检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2023年第1期43卷 169-190页

作者：潘婧柴洪峰孙权周勇中国银联金融科技研究院上海201201 复旦大学金融科技研究院上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 华东师范大学统计学院统计交叉科学研究院统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室上海200062

针对超高维删失数据,通过降维技术可以进行特征选取,去除大数据中的噪声数据,以便挖掘高维大数据的重要信息,进行大数据的相关分析和应用.本文提出了一种稳健的偏相关系数来进行特征筛选,并引入逆概率加权方法来处理删失,发展出一种新... 详细信息

针对超高维删失数据,通过降维技术可以进行特征选取,去除大数据中的噪声数据,以便挖掘高维大数据的重要信息,进行大数据的相关分析和应用.本文提出了一种稳健的偏相关系数来进行特征筛选,并引入逆概率加权方法来处理删失,发展出一种新的联合特征筛选方法.本文利用响应变量的条件分布函数来构造偏相关性度量,可以全面地刻画其与协变量间的相关性,且相较于传统的皮尔逊偏相关系数,该度量对于响应存在异常值,厚尾分布以及异方差结构时具有稳健性.其次,基于该度量所提出的联合特征筛选方法通过投影作用来消除由协变量之间的相关关系产生的干扰作用,故能够较好地改善假阴性错误、假阳性错误及协变量的共线性问题.我们推导了该方法的理论性质,给出了快速的迭代算法,并进一步通过模拟和实例分析来考察该算法在有限样本下的数值表现.

关键词：超高维删失数据特征筛选偏相关系数逆概率加权估计稳健性

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可在线配置结构的多源融合位姿估计框架

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机器人 2022年第6期44卷 660-671页

作者：武东杰仲训昱崔晓珍彭侠夫杨功流厦门大学航空航天学院福建厦门361102 厦门市大数据智能分析与决策重点实验室福建厦门361102 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

针对组合导航系统中,融合算法结构难以在线进行配置的问题,基于误差状态扩展卡尔曼滤波器(ES-EKF)和标准观测模型库,提出一种不依赖特定平台、可在线配置结构的多源融合估计框架,赋予组合导航系统动态变更信息源融合方式的能力。对多种... 详细信息

针对组合导航系统中,融合算法结构难以在线进行配置的问题,基于误差状态扩展卡尔曼滤波器(ES-EKF)和标准观测模型库,提出一种不依赖特定平台、可在线配置结构的多源融合估计框架,赋予组合导航系统动态变更信息源融合方式的能力。对多种导航子系统的输出信息进行分类和建模,建立一个不依赖于特定传感器和平台的标准观测模型库。设计一种算法结构的表示规则,将算法结构映射为融合模式,实现信息源和变量的灵活选择。基于该融合估计框架,设计并实现了一个惯性测量单元/磁力计/编码器/相机/激光雷达组合导航系统。最后,在野外数据集上进行了多种测试,该系统能够通过人工静态地或自主动态地变更融合模式灵活配置融合算法的结构,且定位精度优于robot-localization算法。试验结果表明,该框架可有效地实现多源融合估计、可在线地配置融合结构。

关键词：组合导航系统多源融合估计扩展卡尔曼滤波在线可配置结构位姿估计移动机器人定位

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基于Transformer的预训练语言模型在生物医学领域的应用

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厦门大学学报（自然科学版） 2024年第5期63卷 883-893页

作者：游至宇阳倩傅姿晴陈庆超李奇渊厦门大学医学院健康医疗大数据国家研究院福建厦门361102 北京大学健康医疗大数据国家研究院跨媒体通用人工智能全国重点实验室北京100191

[背景]随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已成为生物医学研究领域中的一项关键技术.而基于Transformer框架的预训练语言模型(T-PLMs)已被广泛应用于生物医学文本的分析,有效地推动了临床决策支持系统的发展和基因组学数据... 详细信息

