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防蒸剂添加对典型草原土壤和植被的影响研究

防蒸剂添加对典型草原土壤和植被的影响研究

作者：李涵聪河北师范大学

学位级别：硕士

基于Logit模型的H银行小微企业信贷风险评价研究

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基于Logit模型的H银行小微企业信贷风险评价研究

作者：柳翼聪闽南师范大学

学位级别：硕士

改革开放以来,我国民营经济活跃,小微企业数量激增,保持强势的发展势头,对推进我国经济增长发挥着不可磨灭的作用。我国政府对小微企业给予高度重视,各级各部门纷纷出台各项优惠、支持政策,鼓励小微企业发展。但小微企业仍然遭遇融资难... 详细信息

改革开放以来,我国民营经济活跃,小微企业数量激增,保持强势的发展势头,对推进我国经济增长发挥着不可磨灭的作用。我国政府对小微企业给予高度重视,各级各部门纷纷出台各项优惠、支持政策,鼓励小微企业发展。但小微企业仍然遭遇融资难题,亦成为阻碍小微企业发展的“瓶颈”。近年来,我国大力倡导普惠金融建设,作为小微企业获取融资主要渠道的商业银行大力响应政策号召,积极开展“普惠金融”,将信贷资源向小微企业倾斜。小微企业成为商业银行新的利润增长点,商业银行通过提高小微企业贷款占比,优化融资结构。但当前商业银行普遍未全面建立起专门适用于小微企业的信贷风险评估体系,导致小微企业信贷风险较为突出,表现为小微企业不良贷款率高于同期商业银行其他贷款的不良率。因此,商业银行建立完善、科学的小微企业信用风险评价体系,客观、合理地评估小微企业的信用风险,对其降低信贷风险,提高风险防控能力,具有重要的意义。本文在梳理国内外学者关于小微企业信贷风险评价研究现状的基础上,阐述小微企业相关定义、信贷风险评价常用方法等,在此基础上,以H银行为具体研究对象,对其小微企业信贷风险现状、评价及结果进行了探讨。首先,分析H银行小微企业信贷风险现状,阐述H银行现有的小微企业信贷风险评价体系,并剖析存在的问题;其次,结合前人相关研究成果,通过问卷调查和数据分析,构建H银行小微企业信贷风险指标体系,通过主成分分析方法提取12个指标因子。采用Logit回归模型构建H银行小微企业信贷风险评价模型,模型回归结果显示,流动资产因子F1、主营业务收益因子F3、资产规模成长能力因子F5、主营业务成长能力因子F6、企业规模因子F9和企业技术因子F10与企业违约风险是显著负相关的,贷销比因子F2、流动资产运营效率因子F8和信用违约风险因子F11与企业违约风险是显著正相关的;再次,对本文构建的Logit回归模型进行有效性检验,研究样本的整体预测准确率为83.98%,利用分类树模型进行稳健性检验,验证Logit回归模型具有较高的稳健性;最后,提出H银行如何更好地管理小微企业信贷风险、进一步完善信贷风险管理的对策和建议。

关键词：小微企业 Logit模型 H银行信贷风险

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浙江省体育产业协会治理结构特征研究

浙江省体育产业协会治理结构特征研究

作者：吴丽聪杭州师范大学

学位级别：硕士

改革开放以来,我国逐步建立起了社会主义市场经济制度,并经历了不断地完善,产业协会等社会组织也得到了快速地发展,这对我国体育产业的发展起着重要的作用。浙江省是我国最早组建体育产业协会的区域之一,其体育产业发展势头强劲、良好,... 详细信息

