检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 85-88页

作者：董云达张园园李一怡郑州大学数学与统计学院河南郑州450001

对于高光谱解混问题,提出了一个相应的三算子单调包含和求解该问题的一个分裂方法,其中邻近因子可以自适应选取。该方法还可用于求解更一般的带有线性复合的三算子单调包含问题。数值实验表明,该算法的性能远远超过最近提出的邻近内点方... 详细信息

对于高光谱解混问题,提出了一个相应的三算子单调包含和求解该问题的一个分裂方法,其中邻近因子可以自适应选取。该方法还可用于求解更一般的带有线性复合的三算子单调包含问题。数值实验表明,该算法的性能远远超过最近提出的邻近内点方法,并且与其变尺度版本相当。

关键词：邻近内点法单调包含分裂方法高光谱解混自适应

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采用门控循环单元与深度进化策略的股票指数量化模型

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西安交通大学学报 2025年第2期59卷 146-155页

作者：任晓萍陈志平西安交通大学数学与统计学院西安710049 东北石油大学数学与统计学院黑龙江大庆163318

为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM... 详细信息

为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)预测模型,分别对上海证券交易所(上证)超大盘股票指数、上证中盘股票指数和上证小盘股票指数进行预测;接着采用所提出的深度进化量化模型(DES)对三大股票指数的预测值与真实值进行回测研究,通过比较预测结果与真实结果在同一策略下的各项回测指标和交易细节等特性确定最优网络结构和策略参数,进而优化深度进化策略;最后根据优化后的策略提出了GRU-DES模型,并再次对三大股票指数进行样本外数据回测来验证模型有效性。实证回测结果表明:所提出的GRU-DES模型在各量化回测指标上较LSTM-DES模型与RNN-DES模型的预测精度均高出14%以上,有效解决了统计预测指标的随机性和过拟合的问题;根据2016年至2024年7年间数据回测,所提出的GRU-DES模型比强化学习模型在各回测指标中均展现了稳定性和有效性。

关键词：股票指数量化模型长短时记忆神经网络门控循环单元收益率

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黄河三门峡水文站非汛期流量预测研究

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人民黄河 2025年第4期47卷 38-43,57页

作者：程桂芳周芸郑州大学数学与统计学院河南郑州450001

黄河径流具有非稳态、非线性的特点,为了给河南省保障水安全等提供参考,对黄河三门峡水文站非汛期流量进行了研究。构建变分模态分解(VMD)与长短期记忆网络(LSTM)、支持向量回归机(SVR)相结合的非汛期径流预测模型,利用麻雀优化算法(SSA... 详细信息

黄河径流具有非稳态、非线性的特点,为了给河南省保障水安全等提供参考,对黄河三门峡水文站非汛期流量进行了研究。构建变分模态分解(VMD)与长短期记忆网络(LSTM)、支持向量回归机(SVR)相结合的非汛期径流预测模型,利用麻雀优化算法(SSA)调节模型参数以提高预测精度。采用VMD算法将非汛期流量数据分解为多个本征模函数(IMF),基于K-Means聚类法计算分量间的欧氏距离,将欧氏距离的倒数作为各分量的权重,最后将各分量结果输入LSTM/SVR进行模型预测,加权重构分量预测值得到流量预测结果,并与加权前后VMD-SSA-LSTM、VMD-SSA-SVR模型进行对比。结果显示,提出的K-Means加权VMD-SSA-LSTM模型预测三门峡水文站2003年1月—2023年5月(非汛期月份)每日平均流量,平均绝对误差为82.54 m^(3)/s、均方根误差为106.64m^(3)/s、拟合优度达0.92,能有效预测非汛期流量。

关键词：径流预测变分模态分解 LSTM SVR K-Means聚类黄河流域

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有限域上的多项式环中除数函数在二次多项式序列上的均值

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数学学报(中文版) 2025年第2期68卷 268-277页

作者：魏桐杨志善青岛大学数学与统计学院青岛266071

在本文中,我们利用Dudek[***.,2019,99(1):1-9]的方法研究定义在有限域多项式环上的除数函数在二次多项式序列上的均值,对比整数环上除数函数在二次算术序列上的均值,二者从阶的角度来看一致.

关键词：有限域上的多项式环除数函数均值

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带切换的随机泛函微分方程的稳定性分析

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北京理工大学学报 2025年第3期45卷 321-326页

作者：席福宝夏子涵北京理工大学数学与统计学院北京100081

为了研究一类连续分量和离散分量共存的随机泛函微分方程的稳定性.在耗散条件下,利用Ito公式研究带Markov切换的随机泛函微分方程精确解的均方指数稳定性,并采用Euler-Maruyama方法研究此方程数值解的均方指数稳定性.此外,通过数值例子... 详细信息

为了研究一类连续分量和离散分量共存的随机泛函微分方程的稳定性.在耗散条件下,利用Ito公式研究带Markov切换的随机泛函微分方程精确解的均方指数稳定性,并采用Euler-Maruyama方法研究此方程数值解的均方指数稳定性.此外,通过数值例子及其仿真模拟,验证了此方程精确解和数值解的均方指数稳定性.

