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基于深度学习的互联网金融实体识别系统的研究与实现

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基于深度学习的互联网金融实体识别系统的研究与实现

作者：陈鹏兴河北工程大学

学位级别：硕士

近年来由于互联网行业的飞快发展,促进了互联网行业与金融行业的相互融合,由此成千上万的互联网金融企业应运而生,随之带来的是海量的与互联网金融相关的自然语言数据。对海量的互联网金融数据进行中文命名实体识别已经成为自然语言处... 详细信息

近年来由于互联网行业的飞快发展,促进了互联网行业与金融行业的相互融合,由此成千上万的互联网金融企业应运而生,随之带来的是海量的与互联网金融相关的自然语言数据。对海量的互联网金融数据进行中文命名实体识别已经成为自然语言处理领域不可或缺的一环。命名实体识别是指在文本中识别出文本中的各种特定实体,它是自然语言处理领域最为基础的问题之一,而现在已知的命名实体识别模型对互联网金融实体还不能高效率地识别,如果不能精准地识别互联网金融实体,会影响国家对互联网金融企业的监管工作。近年来,以深度学习为主的实体识别方案逐渐在传统的命名实体识别领域大放异彩,但对特定领域的中文命名实体识别任务仍存在一些问题:传统的模型无法有效地解决中文句子中一个词语含有多种含义的问题;针对特定领域如互联网金融领域的识别需要特定的知识。基于以上问题,本文对传统的基于深度学习的命名实体模型做了改进,并用专业的互联网金融数据集进行训练、识别,最终构建了一套基于深度学习的互联网金融实体识别系统。具体工作如下:第一,针对基准模型Bert-Bi LSTM-CRF缺少对中文的词语语义信息的获取方法,引入基于全词覆盖策略的Bert-WWM模型,能够有效地获取中文词语级别的语义信息。第二,本文针对传统的Bi LSTM模型由于参数过多,模型过于复杂导致计算时间过长的问题,引入了Bi GRU模型,减少了模型参数,可以大大减少模型的计算量。第三,本文提出了一种基于Bert-WWM-Bi GRU-Att-CRF的互联网金融实体识别模型。为解决Bi GRU网络对于当前输入序列在编码层存在着注意力分散问题,在现有模型上加入一层注意力机制层,能够有效地筛选出同一输入序列中的重要信息和次重要信息。第四,本文通过上述提出的实体识别模型,搭建了互联网金融实体识别系统,可首先通过网络爬虫爬取网络上庞大的金融信息,然后通过上述实体识别模型进行互联网金融实体识别。经实验验证,本文模型相比于现有模型更具有优势,F1值相比于基线提高了1.99%。

关键词：注意力机制实体识别预训练模型互联网金融网络爬虫

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K波段低成本FMCW雷达的设计与实现

K波段低成本FMCW雷达的设计与实现

作者：陈昱兴西安电子科技大学

学位级别：硕士

第二面修饰β-环糊精的设计、合成及其催化反应和分子识别行为研究

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第二面修饰β-环糊精的设计、合成及其催化反应和分子识别行为研究

作者：陈加兴昆明理工大学

学位级别：硕士

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基于冷凝的表面除尘特性研究

基于冷凝的表面除尘特性研究

作者：廖智兴广东工业大学

学位级别：硕士

太阳能光伏发电是未来低碳发展和能源转型的关键技术之一,对于实现“碳中和”具有重要意义,因此我国在西北、沙漠等日照时间长的地区大力发展光伏发电。然而,由于气候原因,我国西北地区(光照强、沙尘大、雨水少)的光伏组件普遍存在沙尘... 详细信息