改革开放以来,我国逐步建立起了社会主义市场经济制度,并经历了不断地完善,产业协会等社会组织也得到了快速地发展,这对我国体育产业的发展起着重要的作用。浙江省是我国最早组建体育产业协会的区域之一,其体育产业发展势头强劲、良好,使得各类体育产业协会也快速发展。但目前浙江省体育产业协会的发展,与中央和国务院构建现代社会组织体制的要求、转变经济发展方式和推动体育产业发展的总体目标、体育产业协会在产业自律和诚信建设中有效发挥职能的要求仍有差距。因此,本文以浙江省各体育产业协会为调研对象,采用了文献资料法、问卷调查法、访谈法及数理统计法,通过分析浙江省各体育产业协会的治理结构现状以及影响其现状的因素得出结论:(1)浙江省各体育产业协会的治理结构总体上处于中等水平,呈现出较高民主化、较低正规化的特点,存在决策能力及执行能力低下的问题;(2)在政策环境方面,浙江省级体育产业协会发展的政策环境较为完善,但各市级体育产业协会的发展缺乏地方政策法规的支撑,亟需出台针对性政策法规;(3)在各体育产业协会的负责人方面,存在专职化水平低下的问题;在普通工作人员方面,呈现出工作人员总数较少、人员年龄和知识结构不尽合理的特点,存在人才缺失的问题;(4)在各体育产业协会的财务情况方面,呈现出收入来源单一(会费)的特点,存在资源汲取能力低下的问题;(5)在体育产业的生存和发展方面,存在过度依赖政府的问题。根据上述结论提出浙江省体育产业协会治理结构的优化建议:(1)通过消除政策障碍、加快地方法律法规建设、给予政策优惠等方式优化体育产业协会发展的政策环境;(2)通过特设岗位、待遇留人、畅通渠道等方式对浙江省各体育产业协会负责人进行专职化管理,以提高协会负责人专职化水平;通过加强宣传、定制人才甄选机制、做好人才配套服务工作等方式提高浙江省各体育产业协会普通工作人员质量,从而加强体育产业协会的正规化建设;(3)通过提升体育产业协会为行业服务的能力提高协会资源汲取能力;(4)通过构建合适的政会伙伴关系,有序推动浙江省各体育产业协会与政府行政机关人、财、物的脱钩。

关键词：体育产业协会治理结构民主化正规化

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基于卷积神经网络的装配动作识别研究

基于卷积神经网络的装配动作识别研究

作者：赵希聪青岛理工大学

学位级别：硕士

装配动作识别是手动装配监控、人机协作和装配操作人体工程学分析的基础。当前大规模定制已成为制造业的趋势,在大规模定制产品的装配过程中,产品结构复杂且组装步骤多,装配过程中一旦出现漏装、错装甚至工人的不规范操作都会对产品质... 详细信息

装配动作识别是手动装配监控、人机协作和装配操作人体工程学分析的基础。当前大规模定制已成为制造业的趋势,在大规模定制产品的装配过程中,产品结构复杂且组装步骤多,装配过程中一旦出现漏装、错装甚至工人的不规范操作都会对产品质量产生不利影响。因此,有必要在装配线上开展装配动作监测的研究。为此本文开展了以下研究:(1)构建了基于注意力时空特征的网络新架构,实现了基于表面肌电信号和惯性信号的装配动作识别方法。该网络模型由数据输入层、时空特征提取层、注意力模块和全连接分类层组成。时空特征提取层是一种融合了因果卷积和扩张卷积的残差模块堆叠序列建模结构,具有提取装配动作的时间序列特征。应用可穿戴传感器MYO臂环,建立了包含六类装配动作的肌电信号和惯性信号数据集。基于装配动作数据集,分析了不同信号预处理方法和不同归一化方式对模型的影响;分析了网络模型与CNN卷积神经网络、长短时记忆网络和双流卷积网络的性能表现。(2)提出了基于注意力机制和多尺度特征融合的图卷积网络模型的车间人员装配动作识别模型,该模型创新性的将图卷积网络应用于装配动作识别任务中,能够提取装配动作与装配工具之间的潜在关系特征进而提高装配识别准确率。注意力机制模块增强了网络对装配行为图像中关键信息的提取能力,多尺度的特征融合模块使网络能够更好地提取不同尺度下的图像特征。为测试提出的车间人员装配行为识别模型的有效性,应用Kinect视觉传感器构建了包含15种车间生产行为的数据集,在此数据集上进行实验,结果表明提出的动态图卷积网络模型在该数据集上平均装配行为识别精度达到93.1%。(3)提出了基于视频帧运动激励聚合和时序差分的装配动作识别网络模型,该网络模型主要由运动激励与聚合模块和时序差分模块两部分组成,其中网络模型主干是在残差网络Resnet101网络的基础上,通过添加运动激励模块、时间聚合模块和时序差分模块三个模块构成,用于捕获连续视频帧的短期和长期时间特征,增强了模型的感受野,提高了对于装配任务的识别精度。本文提出了基于深度学习的装配动作识别方法,在装配动作识别模型中添加注意力机制、图卷积模块等不同网络模块提高了装配动作识别准确率。对实现装配人员行为管控,实现生产车间的智能监测有一定的意义。