[背景]随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已成为生物医学研究领域中的一项关键技术.而基于Transformer框架的预训练语言模型(T-PLMs)已被广泛应用于生物医学文本的分析,有效地推动了临床决策支持系统的发展和基因组学数据的解读.[进展]本文聚焦于T-PLMs在生物医学领域的应用,探讨其在处理和理解生物医学文本数据方面的潜力和挑战.首先回顾NLP技术的演进,从传统的特征工程到预训练语言模型的兴起,特别是BERT等模型如何改变生物医学文本分析的范式;随后详细介绍T-PLMs的训练范式,包括预训练和微调过程,以及如何通过特定领域的预训练和Prompt工程来提升模型在生物医学任务中的性能;进而深入探讨T-PLMs在生物医学领域的多样化应用,包括文本表示和知识挖掘、临床决策支持、医学影像理解、蛋白质预测、分子表示和药物设计等,并特别归纳收集了上述多个生物医学细分领域相关的数据库资料.[展望]当前研究和应用中仍面临许多挑战,如模型可解释性、数据隐私保护、多模态数据等.基于此对未来的研究方向提出展望,以充分发挥NLP在推动生物医学研究和改善患者护理方面的潜力.

关键词：自然语言处理生物医学应用预训练语言模型多模态学习医疗文本挖掘

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基于改进BERTopic模型的领域主题表征及演化研究

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图书情报工作 2025年第3期69卷 78-89页

作者：刘颖于春梅李晓晨李叶赵铭宇吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林省金融科技重点实验室长春130117 吉林省商务大数据研究中心长春130117 大数据与交叉科学研究院长春130117

[目的/意义]瞄准领域前沿范围,预测未来发展研究主题,有助于科研工作者寻找该领域新的学科增长点,优化政府部门资源配置。[方法/过程]运用深度学习预训练模型增强文本的语义表示能力,提出改进BERTopic(SBERT-UMAP-HDBSCAN-TopMine)主题... 详细信息

[目的/意义]瞄准领域前沿范围,预测未来发展研究主题,有助于科研工作者寻找该领域新的学科增长点,优化政府部门资源配置。[方法/过程]运用深度学习预训练模型增强文本的语义表示能力,提出改进BERTopic(SBERT-UMAP-HDBSCAN-TopMine)主题表征模型,以期丰富和完善主题表征与主题演化方法。首先,使用SBERT模型进行句子嵌入,弥补句子向量存在非光滑各向异性,UMAP降维后利用HDBSCAN算法进行主题聚类,为避免主题识别在语义表达上存在盲点,运用TopMine对聚类主题短语抽取进行主题表征;其次,利用WMD计算相邻时间段不同主题间相似度,发现不同时间段领域主题产生、发生和动态关联的过程,并对领域热点主题进行动态演化分析。[结果/结论]以供应链金融领域为例进行实证分析,将供应链金融的研究方向划分为供应链金融风险评估、供应链金融融资模式、现代金融科技赋能和可持续供应链金融4个类别,模型有助于提升供应链金融领域热点主题的可解释性与可识别性,通过动态演化分析发现可持续供应链金融是目前及未来关注的重点。

关键词： BERTopic 领域主题主题表征动态演化多源数据

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优胜劣汰还是逆向选择——基于上市公司质量与股价表现关联的研究

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管理科学学报 2025年第2期28卷 154-170页

作者：靳馥境姜富伟唐国豪北京交通大学经济管理学院北京100044 厦门大学宏观经济研究中心/经济学院/王亚南经济研究院厦门361000 湖南大学金融与统计学院长沙410006 湖南大学高性能分布式账本与数字金融教育部重点实验室长沙410082

构建优胜劣汰的高质量资本市场是金融服务实体经济的关键.本文使用90多个财务特征指标等高维大数据和多种机器学习与计量方法提取基本面信息,对上市公司质量进行评价并构建基本面质量综合指数,研究基本面质量与股价表现的关联关系.研究... 详细信息

