检索结果-内蒙古大学图书馆

CT系统参数标定及成像

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数学建模及其应用 2018年第1期7卷 24-32页

作者：蔡志杰复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

建立了CT系统模板参数标定的数学模型.然后利用标定的参数,对接收数据进行了图像重构.最后对2017年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛A题的论文予以评述.

关键词：参数标定图像重构最小二乘

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深圳市生活垃圾处理社会总成本的核算和预测

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数学建模及其应用 2018年第2期7卷 59-68页

作者：高健聪蒋沁芝聂正同蔡志杰曹沅复旦大学大数据学院上海200433 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

研究了深圳市生活垃圾处理的成本核算问题.将垃圾处理的经济成本核算分解为收运、分类、填埋、焚烧和生物处理5个部分,同时还考虑了不同处理方案引起的水污染和大气污染的环境成本.经成本核算得到垃圾分类、生物处理和垃圾焚烧是3种较... 详细信息

研究了深圳市生活垃圾处理的成本核算问题.将垃圾处理的经济成本核算分解为收运、分类、填埋、焚烧和生物处理5个部分,同时还考虑了不同处理方案引起的水污染和大气污染的环境成本.经成本核算得到垃圾分类、生物处理和垃圾焚烧是3种较优的处理方案.以常住人口、生产总值和过夜游客总量作为解释变量,通过统计分析,发现深圳市生活垃圾清运量在未来10年内将大幅增长.

关键词：垃圾处理成本核算微分方程二次移动平均法

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联系广义Kaup-Newell谱问题的有限维和无穷维Hamilton系统,Darboux变换和多孤子解

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河北北方学院学报（自然科学版） 2006年第1期22卷 1-13页

作者：范恩贵复旦大学数学研究所教育部非线数学模型与方法开放实验室上海200433

从一个带有任意参数的广义Kaup—Newell谱问题出发,我们推导出与多个物理方程相联系的非线性发展方程族．并证明了该方程族在Liouville意义下可积并具有多Hamilton结构．同时在位势函数和特征函数的Bagmann约束下,将广义Kaup—Newell谱... 详细信息

从一个带有任意参数的广义Kaup—Newell谱问题出发,我们推导出与多个物理方程相联系的非线性发展方程族．并证明了该方程族在Liouville意义下可积并具有多Hamilton结构．同时在位势函数和特征函数的Bagmann约束下,将广义Kaup—Newell谱问题非线性化为一完全可积的有限维Hamilton系统．利用一种系统的方法构造了以Kundu方程为代表的N-次Darboux变换,由此得到了Kundu方程的多孤子解．

关键词：谱问题方程族 Hamilton结构 Darboux变换孤子解

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基于因子情境的机器学习多因子选股模型

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数学建模及其应用 2019年第4期8卷 10-19页

作者：乐斌蔡志杰胡伟超深圳点宽网络科技有限公司广东深圳518000 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

对"通过机器学习优化股票多因子模型"问题进行详细分析.首先,给出了因子筛选的聚类方法,从各大类因子中筛选出具有代表性的最优因子;然后,应用3种机器学习模型,即SVM模型、GBDT模型和XGboost模型,构建了机器学习选股模型,与... 详细信息

对"通过机器学习优化股票多因子模型"问题进行详细分析.首先,给出了因子筛选的聚类方法,从各大类因子中筛选出具有代表性的最优因子;然后,应用3种机器学习模型,即SVM模型、GBDT模型和XGboost模型,构建了机器学习选股模型,与传统的等权重线性多因子模型相比,预测效果有了很大的改进;最后,从机器学习模型输入因子有效性的角度改进了风险控制.

关键词：机器学习多因子模型因子有效性 Sharpe比率

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基于深度学习模型预测财务造假的上市公司

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数学建模及其应用 2021年第3期10卷 54-59页

作者：蔡景波蔡志杰深圳点宽网络科技有限公司广东深圳518000 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

上市公司财务造假是一种违规行为,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.使用多种统计方法提取特征,并结合经济学意义得到了最终特征集.针对数据的不平衡问题,采用过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法进行处理.最后采用3种神经网络模... 详细信息

上市公司财务造假是一种违规行为,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.使用多种统计方法提取特征,并结合经济学意义得到了最终特征集.针对数据的不平衡问题,采用过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法进行处理.最后采用3种神经网络模型融合的方法,以AUC值为评价指标来预测财务造假的上市公司.

