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.     

具身学习视角下的教学环节再思考——以“全等三角形判定”第1课时为例

《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称《课标》)指出,数学教学活动,特别是课堂教学应激发学生兴趣,调动学生积极性,引发学生的数学思考,鼓励学生的创造性思维.这就要求教师在设计教学环节时,以学生经验为逻辑起点,以学生经验生长为目的,重视学生的多感官参与,拒绝单一的听中学,创设环节帮助学生体悟学习过程,关注学生的学习过程,具身学习正是通过身体的感觉运动系统与周围环境的互动,促使学习者的认知、心理和情感水平发生变化,为我们提供了一个引导学生学习方式转型的新视角。     

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。     

关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

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。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

全局优化问题的一个新的无参数填充函数

求全局最优化问题的填充函数算法被提出以来，参数的选取和调整一直是制约算法有效性的因素。如何在实际的计算过程中选取合适的参数，直接影响和决定了运算速度和效率。因此，构造不含参数的填充函数就显得极为重要。提出一个新的无参数的填充函数，对其理论性质进行了分析，并给出相应的填充函数算法，数值计算验证了算法的有效性。     

基于流量测点的热网变动阻力系数优化辨识

随着供热计量系统的普及，系统可以根据负荷的变化进行调整，管网的阻力系数随即发生变化。对变动阻力系数进行优化辨识是了解供热管网实时运行状况的有效手段。提出一种基于流量监测数据的供热管网变动阻力系数优化辨识方法，并利用遗传算法进行求解。对洛阳市某小区供暖季管网实际运行数据进行验证，辨识结果的相对误差在5%以内。结果表明：该方法可以在只有流量观测数据时得到精度较高的供热管网变动阻力系数，为供热系统的运行调节提供指导。     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

基于贝叶斯参数优化的无模型自适应硅单晶直径控制

直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。