检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2025年

作者：刘鹏杰简金宝邵虎许佳伟邵枫蒋枚萱中国矿业大学数学学院江苏省应用数学中心广西民族大学数学科学学院广西应用数学中心湘潭大学数学与计算科学学院

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值... 详细信息

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值与实际观测值的误差度量准则,使路段流量估计值更匹配于观测值.其次,使用带有?2-范数的误差度量准则将先验OD需求作为辅助引入到目标函数中,提出一种固定路段选择比例下的非凸OD需求估计模型.根据构建模型的可分结构特点,设计基于ADMM的分裂算法以求解该模型.随后,对所提分裂算法进行理论分析,包括子序列收敛性,全局收敛性,迭代复杂性和收敛率等方面.为验证所提模型及相应分裂算法的数值表现,使用三个交通路网进行OD需求估计试验.试验结果显示,在估计OD需求误差可接受情况下,所提模型及算法获得的路段流量估计值与观测值较为匹配.

关键词：起点–讫点需求估计固定路段选择比例非凸模型交替方向乘子法

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三种时间序列模型预测红细胞类血液需求趋势效果对比

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中国输血杂志 2025年第2期38卷 257-262页

作者：邱亚娟张建平罗佳李培林罗孟卓李琼英刘格雷情廖凯长沙血液中心湖南长沙410024 湘潭大学数学与计算科学学院湖南湘潭411100

目的运用自回归移动平均模型(autoregressive intgrated moving average model, ARIMA)、长短时记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM)和ARIMA-LSTM组合模型对长沙地区红细胞用血趋势进行分析和预测,为本市制定合理、有效的... 详细信息

目的运用自回归移动平均模型(autoregressive intgrated moving average model, ARIMA)、长短时记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM)和ARIMA-LSTM组合模型对长沙地区红细胞用血趋势进行分析和预测,为本市制定合理、有效的血液库存管理提供可靠依据。方法通过收集2012—2023年长沙各级医院红细胞类用血数据,建立ARIMA模型、LSTM模型以及ARIMA-LSTM模型组合,并通过2024年1—5月临床红细胞类实际用量来评估验证模型预测效果,运用两种评价指标平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和均方根误差(root mean square error, RMSE)检验模型的外推预测精度,然后对模型预测效果进行比较。结果 LSTM模型、最优模型ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12和ARIMA-LSTM模型组合预测的RMSE分别为5 206.66、3 096.43和2 745.75,MAPE分别为18.78%、11.54%和9.76%,提示ARIMA-LSTM模型组合精度优于ARIMA模型、LSTM模型,预测结果与实际情况基本一致。结论在短期预测长沙地区红细胞类临床用血量方面,ARIMA-LSTM模型组合优于各自单一模型。

关键词： ARIMA模型 LSTM模型 ARIMA-LSTM模型需求/预测红细胞

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面向图神经网络的节点重要性排序研究进展

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 877-900页

作者：曹璐丁苍峰马乐荣延照耀游浩洪安琪延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在... 详细信息

节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在节点重要性排序任务中,GNN能够充分利用图结构信息和节点特征进行节点重要性的评估。相比于传统的节点排序方法,GNN可以更好地处理图结构数据的多样性和复杂性,捕捉节点间的复杂关联和语义信息,并自动学习节点特征表示,减少手工特征工程的偏差,提升节点重要性排序任务的准确性。因此,基于图神经网络的方法已成为节点重要性研究的主流方向。对近年来图神经网络的节点排序方法进行分类和综述。梳理了节点排序、图神经网络及经典节点重要性度量指标的核心概念。全面总结了基于图神经网络的节点重要性方法的最新进展,并根据基础图神经网络及其衍生的变体,将节点重要性排序方法分为基础图神经网络、图卷积神经网络、图注意力网络和图自编码器四类。同时,分析这些方法在社交网络、交通网络和知识网络等下游任务中的性能表现。对现有研究进行全面总结,分析现有方法的时间复杂度、优点、局限性和性能,并根据现有研究的不足讨论未来的研究方向。