关键词：特征选择深度学习神经网络不平衡处理财务造假

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基于机器学习模型预测A股市场高送转股票

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数学建模及其应用 2020年第4期9卷 74-84,F0003页

A股高送转作为我国政策特有的现象,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.本文对A股数据集进行缺失值、异常值、标准化等数据处理,采取特征选择中过滤法、包裹法、嵌入法等方法提取特征,结合经济学意义得到最终特征.数据的不平衡采... 详细信息

A股高送转作为我国政策特有的现象,对其精确、有依据的预测有一定的研究价值.本文对A股数据集进行缺失值、异常值、标准化等数据处理,采取特征选择中过滤法、包裹法、嵌入法等方法提取特征,结合经济学意义得到最终特征.数据的不平衡采取过采样、欠采样以及SMOTE采样等方法处理.最后采用基于Stacking算法融合模型,第1层学习器采用5种分类机器学习模型,并进行超参数调整;第2层采用LightGBM模型预测,以F1分数为评价指标,进行对A股市场预测哪些公司可能会实施高送转.

关键词：特征选择机器学习集成学习不平衡处理高送转

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基于市场资金流向分析的商品期货量化交易策略

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数学建模及其应用 2017年第3期6卷 35-41,F0003页

作者：刘峰蔡志杰乐斌深圳数字动能信息技术有限公司广东深圳518000 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

本文就第五届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛A题"基于市场资金流向分析的商品期货量化交易策略"给出了一种分析方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评。

关键词：资金流向商品期货量化交易策略

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基于新冠病毒的传播链分析及防控研究

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数学建模及其应用 2024年第3期13卷 58-66页

作者：周燕珠蔡志杰广东泰迪智能科技股份有限公司广东广州510000 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

控制疫情发展是疫情防控的重要课题,本文基于某市新冠疫情防疫系统的数据多层次深入地探讨了新冠疫情防控策略.首先构建了新冠病毒传播链的分析框架,分析病毒的传播模式,追踪阳性人员的密接者和次密接者,深入分析聚集性疫情特性,从而达... 详细信息

控制疫情发展是疫情防控的重要课题,本文基于某市新冠疫情防疫系统的数据多层次深入地探讨了新冠疫情防控策略.首先构建了新冠病毒传播链的分析框架,分析病毒的传播模式,追踪阳性人员的密接者和次密接者,深入分析聚集性疫情特性,从而达到精准防控的目的;其次,建立病毒传播指数来评估疫苗接种针次对病毒传播的影响,结果表明随着疫苗接种针次的增加,传播指数随之下降,验证了疫苗的有效性;最后,针对场所差异化管控,以人流量为切入点,通过两种聚类算法来识别重点管控的场所类型,结果表明交通、住宅等场所类型需要重点管控,娱乐、文化、购物等场所类型需要次重点管控.

关键词：新型冠状病毒传播链传播指数场所管控

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旅游评论文本分析

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数学建模及其应用 2021年第4期10卷 43-54页

作者：邵为希杨坦蔡志杰华南师范大学数学科学学院广东广州510631 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

景区和酒店的网络评论是游客制定旅游计划和旅游企业了解游客意见并改进服务的重要参考.由于旅游评论数据量大、质量参差不齐,导致游客和企业无法有效获取其中的有价值信息.本文提出旅游评论文本分析的4个任务,包括旅游目的地的游客印... 详细信息

景区和酒店的网络评论是游客制定旅游计划和旅游企业了解游客意见并改进服务的重要参考.由于旅游评论数据量大、质量参差不齐,导致游客和企业无法有效获取其中的有价值信息.本文提出旅游评论文本分析的4个任务,包括旅游目的地的游客印象分析、景区和酒店的综合评价、网络评论的有效性分析以及景区和酒店的旅游特色挖掘,并且给出这些任务的求解思路和实现方法.

关键词：旅游评论热词挖掘情感分析文本有效性旅游特色

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基于非侵入式负荷监测与分解的电力数据挖掘

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数学建模及其应用 2018年第4期7卷 30-36,48页

作者：杨坦蔡志杰华南师范大学数学科学学院广东广州510631 复旦大学数学科学学院上海200433 上海市现代应用数学重点实验室上海200433 非线性数学模型与方法教育部重点实验室上海200433

非侵入式负荷监测与分解是一种通过对采集自用户总开关处的负荷数据进行分析而实现自动辨识总负荷内部每个用电设备的工作状态和用电功率的技术,对实现电力分项计量、提高电力行业生产管理水平、建设智能电网和节约型社会有着重要的意义... 详细信息

非侵入式负荷监测与分解是一种通过对采集自用户总开关处的负荷数据进行分析而实现自动辨识总负荷内部每个用电设备的工作状态和用电功率的技术,对实现电力分项计量、提高电力行业生产管理水平、建设智能电网和节约型社会有着重要的意义.本文针对居民用户的实测负荷数据,介绍了负荷数据的构成和含义、数据的预处理、负荷特征的构造和设备识别的思路与方法.

关键词：非侵入式负荷监测与分解稳态特征暂态特征

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