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。     

数据驱动计算力学研究进展

以数字孪生、人工智能为核心的大数据理念正深刻影响着第四次工业革4 命，数据驱动计算力学在此背景下应运而生并展现勃勃生机。与此同时，航5 空航天等尖端工业领域对高性能材料与结构的先进制造与安全评估提出了更6 严峻的挑战，经典计算力学已很难实现成倍缩短产品研发周期、实时跟踪产7 品信息并提供解决方案的目标。因此，发展面向高性能材料与结构的数据驱8 动计算力学正当其时且刻不容缓。本文拟通过梳理数据驱动计算力学的部分9 研究现状，探讨并浅析数据驱动计算力学的发展趋势.     

Recent Experimental Results of HL-1M Tokamak and Progress of HL-2A Project

Recent experimental results of HL-1M tokamak and progress of HL-2A project are presented. Strong fishbone instability was observed during off-axis ECRH. This is first observation of the fishbone instability purely driven by energetic electrons produced by ECRH. The MBI was first proposed and demonstrated on HL-1M. Recently new results of MBI experiment were obtained by increasing the pressure of gas. A stair-shape density increment was obtained with high-pressure multi-pulse MBI just like the density evolution behavior during the multipellet injection. It is shown     

区间中立型大系统的强壮稳定性

本文讨论中立型大系统,获得了这类问题稳定性的一些充分判据,作为特殊情况,还得到了与[1-11]中相应的一些不同的结果.这些结果并不象文献[1]和[2]那样,要求a_(ii)的上界q_(ii)小于零.     

科学和艺术

科学与完美是不是一致的？科学家们是否有权使用完美这个词？至少，对于物理学家和数学家来说答案是肯定的“是”．2002年，温伯格（Steven Weinberg）写道：“近代物理学的一些重要方程式是科学知识的永久部分，甚至比它们较早出现的美丽大教堂还要经久不衰．”1960年代，狄拉克（Paul A．M．Dirac）有句名言：“完整的方程式之完美较之它们适合实验结果更为重要．”1965年诺贝尔物理学奖获得者费因曼（Richard P．Feynman）也坚信他提出的一项理论，即使该理论显得与实验数据有矛盾．1957年，他写道：“理论是优雅和完美的，重大事件是短暂的闪光．”     

可变抽样区间的非参数控制图

最近几年一些学者研究了可变抽样区间的质量控制图。Amin等提出了可变抽样区间(VSI)的非参数控制图———符号 (Sign)统计量图〔1〕。本文在此基础上研究位置VSI符号控制图的制定方法 ,并设计离散VSI符号控制图。符号控制图的优点是对非正态总体亦可应用 ,并且不需要过程方差的信息。本文将所设计的VSI符号控制图同固定抽样区间 (FSI)的常规图作比较 ,并举实例说明符号控制图的应用     

不完全信息群体决策专家权重的集结

本文对于属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题，通过构造属性值区间和运用系统聚类分析法，对群体决策中的专家进行分类，并确定每位专家的权重．     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

ROBUST GLOBAL EXPONENTIAL STABILITY OF UNCERTAIN IMPULSIVE SYSTEMS

By using the quasi-Lyapunov function, some sufficient conditions of global exponential stability for impulsive systems are established, which is the basis for the following discussion. Then, by employing Riccati inequality and Hamilton-Jacobi inequality approach, some sufficient conditions of robust exponential stability for uncertain linear/nonlinear impulsive systems are derived, respectively. Finally, some examples are given to illustrate the applications of the theory.     

中子飞行时间测量技术

用MCNP程序和ENDF／B—VI库数据计算了Livermore的^6 Li探测器的中子探测效率，并与国外发表的^6Li玻璃的探测效率数据进行比较，结果基本一致，表明本实验室的计算方法是正确的。