对流扩散方程的QC3无网格法

对流扩散方程作为偏微分运动方程的分支,在流体力学、气体动力学等领域有着重要应用.为解决对流扩散方程难以通过解析法得到解析解的难题,采用二阶一致3点积分(Quadratically Consistent 3-Point Integration,简称QC3)提高无网格法的计算效率,通过对积分点上形函数导数的修正,改善无网格法的精度和收敛性.本文将QC3无网格法拓展到对流扩散方程问题中,时域离散采用广义特征线Galerkin法,空间离散采用QC3法.数值结果表明,应用QC3无网格法得到的对流扩散问题数值解与解析解十分接近,验证了QC3无网格法解决对流扩散问题的可行性.     

广义神经传播方程的整体吸引子

使用Galerkin方法,结合Sobolev空间理论和不等式技巧,给出了广义神经传播方程解的存在唯一性定理,然后利用吸引子存在性定理,采用半群方法证明了方程整体吸引子的存在性.     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

基于级联PPMgLN晶体的双倍/三倍频双波长激光器

本文演示了紧凑的绿色和近红外双色连续波激光光源,其发射波长分别为516 nm和775 nm。设计并制造了级联的周期性极化掺镁铌酸锂晶体,用于同时转换通信波长的二次谐波(SHG)和三次谐波(THG),可以在相同温度下获得绿色和近红外激光的输出。通过建立一个单程激光测量系统,在2 W泵浦功率下获得516 nm的0.15 mW绿光和775 nm的1.19 mW的光,晶体温度控制在30.8 ℃。实验结果将为单激光器泵浦的紧凑型双波长共线激光器提供重要的案例。     

局部分数阶拉普拉斯算子的狄利克雷问题弱解的细正则性

In this paper, we study the Holder regularity of weak solutions to the Dirichlet problem associated with the regional fractional Laplacian (-△)^αΩ on a bounded open set Ω ■R(N ≥ 2) with C^(1,1) boundary ■Ω. We prove that when f ∈ L^p(Ω), and g ∈ C(Ω), the following problem (-△)^αΩu = f in Ω, u = g on ■Ω, admits a unique weak solution u ∈ W^(α,2)(Ω) ∩ C(Ω),where p >N/2-2α and 1/2< α < 1. To solve this problem, we consider it into two special cases, i.e.,g ≡ 0 on ■Ω and f ≡ 0 in Ω. Finally, taking into account the preceding two cases, the general conclusion is drawn.     

利用MCNPX模拟研究不同中子源对有源符合中子法的影响

利用MCNPX软件建立了有源井型符合计数器(简称AWCC)测量模型，模拟了诱发中子源分别为Am-Li源和Am-Be源时AWCC测量贫化铀的中子符合计数率，研究了两种诱发中子源下AWCC测量贫化铀质量的精度。研究表明，Am-Be源引起的诱发中子符合计数率低于Am-Li源引起的诱发中子符合计数率，Am-Be源下的质量刻度曲线拟合度高于Am-Li源下的，相应的质量测量误差也小于Am-Li源下的，Am-Li源下的检验点铀质量相对误差区间为0.3%~13%，Am-Be源下的为0.1%~4.5%。使用AWCC装置测量贫化铀质量时，选取Am-Be源作为诱发中子源时相对误差更小。     

基于电子病历的乳腺癌群组与治疗方案可视分析

乳腺癌是当前最常见的恶性肿瘤之一，其电子病历数据可用于挖掘隐含规律，对治疗与预后分析有重要意义。通过与乳腺科医生合作，选择合适的预测模型和可视化方法，搭建了一个基于电子病历的乳腺癌群组和治疗方案可视分析系统。首先，对具有高维属性的病人进行降维和聚类处理，形成病人群组，并采用南丁格尔图、词云和时间轴可视化方法，直观展示病人群组间特征的差异；然后，用支持向量机（support vector machine，SVM）模型预测治疗方案，用平行坐标、矩阵热力图和分类图分别展示属性相关性、训练后的特征权重和预测结果；最后，用真实案例验证了系统在群组分析、治疗方案及病人属性关联分析中的有效性，从而较好地帮助医生选择合适的治疗方案。     

基于平面通量展开的三维Pin by Pin输运SP3计算

基于Pin by Pin输运SP₃计算是下一代反应堆物理计算方法中一个重要的研究方向。节块法一般采用高阶通量和中子源展开以适应较大的节块尺寸，因此对于Pin by Pin计算来说效率偏低。由于反应堆堆芯不均匀性更多发生在径向，本文提出一种径向基于二维平面通量展开结合轴向常规节块法的综合方法进行三维Pin by Pin输运SP₃计算，其三个方向的节块耦合迭代均采用基于中子净流耦合的格式。通过IAEA 2D/3D基准问题和典型输运基准问题计算，验证该计算方法对于堆芯扩散计算和输运计算的正确性和可行性。     

基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利，已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论，以文本大数据为数据源，在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上，利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘，探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型，其核心是构建情感词典和设计情感计算规则，方法简单，容易实现，适用语料范围广。（2）机器学习，用统计学方法抽取文本中的特征项，具有非线性特征，可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算，效果良好，准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植，实用性强，且泛化能力好，较适合大数据时代游客情感计算研究。