关键词：节点重要性节点排序图神经网络表示学习

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需求随机时企业生产的优化

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湘潭大学学报(自然科学版) 2025年

作者：杨佳倩谭激扬湘潭大学数学与计算科学学院

本文在市场需求不确定条件下研究单一产品的多周期报童模型。假设任意时间周期内扣除生产所需资金外的剩余资金溢出（作其它投资或给股东分红），以最大化企业未来的累积贴现溢出资金量的期望为目标。文章推导出考察期有限长的条件下值... 详细信息

本文在市场需求不确定条件下研究单一产品的多周期报童模型。假设任意时间周期内扣除生产所需资金外的剩余资金溢出（作其它投资或给股东分红），以最大化企业未来的累积贴现溢出资金量的期望为目标。文章推导出考察期有限长的条件下值函数满足的迭代关系式和考察期长无限制的条件下值函数满足的Bellman方程，并证明最优值函数是Bellman方程的唯一解。最后，提供一个计算最优值函数和最优生产策略的迭代算法，并通过数值算例加以验证。

关键词：报童模型最优生产策略压缩映射

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一般更新风险模型的赤字时间占比

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湘潭大学学报(自然科学版) 2025年

作者：贺俊谭激扬湘潭大学数学与计算科学学院

基于一个符合正载荷条件的 Sparre Andersen模型，在存在红利边界 b的情况下，考虑其赤字时间占比的期望问题。通过分析相邻两次索赔时间间隔内的赤字时间，并以盈余到达红利边界 b后首次发生索赔的时刻为观察点，推导出赤字时间占比会... 详细信息

基于一个符合正载荷条件的 Sparre Andersen模型，在存在红利边界 b的情况下，考虑其赤字时间占比的期望问题。通过分析相邻两次索赔时间间隔内的赤字时间，并以盈余到达红利边界 b后首次发生索赔的时刻为观察点，推导出赤字时间占比会随时间的增长而收敛到一个常数，并构造函数序列推导出这个常数的递归算法。此外，我们还证明赤字时间序列服从伯恩斯坦大数定律，并推导出赤字时间的期望的递归公式，从而得到赤字时间占比的期望的另一种算法。

关键词： Sparre Andersen模型赤字时间序列赤字时间占比递归算法伯恩斯坦大数定律.

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求解凸约束单调非线性方程组的惯性加速非单调无导数投影算法

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运筹学学报(中英文) 2025年

作者：周旋政章旭胡雅伶彭拯湘潭大学数学与计算科学学院湘潭大学自动化与电子信息学院智能可信导航与定位湖南省重点实验室

针对带有凸约束的非线性单调方程组,本文提出一种新型惯性加速非单调无导数投影方法。该方法融合了三项共轭梯度投影法、惯性技术及模拟退火非单调技术,不依赖于线搜索即可确保搜索方向的充分下降性和信赖域性质。在一定条件下,本文证... 详细信息

针对带有凸约束的非线性单调方程组,本文提出一种新型惯性加速非单调无导数投影方法。该方法融合了三项共轭梯度投影法、惯性技术及模拟退火非单调技术,不依赖于线搜索即可确保搜索方向的充分下降性和信赖域性质。在一定条件下,本文证明了算法的全局收敛性。与现有高效算法的数值对比实验显示,本文算法在计算效率和稳定性方面具有明显优势。

