在高速低密度风洞喷管流动中,振动温度出现冻结,与平动温度和转动温度产生了严重的非平衡现象。相关数值模拟结果中,振动温度完全冻结,而试验结果明显低于计算结果。为合理解释此现象,对数值模拟方法在低温条件下的应用进行分析,基于直...在高速低密度风洞喷管流动中,振动温度出现冻结,与平动温度和转动温度产生了严重的非平衡现象。相关数值模拟结果中,振动温度完全冻结,而试验结果明显低于计算结果。为合理解释此现象,对数值模拟方法在低温条件下的应用进行分析,基于直接模拟蒙特卡罗(direct simulation Monte Carlo,DSMC)方法中热力学非平衡模拟技术,对振动松弛碰撞数进行修正,给出了修正系数1×10^(-7),建立了低温振动非平衡流动数值模拟方法。利用该方法对低密度风洞M16喷管流场和10 N姿控发动机羽流流场开展数值模拟,得到了与试验结果相符合的振动温度。研究表明:在低温条件下,由于振动松弛碰撞数很大,气体分子很难发生振动松弛碰撞,振动能不能向平动能转化,振动温度完全冻结;通过修正,降低振动松弛碰撞数,增加振动松弛碰撞的概率,可以降低振动冻结温度,使得数值模拟结果与试验结果吻合。展开更多
数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主...数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.展开更多
财务欺诈不仅会导致会计信息失真,还会危害经济的健康发展。因此,找到一种高效的智能化欺诈识别方法具有重要的现实意义。本文基于2020—2022年美国上市公司提交到EDGAR数据库的年度报告,聚焦于报告中管理层讨论与分析部分的文本信息(Ma...财务欺诈不仅会导致会计信息失真,还会危害经济的健康发展。因此,找到一种高效的智能化欺诈识别方法具有重要的现实意义。本文基于2020—2022年美国上市公司提交到EDGAR数据库的年度报告,聚焦于报告中管理层讨论与分析部分的文本信息(Management Discussion and Analysis,MD&A)并对其进行分析。考虑到现有数据中欺诈和非欺诈样本数据极度不平衡的特点,本文在分层注意力网络的基础上设计了一个更高效的财务欺诈识别模型,最终使得欺诈识别模型的F1分数和F2分数分别提高了4.1%和3.7%,所提出的算法框架能够有效提高非平衡MD&A文本数据集的分类正确率。研究结果为财务欺诈识别系统性能的提高以及其他领域长文本分类任务的预测提供了新的解决思路,并进一步验证了使用MD&A文本数据进行财务欺诈识别的有效性,为使用非平衡数据进行欺诈识别提供了直接的实证支持。展开更多
文摘在高速低密度风洞喷管流动中,振动温度出现冻结,与平动温度和转动温度产生了严重的非平衡现象。相关数值模拟结果中,振动温度完全冻结,而试验结果明显低于计算结果。为合理解释此现象,对数值模拟方法在低温条件下的应用进行分析,基于直接模拟蒙特卡罗(direct simulation Monte Carlo,DSMC)方法中热力学非平衡模拟技术,对振动松弛碰撞数进行修正,给出了修正系数1×10^(-7),建立了低温振动非平衡流动数值模拟方法。利用该方法对低密度风洞M16喷管流场和10 N姿控发动机羽流流场开展数值模拟,得到了与试验结果相符合的振动温度。研究表明:在低温条件下,由于振动松弛碰撞数很大,气体分子很难发生振动松弛碰撞,振动能不能向平动能转化,振动温度完全冻结;通过修正,降低振动松弛碰撞数,增加振动松弛碰撞的概率,可以降低振动冻结温度,使得数值模拟结果与试验结果吻合。
文摘数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.
文摘财务欺诈不仅会导致会计信息失真,还会危害经济的健康发展。因此,找到一种高效的智能化欺诈识别方法具有重要的现实意义。本文基于2020—2022年美国上市公司提交到EDGAR数据库的年度报告,聚焦于报告中管理层讨论与分析部分的文本信息(Management Discussion and Analysis,MD&A)并对其进行分析。考虑到现有数据中欺诈和非欺诈样本数据极度不平衡的特点,本文在分层注意力网络的基础上设计了一个更高效的财务欺诈识别模型,最终使得欺诈识别模型的F1分数和F2分数分别提高了4.1%和3.7%,所提出的算法框架能够有效提高非平衡MD&A文本数据集的分类正确率。研究结果为财务欺诈识别系统性能的提高以及其他领域长文本分类任务的预测提供了新的解决思路,并进一步验证了使用MD&A文本数据进行财务欺诈识别的有效性,为使用非平衡数据进行欺诈识别提供了直接的实证支持。
基金Projects(52074085,U21A20117,U21A20475)supported by the National Natural Science Foundation of ChinaProject(N2004010)supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China。