自由和绑定生成森林中树的数目对

来源 :南开大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zxhllgl1314
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为了研究恶意病毒在信息物理融合系统(CPS)中的传播机理,该文同时考虑潜伏期、感染期和免疫期时滞及非线性饱和发生率,建立了一类恶意病毒传播易感者-染病者-恢复者-易感者(SIRS)模型。考虑了从感染态恢复后的计算机节点仍可能被恶意病毒感染的风险。首先,给出了无时滞情况下系统的稳定性条件。其次,选取时滞为分岔参数,建立了时滞大于0时的Hopf分岔判据。最后,通过数值仿真验证了理论分析的正确性并揭示了各参数与分岔阈值间的关系。结果显示:分岔阈值与预防效果系数和接入退出率成正比,与感染率、治愈率和转化率成反比;
为对人机操控界面进行质量评估,构建一种多指标决策的综合评估模型。首先,提取与建立评估指标体系;然后,依托灰色接近关联度算法实现评价人员可靠度的量化表达;最后,结合灰色关联贴近度方法计算评估结果。采用该文模型对6种乘用车驾驶操控界面进行评估。结果表明:该体系24项二级指标中安全防护设计、操控-反馈方向、认知规律3项指标相对最重要,综合权重的均值较其他21项指标均值高95.14%;汽车车型、设计定位、生产成本均与驾控界面质量的优劣之间存在关联。
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为提高金融资产预测能力,该文采用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络模型对上海期货交易所(SHFE)和伦敦金属期货交易所(LME)的铝、铜、镍、铅、锡和锌6种有色金属期货价格分别进行长、短期预测,与传统机器学习多层感知器(MLP)模型以及线性自回归移动平均(ARIMA)模型进行对比研究。数据源于Wind数据库和国际货币基金组织(IMF)数据库。使用Python深度学习软件模拟预测有色金属期货价格,结果显示:有色金属期货市场长期预测中,LSTM模型的预测表现略逊于ARIMA模型,MLP模型预测效果不理想;
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