构建优胜劣汰的高质量资本市场是金融服务实体经济的关键.本文使用90多个财务特征指标等高维大数据和多种机器学习与计量方法提取基本面信息,对上市公司质量进行评价并构建基本面质量综合指数,研究基本面质量与股价表现的关联关系.研究发现,上市公司基本面质量对股价表现具有显著为正的预测能力.其中,由偏最小二乘法构建的基本面质量指数对股票横截面收益的预测能力最强,年化收益近38%,且CAPM、三因子和五因子模型对此不能解释.本文还从行为金融和经济周期等视角探索公司基本面质量对股票价格的影响机制,发现市场情绪、有限套利、公司投资等决策和经济周期都有助于理解上市公司质量溢价现象.本文研究表明,我国股票市场定价效率已稳步提高,进入了“优胜劣汰”和价值投资阶段.

关键词：基本面质量股票收益文本情绪有限套利大数据与机器学习

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基于层次观测认知诊断的考生成绩预测方法

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厦门大学学报（自然科学版） 2022年第6期61卷 1044-1052页

作者：方寒月曹浪财厦门大学航空航天学院厦门市大数据智能分析与决策重点实验室福建厦门361005

认知诊断旨在发现考生对特定知识点的掌握程度,从而实现对考生成绩的预测.以嵌入向量的形式表示考生和试题,提出了一个由知识点掌握程度、试题掌握程度、试题观测分数构成的基于层次观测的认知诊断框架(HoCDF)模拟考生的分数生成过程.... 详细信息

认知诊断旨在发现考生对特定知识点的掌握程度,从而实现对考生成绩的预测.以嵌入向量的形式表示考生和试题,提出了一个由知识点掌握程度、试题掌握程度、试题观测分数构成的基于层次观测的认知诊断框架(HoCDF)模拟考生的分数生成过程.该框架基于神经网络搭建,通过试题观测分数的差异区分不同的试题类型,从而探索不同试题类型之间的关系并实现联合建模.此外,通过增加不含激活函数的单层网络作为额外通路,HoCDF提高了对考生嵌入向量的学习效果,更加充分地诊断出不同考生对同一知识点的掌握程度差异,从而更加清楚地区分不同考生对同一知识点的掌握程度差异.实验结果表明:HoCDF的性能远优于其他考生建模方法,不仅能成功诊断出考生对知识点的掌握程度,而且在相同训练集比例下,可以更加有效地预测考生成绩.

关键词：认知诊断层次观测掌握程度知识点成绩预测神经网络

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二分网络中基于增强动态距离模型的社团检测算法

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厦门大学学报（自然科学版） 2022年第6期61卷 1038-1043页

作者：苏思行陈碧连曹浪财厦门大学航空航天学院厦门市大数据智能分析与决策重点实验室福建厦门361005

为了在二分网络中能够更好地利用动态距离模型,提高动态距离模型的鲁棒性,提出一种新的局部非对称边缘聚类系数(local asymmetric edge clustering coefficient,LAECC),将自我中心(Ego-Leader)从单模网络扩展到二分网络,用来判断专属邻... 详细信息

为了在二分网络中能够更好地利用动态距离模型,提高动态距离模型的鲁棒性,提出一种新的局部非对称边缘聚类系数(local asymmetric edge clustering coefficient,LAECC),将自我中心(Ego-Leader)从单模网络扩展到二分网络,用来判断专属邻居节点对距离产生的影响,摆脱敏感参数.同时,提出一种在二分网络中基于Ego-Leader进行社团检测的增强动态距离模型(E-BiAttractor),E-BiAttractor不仅继承了BiAttractor在检测二分网络社团时的优异表现,而且通过引入Ego-Leader来代替敏感参数,优化了模型在二分网络上的鲁棒性,并提出相应的社团检测算法.最后在8个公开数据集上进行实验对比分析,验证了所提模型的有效性.大量实验表明,相较于几种已有的算法,E-BiAttractor具有良好的性能.