关键词：装配监测动作识别图卷积注意力机制

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长寿风险下的住房反向抵押养老保险定价研究

长寿风险下的住房反向抵押养老保险定价研究

作者：汪聪聪吉林大学

学位级别：硕士

目前我国已处于老龄化时期,同时,老龄化进程也在快速提高,随着老龄化进程的提高,现行的养老体系对于应对日益突显的养老危机显得力不从心,为了缓解这一危机,需要尽快探索出一种行之有效的养老模式。在此背景下,住房反向抵押养老保险应... 详细信息

目前我国已处于老龄化时期,同时,老龄化进程也在快速提高,随着老龄化进程的提高,现行的养老体系对于应对日益突显的养老危机显得力不从心,为了缓解这一危机,需要尽快探索出一种行之有效的养老模式。在此背景下,住房反向抵押养老保险应运而生。住房反向抵押养老保险是一种新型养老产品,它可以确保老年人依旧可以使用房屋的背景下,抵押房产,从而获取稳定现金流的一种新型养老方式。文章首先总结了目前住房反向抵押养老保险产品的国内外概况,解析目前中国市场上现存的住房反向抵押养老保险—“房来宝”存在的问题,并做定价改进。从已有的这类产品的设计方案中,可以看到其未来给付没有考虑到死亡率改善带来的长寿风险,因此,针对住房反向抵押养老保险,从影响它的定价因素中,选取研究长寿风险对住房反向抵押养老保险定价的影响。但死亡率分静态死亡率和动态死亡率,静态死亡率不能很好的展示长寿风险,故本文拟利用Lee-Carter模型来预测未来死亡率。与静态死亡率相比,可以避免忽略长寿风险。具体操作是,通过已有的人口死亡率数据估计出Lee-Carter模型中的参数值,再将其估计值带入时间序列预测模型中预测未来参数值,最后再把预测值带进Lee-Carter模型的公式中,即可预测到未来的死亡率数据。在定价方面,定价理论多种多样,本文基于数据的可得性,采取保险精算模型,构建了综合定价模型,模型中包含三个因素,即利率、死亡率、房屋价格波动率。在此定价前提下,讨论通过年金支付的方式,对比男性与女性、动态死亡率与静态死亡率等情形下,定价结果有何变化,然后判断死亡率是否对定价产生影响,影响程度又有多深。本文在定价后采用实证分析的手法,假定一位老年人购买住房反向抵押养老保险,通过对比静态死亡率和随机动态死亡率下的年金支付金额,以保费定保额,观察该老年人年金领取的高低,以用来衡量死亡率改善对定价的影响。在定价中表现的比参照经验生命表的定价更加优秀,结果表明,在一定年龄前,由随机动态死亡率数据得出的保额给付标准相较于参照经验生命表得出的保额给付标准更低。这就说明,如果保险公司不论年龄大小,均按照静态死亡率对住房反向抵押养老保险定价时,保额支付水平较高,长此以往,会造成保险公司的亏损。本文有两处创新点,首先,在产品设计上,按照中国国情,在运作模式上本土化设计住房反向抵押养老保险产品。其次,在定价所使用的方法上,本文结合随机动态死亡率,构建出保险精算理论下的定价模型,通过实证分析可知随着申请人的年纪增大,金融机构所面临的支付额增加,从而影响其收益。

