分方程进行推导,得到了系统的稳态库存量的LST及其均值。最后通过数值例子说明不同参数对各项性能指标的影响,为现实情况中的故障和重试排队服务系统提供参考。

关键词：流模型工作故障重试排队矩阵几何解

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同时考虑期望和方差的不完全信息博弈平衡解的研究

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系统科学与数学 2024年第12期44卷 3573-3585页

作者：王国玲杨辉王春杨光惠汤卫贵州大学数学与统计学院贵阳550025 贵州省博弈决策与控制系统重点实验室贵阳550025 贵州开放大学信息工程学院贵阳550023

文章将方差引入到不完全信息静态博弈中,通过设定方差上界得到可行策略集,在可行策略集内最大化期望收益得到相应的平衡解.首先,由Kakutani不动点定理证明该类博弈平衡解的存在性.其次,当支付函数发生扰动时研究该类博弈平衡解的稳定性... 详细信息

文章将方差引入到不完全信息静态博弈中,通过设定方差上界得到可行策略集,在可行策略集内最大化期望收益得到相应的平衡解.首先,由Kakutani不动点定理证明该类博弈平衡解的存在性.其次,当支付函数发生扰动时研究该类博弈平衡解的稳定性,结果表明,在Baire分类的意义下,大多数该类博弈都是本质的.最后,通过一个实例,即不完全信息静态古诺博弈,对该类博弈平衡解的存在性进一步验证.

关键词：不完全信息博弈期望方差 Nash平衡存在性稳定性

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带有工作休假的可见M/M/2排队系统均衡策略研究

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应用数学进展 2022年第11期11卷 8128-8137页

作者：苏思琦叶晴晴南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

本文研究了带有工作休假的可见M/M/2排队系统的均衡止步策略和社会最优策略。在带有工作休假的M/M/2排队中,两个服务台独立工作,并且在休假期间以较低的服务速率进行工作,而不是完全停止工作。顾客到达排队系统后,根据对队长和服务台状... 详细信息

本文研究了带有工作休假的可见M/M/2排队系统的均衡止步策略和社会最优策略。在带有工作休假的M/M/2排队中,两个服务台独立工作,并且在休假期间以较低的服务速率进行工作,而不是完全停止工作。顾客到达排队系统后,根据对队长和服务台状态的观察,并结合收支结构,决定是否进入排队或止步。基于带有工作休假的M/M/2排队系统,本文研究了完全可见情形下的顾客均衡止步策略,并且从社会收益的角度分析了顾客的纳什均衡策略,得到了所有顾客遵循相同均衡阈值策略下的社会最优策略。最后,通过数值例子说明了系统参数对社会收益的影响,得到社会收益关于排队系统在正常忙期与工作休假期间服务时间和休假时间呈负相关的结论。

关键词： M/M/2排队止步均衡策略纳什均衡工作休假

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基于Doc2vec的微博评论情感倾向研究

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应用数学进展 2022年第1期11卷 269-277页

作者：李荟珍南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

该文针对疫苗接种的相关微博评论进行情感倾向分析,首先利用基于神经网络的Doc2vec模型训练文本向量,继而使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、逻辑回归(LR)三种机器学习的算法完成情感分类任务,且分别讨论了三种算法在四种不同的Doc2ve... 详细信息

该文针对疫苗接种的相关微博评论进行情感倾向分析,首先利用基于神经网络的Doc2vec模型训练文本向量,继而使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、逻辑回归(LR)三种机器学习的算法完成情感分类任务,且分别讨论了三种算法在四种不同的Doc2vec模型设定方案下的分类表现。其中Distributed Memory version of Paragraph Vector (PV-DM)算法训练的文本向量中,RF表现最优,在方案一与方案二上其F1分数值均为最高,分别为87.24%、87.50%。基于Distributed Bag of Words version of Paragraph Vector (PV-DBOW)算法训练的文本向量中,SVM表现最优,在方案三与方案四上其F1分数值达到最高,分别为84.11%、83.91%。