关键词：社团检测二分网络动态距离自我中心

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RV减速器等效误差建模与参数优化

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厦门大学学报（自然科学版） 2022年第2期61卷 246-252页

作者：曹楷邵桂芳刘暾东厦门大学航空航天学院福建厦门361102 厦门市大数据智能分析与决策重点实验室福建厦门361102

RV减速器是机器人的核心部件,其传动精度对机器人性能起着重要作用.为提高其传动精度,建立了RV减速器的传动误差的等效模型,并利用刚度经验公式对模型的参数进行求解,得到减速器的理论传动误差.在动力学模型的基础上,采用改进遗传算法... 详细信息

RV减速器是机器人的核心部件,其传动精度对机器人性能起着重要作用.为提高其传动精度,建立了RV减速器的传动误差的等效模型,并利用刚度经验公式对模型的参数进行求解,得到减速器的理论传动误差.在动力学模型的基础上,采用改进遗传算法对模型中的经验公式参数进行了优化.将优化得到的误差模型与通过经验公式计算出的误差模型进行对比,结果显示优化后的误差比计算误差降低了10.09%,有效地提高了RV减速器的设计精度.

关键词： RV减速器等效误差模型传动误差改进遗传算法

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基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择

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软件学报 2022年第7期33卷 2667-2682页

作者：林耀进白盛兴赵红李绍滋胡清华闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 厦门大学人工智能系福建厦门361005 天津大学智能与计算学部天津300072

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了... 详细信息

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了不同类节点具有共有与固有属性的特点.据此,提出了基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择算法.该算法利用递归正则化对层次结构的每个内部节点选择对应的固有特征,并充分利用层次结构分析标签关联性,进而利用正则化惩罚项学习各子树的共有特征.该模型不仅能够处理树结构层次化数据,也能直接处理更为复杂常见的有向无环图结构的层次化数据.在6个树结构数据集和4个有向无环图结构数据集上的实验结果,验证了该算法的有效性.

关键词：特征选择分层分类共有特征固有特征递归正则化

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气候转型风险与宏观经济政策调控

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经济研究 2023年第5期58卷 60-78页

作者：陈国进陈凌凌金昊赵向琴厦门大学经济学院金融系 361005 中共福建省委政策研究室经济处 350001 北京航空航天大学经济管理学院、低碳治理与政策智能实验室 100191

如何用好宏观经济政策进行气候治理并化解经济绿色转型带来的金融风险是平稳实现“双碳”目标的重要政策议题。本文构建了包含企业碳排放环境外部性和金融部门摩擦的新凯恩斯环境动态随机一般均衡模型(NK-E-DSGE),评估了碳税和绿色再贷... 详细信息

如何用好宏观经济政策进行气候治理并化解经济绿色转型带来的金融风险是平稳实现“双碳”目标的重要政策议题。本文构建了包含企业碳排放环境外部性和金融部门摩擦的新凯恩斯环境动态随机一般均衡模型(NK-E-DSGE),评估了碳税和绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的影响及其作用机制,并进一步分析了对棕色和绿色资产的差异化宏观审慎监管在缓解气候转型风险中的作用。研究发现:(1)碳税政策有助于减少排放,推动产业低碳转型,但在短期可能引发“滞胀”,同时会大幅冲击棕色资产价格,威胁金融稳定,存在一定的转型风险;(2)绿色再贷款政策的减排效果弱于碳税,但有助于引导产业结构转型,刺激产出和投资,改善银行资产负债表,不易引发显著的转型风险;(3)碳税政策配合“棕色惩罚”和“绿色支持”的宏观审慎监管能够降低银行的气候风险敞口,有效缓解碳税引发的转型风险;(4)金融摩擦以及名义价格粘性是气候政策影响宏观经济和金融稳定的关键机制,金融摩擦越大、价格粘性越小,气候政策导致的宏观经济波动和转型风险越大;(5)碳税和绿色再贷款协调使用的效果优于单一政策,而宏观审慎监管能够进一步提高社会福利。

关键词：气候转型风险碳税绿色再贷款宏观审慎

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