局部加权稀疏表示的文本分类算法研究

基于稀疏表示方法的文本分类强调使用训练样本特征的全局结构对测试样本进行稀疏表示,而对文本特征的局部邻域结构和文档之间相似性缺乏考虑,导致文本分类准确率低和高耗时。为了解决上述问题,本研究以最近邻和最近特征子空间为基础,并建立局部邻域结构和距离加权机制,提出一种局部加权稀疏表示的文本分类算法,使文本语义信息表达更丰富、稀疏表示更具判别力。实验结果表明本文算法准确率高于基线算法2.4%～5%,运行速度提高1.35～2.8倍。     

大规模带状线性方程组的追赶法

利用五对角线性方程组的追赶法思想矩阵LU分解的方法,推导出任意带宽的大规模带状线性方程组的追赶法.理论推导表明：对于带宽为2t＋1的n阶带状线性方程组,该算法的运算量级为O（[2t2＋5t＋3]n）,存储量级为O[2（t＋1）n].数值实验表明：该算法比其他一些算法有明显的速度和内存优势.这极大地提高了解线性方程的速度.     

基于自住需求的个人融资投资房地产的模型

在房地产价格随机性条件下对投资者通过融资投资购买房产的问题进行了建模,并运用停时分析、动态规划等方法求解了这个基于实物期权的模型,明确了投资规则中的期权价值.求出了投资者转租为融资买房的最佳房价以及投机者融资入市的房价临界值,本文还对上述结论给出了数值结果.     

数据驱动的操纵员情景意识因果模型研究

为克服传统情景意识(SA)可靠性评价方法的不足,建立了更具鲁棒性的SA因果模型。首先,采用组织定向的SA失误分析框架或方法对核电厂人因事件进行分析,获得了132组样本数据。然后,采用相关性分析方法识别SA影响因素的相关关系,并采用因子分析方法识别SA失误发生的场景,包括操纵员的心智水平、工作态度、压力水平及系统状态呈现水平等。最后,基于上述研究结果,建立数据驱动的SA因果模型。结果表明,基于数据驱动的SA因果模型识别了SA失误发生的场景,且考虑了行为形成因子的因果关系有利于提升SA可靠性定量评价的精度。     

严格上三角矩阵李代数的李triple导子代数

研究严格上三角矩阵李代数N的李triple导子代数加TDerN的结构,证明了它是一个可解李代数,并且给出了其导子代数DerN和李triple导子代数之间的维数差,从而证明了其导子代数是李triple导子代数的真子代数．     

核电厂操纵员的情景意识失误与预防控制研究

核电厂的仪控系统数字化,使得操纵员的情景意识失误（SAE）更为突出。为了识别操纵员存在的主要情景意识失误并进行预防和控制,从认知功能的视角对情景意识失误进行分类,采用建立的SAE分析方法对收集到的人因事件进行分析,获得79组样本数据,识别存在的主要情景意识失误及其原因。基于纵深防御的视角,从SAE的事前预防、事中控制和事后恢复三方面提出了系统化的SAE预防、控制和恢复体系,为数字化核电厂在预防和控制SAE方面提供理论指导。     

一类抛物方程正交小波基的构造

对抛物方程右端项关于时间变量先作小波展开,化为多个可以并行的椭圆方程求解,是国际上近些年来发展起来的一种新的数值求解方法．本文利用勒让德多项式构造出了一类适合的正交小波基,并给出了一般情况下的小波系数递推公式．数值例子验证了递推公式的有效性．