关键词：情感倾向 Doc2vec模型文本分类机器学习微博评论

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Operad As^(LC)■Dend的Koszul性

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中山大学学报（自然科学版）（中英文） 2023年第6期62卷 135-142页

作者：樊馨蔓高兴张兆泰兰州财经大学信息工程与人工智能学院甘肃兰州730101 兰州大学数学与统计学院甘肃兰州730000 甘肃省数学与统计学基础学科研究中心甘肃兰州730070 青海民族大学数学与统计学院青海西宁810007 兰州大学萃英学院甘肃兰州730000

用重写系统的方法证明了operad As^(LC)■Dend是Koszul的,其中As^(LC)■Dend是结合operad As的线性相容operad和叶型operad Dend的Manin黑方积.

关键词： operad Koszul性线性相容operad 叶型operad Manin黑方积

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一类实矩阵对广义奇异值的表达公式

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华南师范大学学报（自然科学版） 2021年第6期53卷 111-114页

作者：沈卫杰汤天宇徐玮玮南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

应用双随机矩阵的性质,首先得到了一类实对角矩阵迹函数优化问题的解析解,再由该解析解得到了计算实矩阵对第i个广义奇异值的表达公式,最后数值算例验证了结论的有效性.

关键词：实矩阵对广义奇异值广义奇异值分解迹函数

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基于得分函数的概率分类模型研究

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应用数学进展 2022年第10期11卷 7000-7011页

作者：李佳洁南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

现代统计学中有各种分类方法,在数据研究中,类别分得越精准,得到的结果就越有价值。对于二元分类问题,本文提出了一种基于得分函数的概率分类模型MKL,从理论上证明了所提出的MKL估计的一致性。在实证方面,本文通过拟牛顿算法直接对连续... 详细信息

现代统计学中有各种分类方法,在数据研究中,类别分得越精准,得到的结果就越有价值。对于二元分类问题,本文提出了一种基于得分函数的概率分类模型MKL,从理论上证明了所提出的MKL估计的一致性。在实证方面,本文通过拟牛顿算法直接对连续化后的MKL统计量进行优化,给出了模拟研究的分类效果和一个心脏衰竭数据集的实例。该方法考虑了预测能力、计算复杂度和实际可解释性方面的权衡,与现有的分类方法相比具有优势。

关键词：分类得分函数准确率机器学习

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基于自变权的CNN & LSTM组合PM_2.5浓度预测——以北京为例

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应用数学进展 2022年第4期11卷 2095-2106页

作者：严洁王桂芝南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京

本文基于CNN和LSTM神经网络模型,构建自变权的CNN &LSTM组合模型。首先分析污染物因子和气象因子与PM2.5的相关性,确定PM2.5浓度的预测因子,再对数据进行标准化预处理,用CNN模型和LSTM模型分别进行预测,最后,采用基于自变权的CNN &a... 详细信息

本文基于CNN和LSTM神经网络模型,构建自变权的CNN &LSTM组合模型。首先分析污染物因子和气象因子与PM2.5的相关性,确定PM2.5浓度的预测因子,再对数据进行标准化预处理,用CNN模型和LSTM模型分别进行预测,最后,采用基于自变权的CNN &LSTM组合模型进行预测,并比较不同模型的预测效果。结果表明:1) PM2.5浓度与空气污染物(PM10, SO2, NO2, CO, O3)之间的相关性总体高于PM2.5浓度与气象因子变量(温度、湿度、风速、气压、降水量)之间的相关性,其中NO2与PM2.5相关性最强,降水量与PM2.5相关性最弱;2) CNN-LSTM (variable)模型的预测结果优于LSTM、CNN、CNN-LSTM (equal)、CNN-LSTM (residual)模型;3) CNN-LSTM (variable)模型的RMSE、MAE和MAPE的值分别为2.07%、9.66%和8.66%。

关键词： LSTM CNN PM2.5预测变权组合

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