关键词：住房反向抵押养老保险动态死亡率精算定价

基于协同过滤和生成对抗网络的算法改进及推荐系统设计研究

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基于协同过滤和生成对抗网络的算法改进及推荐系统设计研究

作者：吴巨聪广东工业大学

学位级别：硕士

如今,人们已经进入了信息爆炸时代。个性化推荐系统的研究占据着越来越重要的地位。在人工智能背景之下,深度学习算法取得了飞速的发展。其中生成对抗网络GAN已在音乐生成、图片生成、声音生成等领域取得巨大成就。Top N推荐算法CFGAN... 详细信息

如今,人们已经进入了信息爆炸时代。个性化推荐系统的研究占据着越来越重要的地位。在人工智能背景之下,深度学习算法取得了飞速的发展。其中生成对抗网络GAN已在音乐生成、图片生成、声音生成等领域取得巨大成就。Top N推荐算法CFGAN把协同过滤与生成对抗网络相结合,通过矢量对抗训练解决了离散化索引的问题。CFGAN推荐算法已经取得了比较好的成绩,并在推荐系统中得到了应用。然而CFGAN算法的生成器生成的实值向量,在物理可解析性和逻辑可表达性方面还有一定的提升空间。论文正是针对以上提出的挑战性问题,提出一种新的推荐算法,并设计一个新颖离线的推荐系统,主要的研究工作如下:首先,论文对CFGAN中提出的ZR、PM和ZP三种模型方法进行仿真实验,以此验证零正则化惩罚项和部分屏蔽策略的可行性。于此基础上,分析CFGAN算法的生成器生成的实值向量在物理可解析性和逻辑可表达性方面存在的缺陷。其次,论文将对CFGAN生成器生成的实值向量的正样本对应的输出节点嵌入“1重构”正则化惩罚项。在生成器生成的实值向量中,正样本对应的输出节点的值并不能预期地与零正则化惩罚接近0保持一样的趋势接近1。针对此问题,论文将对正样本对应的输出节点嵌入“1重构”正则化惩罚项。实验数据表明,该创新点可提升模型的解析性,使得模型的综合性能得到了提升。再次,论文将对CFGAN生成器生成的实值向量的部分负样本对应的输出节点嵌入“1重构”正则化惩罚项。对于CFGAN算法的生成器生成的实值向量,仅仅凭借生成器和判别器的相互对抗,最终推荐给用户的项目很难获得一个接近1的分数。针对此问题,对部分负样本对应的输出节点嵌入“1重构”正则化惩罚项。实验表明,该创新点使得模型效果变得更优。最后,论文将嵌入双重“1重构”正则化惩罚项的协同过滤生成对抗网络命名为PLGAN,并设计和基于PLGAN的离线个性化推荐系统。首先在公开的数据集展开实验,研究PLGAN模型的物理可解析性、逻辑可表达性、模型的训练速度和准确率。然后基于PLGAN算法和大数据平台设计离线的电影推荐系统。最后利用大数据技术（如hadop、spark、kafka、flume等）、后台开发技术（Spring Boot、Mybatis等）和深度学习算法PLGAN实现推荐系统的部署。综上,本文提出了一种新的推荐算法,嵌入双重“1重构”的PLGAN增加了模型的物理可解析性和逻辑可表达性,提升了模型的准确率,缩短了模型整体的训练时间。同时本文基于PLGAN算法设计并部署了一个新颖的和前后端一体化的离线个性化推荐系统,解决了从数据到算法和从算法到个性化推荐的闭环问题。

关键词：生成对抗协同过滤 “1重构” 个性化推荐

生态翻译理论指导下的网络玄幻小说《不过尔尔》（节选）英译实践报告

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生态翻译理论指导下的网络玄幻小说《不过尔尔》（节选）英译实践...

