基于不平衡情感分类的Lasso-Lars特征选择方法研究

基于Lasso回归和支持向量机分类器,首先利用Lasso回归具有变量筛选的特点,过滤部分不重要的特征,然后利用支持向量机分类器做情感提取.在某化妆品品牌的评论数据实验中,利用基础情感词典和领域情感词典构建待选择高维特征集,通过对比特征选择前后的G-means,精确度和召回率等,均取得显著效果.

模糊减法算子探讨

给出了Ｐ０（Ｒｎ）中两集合间、两Ｆ集间的减法“”运算的若干性质．

关于模糊鞅的收敛理论

定义了Fuzzy集的几种范数以及Fuzzy随机变量序列一致可积的概念，得出了Fuzzy随机变量序列一致可积与Fuzzy集的几种范数之间的关系；并将集值鞅成立的一个重要结论推广到Fuzzy鞅，证明了Fuzzy鞅按距离d_∞，d_1的收敛性定理。

模糊随机变量的方差

利用ＦＲＶ的方差，证明了方差的若干重要性质，并在一维情形下证明了与期望性质类似的方差的性质．

K近邻和Logistic回归分类算法比较研究

分类是机器学习领域最重要的一类问题,其中K近邻法和Logistic回归是两个重要的机器学习算法。本文主要研究了K近邻算法和Logistic回归模型在数据分类问题中的具体应用。针对K近邻算法,在考虑数据特征基础上,分别用欧氏距离和曼哈顿距离作为距离度量,同时,对于Logistic回归分类问题,提出了一种改进的随机梯度上升算法。通过选取了UCI机器学习数据集中的Horse Colic、Wine Quality两个数据集对算法进行验证,应用结果表明:K近邻算法中使用欧氏距离更适合Wine Quality,并且改进的随机梯度上升算法显著提高了Logistic学习机器的训练时间,说明了K近邻法和改进Logistic回归分类算法具有良好的分类效果。

模糊集序列的收敛性

本文从连续的角度讨论了模糊集序列的更为广泛的收敛性，这对讨论模糊随机变量序列的收敛性有重要意义。

集值函数的微积分

首先介绍了Rdstrm嵌入定理,在此基础上定义了多值函数的两种可微性:(π-可微、锥形可微),并讨论了这两种可微与Hukuhara可微的关系,得到了一些重要的结果。它们在理论上为研究Fuzzy集值函数的微积分具有重要意义。

点式LF映射及其扩张定理

本文在点式Fuzzy映射及其扩张定理基础上,讨论了在一般完备格L上的点式LF映射,得到了重要的定理2.2及其它性质,最后将点式LF映射扩张成集式映射.

关于模糊集序列的收敛性问题

定义了模糊集序列的更为广泛的收敛性概念,引进了模糊集连续以及一致连续等概念,并且在连续的条件下推出了这几种收敛性间的关系,这对讨论模糊随机变量序列的收敛性有重要意义.

模糊鞅

本文讨论文献［１］所定义的Ｆ鞅的若干性质。

关于高次多项式因式分解的方法

在高次多项式的因式分解中 ,首先给出了一个有理数是整系数多项式的根的必要条件 ,然后得出判断该有理数是多项式的根的方法 ,最后举例说明了利用该办法有目的地对多项式拆项与添项 。

关于模糊集的范数

讨论了F集的几种范数的重要性质及其相互间的关系

“单独二胎”政策对人口数量和结构的影响

人口问题牵动社会的各个方面,人口的增长或缩减,对社会有不同的影响。中国已经意识到这个问题,"单独二胎"政策的出台正是解决此问题的办法。该文在中国人口政策调整前提下,建立数学模型,进而预测中国人口数量和结构在未来较长时间内的发展规律。人口预测方法众多,比如灰色系统模型、莱利斯矩阵模型等,这些也是常用的人口预测模型。最后对单独二胎政策实施下中国人口数量和结构的改变,尤其是对老龄化进程的影响,给出合理建议。

基于翻转课堂教学模式下的大学数学微课教学

2012年,教育部颁布了《教育信息化十年发展规划》,明确提出:借助信息技术能够推动教育现代化发展,并化解我国教育发展中遇到的各种问题,更好把握时代机遇.在当前新时代背景下,以往老套的教学方式已经难以贴合现代教学需求,因此需要及时融入新方法、新技术.而信息技术的进步和发展造就了翻转课堂教学模式,并且逐渐让传统的课堂教学发展成网络教学或者或家庭教学体系,学生不仅仅可以在课堂中获取知识,借助计算机网络也可以对知识学习.而基于翻转课堂教学模式的微课教学,主要是将微课作为教学资源,教学模式为课前学生自主学习和课中知识强化,充分体现了学生的主导地位,顺应了我国信息化教学改革的方向.本文以大学数学为例,就基于翻转课堂教学模式下的大学微课教学进行简单研究.

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.

最大乘积型Fuzzy上下文无关文法与下推自动机

为了扩大现有研究的应用范围,基于最大乘积型Fuzzy文法与自动机引入了最大乘积型Fuzzy下推自动机的概念,并讨论了最大乘积型Fuzzy上下文无关文法与最大乘积型Fuzzy下推自动机的关系.研究表明,当且仅当最大乘积型Fuzzy上下文无关文法产生的语言集能被最大乘积型Fuzzy下推自动机接受时,能达到自动识别最大乘积Fuzzy上下文无关语言的目的.

模糊条件期望

本文讨论F条件期望的性质。

强制性运动疗法联合抗抑郁治疗对脑梗死偏瘫患者运动功能的影响

目的 探讨强制性运动疗法联合抗抑郁治疗对脑梗死偏瘫患者运动功能的影响。方法 选取2017年2月至2019年6月于本院就诊收治的208例脑梗死偏瘫患者作为研究对象,按随机数表法分为A组、B组、C组、D组(各52例)。B组给予常规治疗,C组给予单用抗抑郁治疗,D组给予单用强制性运动疗法,A组在B组的基础上加以强制性运动疗法联合抗抑郁治疗,对比四组患者治疗后各时段的运动功能量表(FAM)评分及汉密尔抑郁量表(HAMD-17)评分的变化水平。结果 治疗前四组患者的FMA评分均较治疗前升高,且A组治疗后各时段的FAM评分显著高于B组、C组、D组(P<0.05)。治疗前四组患者的HAMD-17评分均较治疗前降低,且A组治疗后的个时间段评分显著低于B组、C组、D组(P<0.05)。结论 强制性运动疗法联合抗抑郁治疗能有效改善脑梗死偏瘫患者的运动功能,提高患者的生活质量。