关键词：共轭梯度方向惯性加速非单调技术单调非线性方程组无导数投影方法

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融入标签相关性先验的多视图多标签学习

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计算机科学 2025年第2期52卷 58-66页

作者：盛思柔欧阳宵陶红侯臣平国防科技大学理学院长沙410073 湘潭大学数学与计算科学学院湖南湘潭411105

多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但... 详细信息

多视图多标签学习作为一种广泛应用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等多个领域的机器学习和数据挖掘技术,正受到研究者们的广泛关注。在此框架下,样本通常由多个视图进行表征,并且可以同时关联到多个标签。尽管已有大量方法被提出,但许多方法未能充分整合先验信息来提升学习性能,这往往导致预测性能不尽如人意。针对这一问题,文中提出了一种新的多视图多标签学习方法,称为融入标签相关性先验的多视图多标签学习(Multi-view multi-label Learning with Label Correlation Priors,MERIT)。该方法在无标签的训练数据的情况下,仅利用标签相关性先验作为弱监督信息来获取多标签预测模型,从而减少对大量标注数据的依赖。它不仅能自适应地调整不同视图的权重,还能最小化样本相似性与标签相似性之间的差异,从而更准确地描述同一组样本间的相似性。在8个多视图多标签数据集上的实验结果表明,与同类方法相比,MERIT展现出了更优越的性能。

关键词：多视图多标签标签相关性样本相似性先验信息自加权策略

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Nosé-Hoover系统中的周期解和KAM不变环面

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数学学报(中文版) 2025年第1期68卷 99-112页

作者：胡盛清张静华深圳北理莫斯科大学计算数学与控制系东师范大学数学科学学院

在本文中,我们考虑了一个一维Nosé-Hoover系统:■,其中p,q,ξ∈R是一维变量,m,n≥0是整数,Q,β是参数.对于足够大的Q,我们利用平均化方法证明了线性稳定周期解的存在性.此外,基于Moser扭转定理,我们证明了当Q足够大时在周期轨道周... 详细信息

在本文中,我们考虑了一个一维Nosé-Hoover系统:■,其中p,q,ξ∈R是一维变量,m,n≥0是整数,Q,β是参数.对于足够大的Q,我们利用平均化方法证明了线性稳定周期解的存在性.此外,基于Moser扭转定理,我们证明了当Q足够大时在周期轨道周围系统的不变环面的存在性.

关键词：周期解 KAM不变环面 Moser扭转定理平均化理论

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改进RT-DETR的航拍小目标检测算法

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 272-281页

作者：刘思元高凯雍龙泉陕西理工大学数学与计算机科学学院陕西汉中723001

针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConv... 详细信息

针对现有的目标检测算法在航拍图像中的小目标上易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR(real-time detection transformer)的算法。在主干网络中引入了部分卷积(partial convolution,PConv),设计了PConvBlock结构,并通过由PConvBlock组成的BasicBlock-PConvBlock模块替代原有BasicBlock,有效减少了模型参数。采用双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构优化特征融合模块,并引入S2特征进一步提升小目标的检测能力。引入CARAFE上采样算子,增强了多尺度特征的快速融合。实验表明,在VisDrone测试集上,改进后的模型在参数量上比RT-DETR模型降低了13.9%,同时在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上分别提升了2.4和1.9个百分点。在TT100K和DOTA数据集上均优于RT-DETR算法。改进模型在保持较小参数量和计算量的同时,提高了检测精度,满足了无人机航拍图像实时检测的应用需求。

关键词：小目标检测轻量化 RT-DETR 部分卷积

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基于存档的多目标鱼鹰优化算法

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数学的实践与认识 2025年第1期55卷 158-171页

作者：李奕轩田云娜延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

针对鱼鹰优化算法无法求解多目标优化问题,提出一种多目标鱼鹰优化算法.首先引入存档机制存储非支配解,促进算法的收敛;然后使用顶级鱼鹰个体选择机制从存档中选择最优鱼鹰个体;最后使用自适应差分t分布变异增强算法的全局搜索能力.将... 详细信息

针对鱼鹰优化算法无法求解多目标优化问题,提出一种多目标鱼鹰优化算法.首先引入存档机制存储非支配解,促进算法的收敛;然后使用顶级鱼鹰个体选择机制从存档中选择最优鱼鹰个体;最后使用自适应差分t分布变异增强算法的全局搜索能力.将所提算法与其他5种算法在CEC2020多模态多目标测试集中15个函数上进行测试,实验结果表明,所提算法得到的帕累托最优解集具有良好的多样性和收敛性.此外,通过焊接梁设计问题的实验对比分析,验证了所提算法在实际应用中的有效性和实用性.

关键词：鱼鹰优化算法存档机制拥挤度差分t分布变异焊接梁设计问题

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