基于人工智能与情感分析的房价分析系统设计与实现

随着大数据与人工智能技术的兴起,深度学习方法在房价投资方面有极大发挥空间。文章设计并实现了一个智能房价分析系统,主要包括基于LSTM的"房价预测"和基于情感分析的"舆情舆论"两大模块,可较好实现房价未来趋势预测及舆情分析,为企业和投资者提供参考和指引。     

基于Zadoff-Chu序列的OFDM精确定时同步算法

针对OFDM系统在多径衰落环境下通过能量大小定时而产生定时误差的问题,文中提出了一种基于Zadoff-Chu序列的第一径检测算法,利用序列相关性得到信道冲激响应估计值,此外分析了残留频偏对定时同步的影响,并通过改进自适应门限抑制残留频偏来判定准确定时位置。算法在时域完成,实现简单且运算量小。通过仿真对比其他算法可以看出,文中所提算法在高速移动多径环境中第一径检测概率高、均方误差小,特别是低信噪比下仍能准确同步。     

基于强化学习的HP模型优化方法研究

蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等，但这些方法成功收敛的鲁棒性不高，容易陷入局部最优。由此提出一种基于强化学习的HP模型优化方法，利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点，在全状态空间中，构建基于能量函数的奖赏函数，引入刚性重叠检测规则，充分挖掘生物序列中的全局进化关系，从而进行有效与稳定的预测。以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象，与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心算法只能在62.5%的序列上进行收敛，该文方法能在5万次训练后稳定的在所有序列上达到了收敛。与粒子群算法相比，两者都能找到最低能量结构，但该文的运行时间较粒子群算法降低了63.9%。     

多因素复合作用FRP筋拉伸性能以及寿命预测分析

通过拉伸试验研究在多因素复合老化作用下纤维增强复合材料(FRP)的拉伸性能。试验参数主要包括温度、树脂基体、应力以及FRP纤维种类等。试验结果表明,温度越高FRP的抗拉强度降低越快;在同等条件下,应力可以加速FRP筋材抗拉性能的退化;环氧基体FRP筋材的力学性能优于乙烯基酯基体FRP筋材;CFRP筋各项力学性能优于BFRP筋;温度对FRP筋材的弹性模量影响较小;基于Arrhenius方程结合试验数据确定在此条件下的环境折减系数,进而对其进行寿命预测。     

一种作业弹性与截止时间感知的作业调度算法

针对采用MapReduce模型的大数据分析作业的调度问题进行深入研究，并分析现有任务调度算法的缺陷，现有算法没有考虑资源分配对于作业截止时间的影响，也未考虑不同类型作业截止时间的敏感性问题。因作业的完成时间随着分配资源的不同而改变，故称之为弹性作业，截止时间敏感性是指不同类型作业对截止时间要求的严格程度不同。针对以上问题，提出一种截止时间感知的弹性作业调度算法（DA）。该算法将作业依据截止时间敏感程度进行分类，在基于作业整体执行时间预测的基础上，通过调控不同的资源分配策略来改变作业完成时间，同时结合用户对于截止时间的需求及作业预执行的收益来提前规划作业的资源分配及调度次序使得整体收益最大化。将算法在仿真拥有210个物理节点的集群中进行实验，实验表明该算法满足了截止时间的限制并使得作业整体收益值平均提高了2.37倍。     

椭圆柔性铰链疲劳失效分析与寿命预测

针对柔顺机构中柔性铰链受到交变对称循环载荷的作用下,使柔性铰链最薄弱处容易产生应力集中,导致柔性铰链疲劳失效问题,以柔顺机构中椭圆型柔性铰链为研究对象,以材料力学中纯弯曲理论为基础,推导椭圆柔性铰链切口处最大集中应力计算公式;利用ANSYS仿真分析,对比验证了计算公式的准确性与可行性;在此基础上,通过引入线性回归方法,建立椭圆型柔性铰链寿命预测模型,既可以预测椭圆型柔性铰链的疲劳寿命,也可以解决疲劳失效问题。通过实例验证了该模型的正确性与有效性,可为其他类型柔性铰链的疲劳失效与寿命预测提供重要参考。     

基于深度学习的文本自动摘要方案

针对自然语言处理（NLP）生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题，提出了一种新的生成式自动摘要解决方案，包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础，结合摘要的特点，引入词性、词频和逆文本频率三个词特征，有效地提高了词语的理解；而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射（seq2seq）与自编码器结构为基础，引入注意力机制、门控循环单元（GRU）结构、双向循环神经网络（BiRnn）、多层循环神经网络（MultiRnn）和集束搜索，提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要（LCSTS）数据集的实验结果表明，该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题，并在Rouge标准评价体系中表现良好，提高了摘要准确性与语句流畅度。     

油田区块监测指标与开发指标预测建模及运用

对油田区块监测工作进行分析,认识到区块监测指标以及开发指标预测建模的重要性,其核心目的是根据油田区域的基本情况,构建完善性的预测模式,以此来提高油田工作的整体质量,为行业的发展提供保障。     

防气窜固井技术研究

从气窜机理、气窜预测方法、提高水泥浆防气窜性能、防气窜固井工艺技术四个方面进行研究,为固井防气窜提供理论依据,进而提升防气窜固井技术。     

基于灰色模型与ARIMA模型的股票价格预测

以三只股票的历史数据作原始序列,建立了GM(1,1)模型与ARIMA自适应过滤组合模型.分析两种模型的应用场景,并以ARIMA模型为基础建立股价反转判断模型.实验证明,所建立的模型在短期内的拟合、预测与反转判断效果较为理想.