关键词：随机泛函微分方程 Markov切换精确解 Euler-Maruyama数值解稳定性

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非完美Z排序集抽样下Logistic分布中总体均值的估计

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系统科学与数学 2025年

作者：戴文琛陈望学杨瑞吉首大学数学与统计学院湖南师范大学数学与统计学院

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和... 详细信息

本文首次在非完美Z排序集抽样(IZRSS)下研究了Logistic分布中总体均值的估计.从理论上证明了IZRSS样本均值是总体均值的无偏估计,并且当1/m≤p≤1时,IZRSS样本均值作为总体均值的估计比简单随机抽样(SRS)样本均值作为总体均值的估计和非完美排序集抽样(IRSS)样本均值作为总体均值的估计有效.小样本情形下的数值结果和实际数据进一步验证了这个理论结果.

关键词：非完美Z排序集抽样 Logistic分布样本均值

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基于两种新标量表示的安全高效标量乘算法

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软件学报 2025年

作者：程石胡志陶铮中南大学数学与统计学院

标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width nonadjacent form, OWNAF),它将传... 详细信息

标量乘法是传统椭圆曲线密码(ECC)的核心运算.标量表示决定了标量乘法算法中的迭代方式,进而直接影响算法的安全性和效率.提出两种新的标量表示算法:一种称为规则窗口非相邻算法(ordered window width nonadjacent form, OWNAF),它将传统的窗口非相邻算法与随机密钥分割处理相结合,在提升计算效率的同时可以抵抗能量分析攻击;另一种称为窗口联合正则形式(window joint regular form, wJRF),它由传统的联合正则形式改进而来,适用于多标量乘算法,与已有算法相比,在减少基础计算量的同时有着更好的安全性.

关键词：标量乘算法侧信道攻击窗口非相邻形式联合正则形式

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二阶线性微分方程解的复动力性质

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数学学报(中文版) 2025年第1期 165-172页

作者：吴秀碧李雪贵州大学数学与统计学院

关于亚纯函数Julia集的研究一直是复动力系统的热点问题之一.本文通过研究二阶线性微分方程解在角域的增长性质,就其Julia集的径向分布情况,给出了更为精确的下界估计.

关键词：零点聚值线亏值 Julia集径向分布

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优先配送绿色VRP的混合启发式求解算法

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系统仿真学报 2025年第2期37卷 413-423页

作者：崔焕焕官礼和重庆交通大学数学与统计学院重庆400074

考虑物流配送中部分客户货物存在不可混装的问题,在传统同时取送绿色车辆路径问题基础上,根据客户需求将客户划分为优先配送、非优先只取不送、非优先有取有送3种类型,并建立最小化总成本的单目标非线性优化模型。基于模拟退火和自适应... 详细信息

考虑物流配送中部分客户货物存在不可混装的问题,在传统同时取送绿色车辆路径问题基础上,根据客户需求将客户划分为优先配送、非优先只取不送、非优先有取有送3种类型,并建立最小化总成本的单目标非线性优化模型。基于模拟退火和自适应大邻域搜索算法设计了一种混合启发式求解方法,采用改进的节约算法构造初始解,在模拟退火算法框架中利用5种破坏算子和2种修复算子进行自适应大邻域搜索,直至稳定。仿真结果表明:所提算法能有效降低总成本和减少车辆数,且具有较快的收敛速度和较强的稳定性。

关键词：绿色车辆路径问题同时取送货节约算法模拟退火自适应大邻域搜索

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基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别

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工程科学学报 2025年第2期47卷 328-338页

作者：苏越唐朝晖谢永芳高小亮张虎马炜烨汤海玚中南大学自动化学院长沙410083 中南大学数学与统计学院长沙410083

准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮... 详细信息

准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮选工况的密切联系,提出基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别方法.首先,所提模型融合了卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)和视觉Transformer(Vision transformer,ViT)的结构和优点,同时感知泡沫局部空间信息和全局信息,完备表征泡沫图像.其次,模型引入稀疏的多头注意力机制,每个注意力头以不同的稀疏程度处理特征,从不同尺度下感知全局信息,同时引入注意力门控单元优化特征传递,最终实现锌浮选工况识别.实验结果表明,本文所提工况识别方法在锌浮选泡沫图像数据集上的准确率达到88.62%,解决了传统CNN和ViT模型不能充分利用泡沫图像全局信息,且无法自适应捕捉泡沫图像重要特征的问题,为浮选流程优化提供有力支持.

关键词：工况识别卷积神经网络视觉Transformer 稀疏注意力泡沫浮选

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