【摘 要】
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大数据的来临促进了数据驱动建模的萌芽与成熟,不计其数的数据在不同领域里迸发和累积。然而样本发生概率低、获取成本高,致使可用于建模研究的有用样本数量有限。数据驱动模
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大数据的来临促进了数据驱动建模的萌芽与成熟,不计其数的数据在不同领域里迸发和累积。然而样本发生概率低、获取成本高,致使可用于建模研究的有用样本数量有限。数据驱动模型的性能好坏关键在于训练样本的数量,造成模型在小样本集上学习能力不佳、泛化能力不强和精度较低的根源在于小样本数量缺乏、分布不平衡或者不均匀。如何解决小样本问题以建立稳健且精确的模型至关重要、刻不容缓。当前处理小样本问题一般有两种途径:一是直接借助相关理论和知识,例如灰色理论和机器学习;二是通过间接的手段扩充原始小样本集,譬如向其添加虚拟样本。为了生成合理的虚拟样本,本文提出了一种基于整体趋势扩散技术和蒙特卡洛的虚拟样本生成方法,用于增强模型在小样本集上的性能。所提方法运用整体趋势扩散技术估计样本扩散的扩展区域,同时用三角隶属函数推估样本的分布趋势,创建三角概率分布模型,然后采用蒙特卡洛方法抽取虚拟样本,有效填补样本的信息空白,用于提高极限学习机的性能。通过两个工业数据集:多层陶瓷电容器(multilayer ceramic capacitors,MLCC)和精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)数据集对该方法进一步验证。实验结果表明,所提方法是一种有效的、可靠的且先进的虚拟样本生成方法。
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RNA是以DNA为模板转录形成的一条单链分子。它既是信息分子,又是功能分子,除了作为遗传物质传递信息外,RNA在基因表达、信号传导等生命活动中也有着重要的催化和调控作用。结构的多样性决定了功能的多样性。然而,以PDB中蛋白质已有的结构数量为基准,RNA的结构还不足1%,这与RNA结构柔性所导致的研究方法缺乏直接相关。另一方面,随着生物学的发展,结构研究已经不再局限于静态结构,对于柔性单链的RNA而
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随着互联网技术的高速发展,信息数量激增,因此科研人员需要花费更多的时间来寻求合适的合作者,这在一定程度上制约了科研工作者在学术上的创新与发展。为科研人员找到合适的合作者进行推荐,能够有效促进知识的交流与创新,节省科研人员发现合作者的时间,最终对学者科研水平的提高和科研成果的增加都有很大帮助。本文研究内容主要包括以下方面:首先,针对现有半同步标签传播算法在标签更新过程中出现的随机性问题,提出一种基于
中邮人寿保险股份有限公司自2009年成立以来,仅用9年便跻身全国寿险公司前列,这主要得益于“自管+代营”的特色模式及渠道的鼎力支持。本文正是在“自营+代管”特色模式的背景下,积极探索公司保险团队及渠道团队的优劣,旨在充分整合邮政企业资源优势,强化“自营”、“代管”两个条线团队成员队伍建设,全面提升团队综合销售能力,解决邮政企业因“双定”形成的理财经理团队缺乏及高端客户流失问题,与此同时通过优化团队
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1992年Allen等人关于近轴标量光束轨道角动量的开创性工作【Phys.Rev.A 45,8185(1992)】把光学角动量变成了这些年来光物理的一个重要研究热点。差不多在同一时间Jordan和Hall关于方位角偏振光束的理论研究工作【Opt.Lett.19,427(1994)】又开创了矢量光束这个研究领域。1998年Berry通过对近轴光束自旋角动量的研究【Proc.SPIE 3487,6(1
随着工程实际对结构优化设计要求越来越高,近年来也有越来越多商用CAE软件加入了拓扑优化模块,但由于其开放性问题,难以快捷兼容不断推陈出新的拓扑优化理论,越来越不能满足工程对结构多样化和个性化的需求,在某些方面这些商业软件可能存在滞后性,有时并不能及时对接需求。本文基于高开放性和高扩展性的SiPESC科学计算平台,针对一种新的拓扑优化算法,移动可变形组件法(Moving Morphable Comp
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