作者：程健聪西南财经大学

学位级别：硕士

随着中外文化交流日益活跃,中国网络玄幻小说在海外的读者数量呈现増势,也进一步促进了中外文化的交流。为了更好地了解中国网络文学翻译市场,提升翻译水平,笔者于2022年进行了中国网络玄幻小说《不过尔尔》(节选)的汉译英实践。此次翻... 详细信息

随着中外文化交流日益活跃,中国网络玄幻小说在海外的读者数量呈现増势,也进一步促进了中外文化的交流。为了更好地了解中国网络文学翻译市场,提升翻译水平,笔者于2022年进行了中国网络玄幻小说《不过尔尔》(节选)的汉译英实践。此次翻译实践以生态翻译学为指导,生态翻译学认为,翻译是译者适应原文生态环境以及译者对译文进行的一系列适应性选择的过程。在本次翻译实践过程中,译者发现中国网络玄幻小说具有网络文学、中国玄幻、小说这三个标签,其翻译生态环境具有一定的复杂性和多元性。在这样的情况下,如何平衡译本的艺术完整性和可读性,是本次翻译实践的主要问题。本文基于生态翻译学,从语言维、文化维和交际维三个维度进行案例分析,认为翻译网络玄幻小说首先应该注重语言维的适应性选择,以让读者的阅读体验更加轻松流畅为主。在此基础上再进行文化维和交际维的适应性选择,可以使译文达到较高的整合适应度,从而更加全面有效地重现中国网络玄幻小说的独特魅力。在语言维层面,译者以意译、释义等策略为主,可以满足网络文学的读者群体对较强的可读性的需求。在文化维层面,以意译和释义为主,同时辅以增译、音译、加注等方式,可以使原语的文化内涵更加完整。在交际维层面,译者尽量保留源文本修辞,同时通过仿译、合译等方式还原人物描写、环境描写应达到的交际效果。本翻译实践报告能有效反映生态翻译学在翻译实践中积极指导意义。同时,希望这一总结能够为其他同类型文本的翻译实践提供一定的借鉴和参考。

关键词：玄幻小说网络文学生态翻译三维转换

基于元学习的少样本联合实体关系抽取研究——以汽车口碑评论语料为例

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基于元学习的少样本联合实体关系抽取研究——以汽车口碑评论语料...

作者：丁宇聪华东师范大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,海量数据的产生使得训练深层的,复杂的深度学习模型成为可能。然而海量的训练数据由于其无序,非结构化的特点很难直接用于模型训练,仍需要人工标注的参与。大量的时间成本和人力成本投入数据标注和数据处理的工作... 详细信息

随着大数据时代的到来,海量数据的产生使得训练深层的,复杂的深度学习模型成为可能。然而海量的训练数据由于其无序,非结构化的特点很难直接用于模型训练,仍需要人工标注的参与。大量的时间成本和人力成本投入数据标注和数据处理的工作中。让模型能够快速,高效地在少样本背景下在当前任务有较好的表现成为近期研究热点之一。在自然语言处理领域,如何从文本中提取有价值的信息,如何快速理解海量文本的语意和重点一直都是核心的话题。知识图谱技术的日趋成熟也推动了利用实体关系抽取形成实体关系三元组的深度学习任务的发展。在这其中,如何用端到端的联合模型直接完成命名实体识别和关系抽取两个任务由于模型表现的优越逐渐成为主流的实体关系抽取任务解决路径。综合上述背景,本文主要关注少样本背景下的联合实体关系抽取任务,主要完成了以下任务:(1)利用爬虫采集汽车之家口碑评论数据,搭建实体关系三元组体系并按照少样本任务的要求创建少样本实体关系抽取语料。(2)在自建的少样本汽车口碑评论实体关系抽取语料的基础上,选择Cas Rel层叠指针网络作为实体关系抽取模型,以元学习算法MAML和Reptile作为模型训练算法验证模型表现。实验表明,优化初始特征的元学习算法能够显著提升少样本联合实体关系抽取任务的模型表现;单个类别提供的样本越多,模型表现越好,元训练类别越多,模型表现越差;Cas Rel联合实体关系抽取模型表现较好;MAML算法的基学习器迭代次数对算法表现影响不大,Reptile算法的基学习器迭代次数对算法表现有显著影响;MAML算法和Reptile算法的表现没有显著差异。(3)在其他同类型同任务语料上微调后使用模型抽取实体关系三元组并得出新能源车逐渐走入市场后车主对于电车续航,动力的关注度较高的结论。

