使用长短期记忆网络预测NBA比赛胜负

深度学习与机器学习的方法已广泛应用于NBA(美国篮球职篮联赛)的比赛胜负的预测中,然而过去的方法未对过去几场比赛的数据进行建模,忽略了比赛双方近期状态的有效表示.为了解决这个问题,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络的方法对NBA常规赛的比赛胜负进行预测.该方法分别以比赛中的两支球队过去几场比赛的数据作为LSTM的输入,以该场比赛结果作为输出,训练能够预测比赛胜负的模型.本质上是使用球队在该赛季的历史数据的平均值作为该球队的实力,以近几场比赛的数据序列作为该球队状态的体现.在实验中比较了其他几种预测NBA比赛胜负的方法(支持向量机、卷积神经网络、逻辑回归模型等方法),数据来自2014—2019年间的5个赛季的NBA常规赛数据.结果表明,模型的预测准确率达到(69.09％),高于其他几种模型.     

Levy变异进化规划算法的计算时间分析

连续型进化算法的计算时间分析是目前国内外研究的难题,对此研究了I_cvy变异进化规划(evolutionary programming based on Levy mutation, LEP)算法的计算时间分析理论。具体的分析步骤如下:首先在将LEP算法建模为吸收态Markov过程的基础上,证明了LEP算法的收敛性;然后,结合LEP算法选择算子的特点,以首达最优解的期望时间作为计算时间分析的主要指标;最后,利用I_cvy分布的近似变形给出LEP算法计算时间的估计式。研究结果表明,最优解空间的Lebesgue测度、算法的种群规模和搜索范围对计算时间有直接影响。     

句子级状态下LSTM对谣言鉴别的研究

针对目前网络谣言鉴别研究,文本学习往往会受到文本读入内容过长导致长距离信息丢失或者是为了捕捉局部信息而依赖于长期输入表示从而影响鉴别结果。通过提出S-LSTM(sentence-state long short term memory networks)算法在保留字词节点信息的同时对句子进行聚合,从而保留句子的局部和全局信息,进而提升网络谣言鉴别的精确性和有效性。与TextGCN、Bi-GCN、Att＿BiLSTM等几种深度网络谣言鉴别方法的对比中,该方法在两组模型测试上的准确率分别达到78.87%、90.30%,均取得了不错的效果,在考虑句子全局信息的情况下,其对谣言鉴别效果会有不错的提升。     

二元进化策略的收敛性分析

进化算法的理论研究,如收敛性、时间复杂性研究,是当前的一大热点和难点,有关的理论结果并不多。针对二元进化策略(1+1) ES建立时齐马尔科夫过程模型,利用连续状态马氏过程理论证明了与(1+1) ES相关联的马氏过程在一类连续优化问题中具有指数遍历性,在此基础上证明了(1+1)ES在求解此类优化问题时能以概率1最终找到最优解。所提出的分析方法为进化算法的理论研究提供了一条新思路。     

使用长短期记忆网络预测NBA比赛胜负

深度学习与机器学习的方法已广泛应用于NBA(美国篮球职篮联赛)的比赛胜负的预测中,然而过去的方法未对过去几场比赛的数据进行建模,忽略了比赛双方近期状态的有效表示.为了解决这个问题,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络的方法对NBA常规赛的比赛胜负进行预测.该方法分别以比赛中的两支球队过去几场比赛的数据作为LSTM的输入,以该场比赛结果作为输出,训练能够预测比赛胜负的模型.本质上是使用球队在该赛季的历史数据的平均值作为该球队的实力,以近几场比赛的数据序列作为该球队状态的体现.在实验中比较了其他几种预测NBA比赛胜负的方法(支持向量机、卷积神经网络、逻辑回归模型等方法),数据来自2014—2019年间的5个赛季的NBA常规赛数据.结果表明,模型的预测准确率达到(69.09％),高于其他几种模型.     

基于关系模型的进化算法收敛性分析与对比

研究建立了一种等态等价关系与强/弱态偏序关系模型,用于分析进化算法在收敛性上的等价性与可比性.基于吸收态Markov(马尔可夫)性,满足等态关系的进化算法具有等价的收敛性,从而在收敛性意义上实现了进化算法的等价类划分.在等态关系基础上,建立了弱态和强态的偏序关系,提出了一种对比进化算法收敛性的数学工具,在此基础上设计了...     

二元进化策略的全局收敛与早熟收敛

离散状态马尔科夫链理论已经广泛应用于进化算法的收敛性和时间复杂度分析中,而连续状态马尔科夫过程理论由于需要用到比较高深的数学工具,应用还不多.引入连续状态马尔科夫过程理论,以测度论为工具,借助公理化的条件数学期望理论推导出关键的转移概率的计算公式,分析了以(1+1)ES为代表的连续型进化算法的收敛性,从理论上证明若采用常变异算子,包括正态分布、柯西分布在内的一大类常用变异分布可使(1+1)ES依概率收敛到全局最优解的ε-邻域;构造了一个带适应值平台的函数,从理论上证明某些自适应变异算子即使以正态分布、柯西分布为变异分布也会导致(1+1)ES陷入早熟收敛.通过仿真实验验证了理论分析.结果表明自适应调整机制并非总是有效的.     

使用扩声系统的厅堂之声学设计

作者经过多年的理论探索和实践应用,在厅堂的扩声设计中从建筑声学、电声学以及两者的关系出发,从理论上阐述了自己的观点,并佐以实例说明。《电声技术》将其推荐给大家研讨,并将在以后的《电声技术》中,继续介绍作者在这一主题方面的论述,也期望广大同行发表自己的见解,介绍自己的经验体会。