基于深度架构网络的矮新星自动分类研究

矮新星是一类特殊而稀少的半相接双星。发现更多的矮新星对于深入研究物质转移理论、理解密近双星演化过程意义深远。利用深度学习技术提取天体光谱特征并进而分类是天文数据处理领域的研究热点。传统的自编码器是仅包含一个隐层的经典神经网络模型,编码能力有限,数据表征学习能力不足。模块化拓宽神经网络的深度能够驱使网络继承地学习到天体光谱的特征,通过对底层特征的逐渐抽象学习获得高层特征,进而提高光谱的分类准确率。以自编码器为基础构建了由输入层、若干隐藏层和输出层组成的基于多层感知器架构的深度前馈堆栈式自编码器网络,用于处理海量的光谱数据集,挖掘隐藏在光谱内部具有区分度的深度结构特征,实现对矮新星光谱的准确分类。鉴于深度架构网络的参数设置会严重影响所构建网络的性能,将网络参数的优化分为逐层训练和反向传播两个过程。预处理后的光谱数据先由输入层进入网络,再经自编码器算法和权值共享实现对网络参数的逐层训练。反向传播阶段将初始样本数据再次输入网络,以逐层训练所得的权值对网络初始化,再把网络各层的局部优化训练结果融合起来,根据所设置的输出误差代价函数调整网络参数。反复地逐层训练和反向传播,直到获得全局最优的网络参数。最后由末隐层作为重构层搭建支持向量机分类器,实现对矮新星的特征提取与分类。网络参数优化过程中利用均值网络思想使网络隐层单元输出按照dropout系数衰减,并由反向传播算法微调整个网络,从而防止发生深度过拟合现象,减少因隐层神经元间的相互节制而学习到重复的数据表征,提高网络的泛化能力。该网络分布式的多层次架构能够提供有效的数据抽象和表征学习能力,其特征检测层可从无标注数据中隐式地学习到深度结构特征,有效刻画光谱数据的非线性和随机波动性,避免了光谱特征的显式提取,体现出较强的数据拟合和泛化能力。不同层之间的权值共享能够减少冗余信息的干扰,有效化解传统多层次架构网络易陷入权值局部最小化的风险。实验表明,该深度架构网络在矮新星分类任务中能达到95.81%的准确率,超过了经典的LM-BP网络。     

飞切加工KDP晶体的工艺研究北大核心CSCD

KDP晶体在惯性约束核聚变光学系统中具有十分重要的作用,针对如何制造出满足应用要求的KDP晶体元件仍然是一个难点的问题。进行了采用飞切加工技术对KDP晶体平面元件的加工工艺研究。介绍了飞切加工的技术原理,以及影响表面粗糙度的因素;通过相应的工艺实验,对KDP晶体加工检测过程中可能影响表面粗糙度的各个因素进行了研究。实验结果表明:金刚石刀具参数、加工参数、以及加工后表面清洁方式都会影响表面粗糙度,但是金刚石刀具参数对表面粗糙度的影响最大。采用前角为-45°、圆弧半径为5.0mm的金刚石刀具,以及最优的加工参数,可以获得表面粗糙度Sa优于1nm的超光滑表面。研究结果对飞切加工KDP晶体平面元件提供了有效的工艺方案,具有广泛的工程应用价值。     

Laplace 变换求解弹—粘塑性厚壁圆筒问题

该文用Ｌａｐｌａｃｅ变换方法，对受内压的弹—粘塑性材料的厚壁圆筒平面应变问题进行了分析，通过Ｌａｐｌａｃｅ反演得到应力和位移解。当材料无粘性时，则退化到问题的理想塑性解。     

从信用评级体系看P2P平台公司发展

为探究互联网P2P平台公司的健康经营模式,以"拍拍贷"平台作为主要分析对象,从完善系统的信用评级体系方面为如何有效控制信用风险提出建议。     

我国高技术产业竞争力与技术创新能力的关联分析——基于2003—2008年省域面板数据的实证研究

高技术服务业对江苏经济产生带动作用,具有低碳经济效应,并呈现产业集聚化态势。通过构建高技术服务业发展的评价指标体系,采用主成分分析法提炼影响高技术服务业发展的因素,并测算、比较江苏省和中国大陆其他30个省份高技术服务业的发展水平,研究表明江苏高技术服务业的发展水平在全国位列第3,同时指出江苏省高技术服务业存在的问题。     

论移民、移民网络与歌仔戏的交互影响

历史上闽南人向台湾和东南亚移民并建立起覆盖闽南、台湾和东南亚的移民网络。歌仔戏基于闽南人移民活动诞生、成长并流传分布于闽南族群聚居的闽南、台湾和东南亚。闽南人的移民生活塑造了歌仔戏悲情的剧种个性,为歌仔戏提供“过台湾”“下南洋”剧目题材。歌仔戏在闽南移民社会的传播中,不断丰富着艺术载体;其观演活动也影响着闽南人的移民生活,建构着闽南移民对祖籍文化的认同,帮助整合、凝聚闽南族群,巩固和发展闽南人的社会关系网络。