关键词：少样本联合实体关系抽取元学习汽车

面向无人机航迹规划的改进麻雀搜索算法及应用

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面向无人机航迹规划的改进麻雀搜索算法及应用

作者：舒聪广州大学

学位级别：硕士

随着信息科学的发展,无人机的性能得到了很大提升,在农业、工业和国防等领域都有着广泛的研究与应用。无人机自主控制的关键技术之一是航迹规划,即根据任务要求,计算出一条从起点位置到终点位置的最优无碰撞航迹,同时需要满足外部环境... 详细信息

随着信息科学的发展,无人机的性能得到了很大提升,在农业、工业和国防等领域都有着广泛的研究与应用。无人机自主控制的关键技术之一是航迹规划,即根据任务要求,计算出一条从起点位置到终点位置的最优无碰撞航迹,同时需要满足外部环境和无人机自身性能的限制。无人机航迹规划问题实质上是一类多约束组合优化问题,其难点在于数学模型复杂,存在许多局部最优解,优化算法的性能难以平衡,导致规划出的航迹质量较低,难以满足无人机可跟随飞行的要求。基于对无人机航迹规划问题和群智能算法的研究,本文提出了一种改进麻雀搜索算法,成功实现了航迹规划问题的高效求解。本文主要研究内容和成果如下:（1）本文分析了无人机航迹规划问题涉及的各种约束条件,包括避障需求、航迹长度、飞行高度和转弯角度等,对其分别建立了代价函数。为了模拟无人机的真实飞行环境,本文基于真实地形的数字高程地图数据对任务环境进行了建模,并叠加了威胁区域模型。为了使航迹满足无人机可跟随飞行的要求,本文采用B样条法对航迹进行平滑处理。（2）本文针对原始麻雀搜索算法的种群多样性不足、全局搜索与局部开发不平衡、易于陷入局部最优等缺点,提出了一种改进麻雀搜索算法。首先通过混沌立方映射提高算法初始化阶段的种群分布均匀性,让算法的多次求解值更加稳定;然后利用自适应权重机制调节麻雀个体的移动范围,平衡算法的全局搜索和局部开发能力;最后通过柯西-高斯变异机制对精英个体进行突变操作,增强算法的种群多样性,进一步提高算法摆脱局部最优的能力。（3）本文设计了三组仿真实验用以验证所提改进麻雀搜索算法的性能。在第一组实验中,选取了四种测试函数进行可视化操作,展示了算法的种群分布情况和搜索轨迹;在第二组实验中,选取了八种单峰测试函数,用于验证算法的搜索速度和收敛精度;在第三组实验中,选取了八种多峰测试函数,用于验证算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。对实验结果的数据分析表明,改进麻雀搜索算法与灰狼优化算法、粒子群算法、鲸鱼优化算法和原始麻雀搜索算法相比,在搜索速度、收敛精度和稳定性等方面都具有明显的优势。（4）本文使用改进麻雀搜索算法在两种复杂的三维任务环境中对无人机航迹规划问题进行求解。实验结果表明,与原始麻雀搜索算法相比,改进麻雀搜索算法求解无人机航迹规划问题更有效率,规划出的航迹具有路径更短及平滑度更高等优点。基于改进麻雀搜索算法的航迹规划可以得到符合约束条件的高质量航迹,能够满足无人机可跟随飞行的需求。

关键词：无人机航迹规划群智能算法麻雀搜索算法代价函数