太阳能光伏发电是未来低碳发展和能源转型的关键技术之一,对于实现“碳中和”具有重要意义,因此我国在西北、沙漠等日照时间长的地区大力发展光伏发电。然而,由于气候原因,我国西北地区(光照强、沙尘大、雨水少)的光伏组件普遍存在沙尘堆积附着情况,这严重影响光伏组件的使用寿命和发电效率,如腐蚀效应、热斑效应和遮挡效应等。常见的表面清洁方法如机械法、静电除尘法等需要较高的操作费用,而基于抗污涂层(如超疏水涂层、超亲水涂层)的表面自清洁技术具有操作简单、成本低、免维护等优点,成为近年来研究的热点。本文基于超疏水改性,对表面进行冷凝除尘,实现光伏板自清洁。由于沙漠地区昼夜温差大,光伏组件表面往往会发生结露,进而发生“胶结、结块和毛细老化”导致灰尘牢固地粘附在表面,这极大地加大了清洁成本。研究表明在冷凝过程中,如果露水能够自发离开表面,就可以清除表面灰尘。因此,本文首先对材料表面进行改性,然后开展表面冷凝除尘实验研究,着重分析了表面润湿性、灰尘特性等对表面冷凝除尘的影响,具体研究内容如下:首先,研究了表面结露对覆灰表面污染的影响。制备了四种表面和两种灰尘颗粒,并进行冷凝实验。研究表明:在露水出现情况下,表面和颗粒的润湿性会显著影响灰尘的动态行为。经过一次冷凝干燥后,在超亲水表面(superhydrophilic surface,SHLS)和亲水表面(hydrophilic surface,HLS)上,原本松散分布的灰尘呈现为扁平状;而在超疏水表面(superhydrophobic surface,SHBS)和疏水表面(hydrophobic surface,HBS)上,亲水性灰尘形成致密的球状,疏水性灰尘则形成不规则的松散状。灰尘的分布与表面的透光率息息相关。对于亲水型表面和亲水性灰尘的组合,表面越亲水,透光率下降越明显,而对于亲水型表面和疏水性灰尘组合,露水的出现对透光率的影响不大;对于疏水型表面,冷凝后表面的透光率都会得到提高,并且与灰尘的润湿性无关。此外,灰尘在冷凝过程中的动态行为主要受毛细力和界面力支配,其中,界面力的方向和大小取决于表面和颗粒的润湿性。其次,研究了SHBS上冷凝除尘过程及其机理。根据冷凝过程中表面灰尘颗粒的动态行为,将冷凝除尘分成四个阶段:灰尘团聚、滑动除尘、滚动除尘和深度除尘,并对各阶段进行受力分析。此外,采用统计法分析表面覆盖率的变化。研究表明:颗粒的粒径对除尘行为有较大影响,小颗粒更容易脱离表面;空气的相对湿度越大,除尘过程越早完成;表面灰尘覆盖率对除尘效果影响不大;多次冷凝除尘后SHBS的润湿性几乎不变,说明表面具有一定的耐久性。最后,研究了表面润湿性对冷凝除尘的影响。研究表明:在本论文实验条件下,SHLS、HLS和HBS均无法实现冷凝除尘,而SHBS和超滑表面(slippery liquid infused porous surface,SLIPS)上冷凝液滴以滚动方式除去表面76%以上的灰尘;SHBS上滚动液滴较小且速度快,除尘更早发生,而SLIPS上滚动液滴较大且速度慢,但与表面接触面积大,清扫范围广;冷凝除尘主要依靠灰尘颗粒与凝结水之间的界面力;液滴发生运动的临界直径越小越有利于除尘。

关键词：太阳能表面自清洁冷凝疏水性表面润湿性

细粒含量对饱和珊瑚砂动力变形特性影响试验研究

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岩土工程学报 2022年第8期44卷 1386-1396,I0003,I0004页

作者：吴琪杨铮涛刘抗陈国兴南京工业大学岩土工程研究所江苏南京210009 江苏省土木工程防震技术研究中心江苏南京210009

为了满足南沙珊瑚岛礁及近岸军事与民事功能设施建设对珊瑚砂动力特性参数的急迫需要,系统而深入地研究珊瑚砂动力变形特性已是一项紧迫的科学任务。利用共振柱对取自南沙群岛某岛礁的珊瑚砂开展了系列动剪切模量和阻尼比特性试验研究,... 详细信息

为了满足南沙珊瑚岛礁及近岸军事与民事功能设施建设对珊瑚砂动力特性参数的急迫需要,系统而深入地研究珊瑚砂动力变形特性已是一项紧迫的科学任务。利用共振柱对取自南沙群岛某岛礁的珊瑚砂开展了系列动剪切模量和阻尼比特性试验研究,探究相对密度Dr、初始有效围压σm’、细粒含量FC对南沙珊瑚砂动力变形的影响。试验结果表明:反映σm’对最大动剪切模量Gmax影响程度的应力指数n是与土性相关的常数;结合文献中3类砂类土的Gmax试验数据,发现随等效骨架孔隙比e*sk的增大各砂类土的应力修正最大动剪切模量Gmax/(σm’/Pa)n单调减小,且两者呈现较好的幂函数关系;在同一应变水平下,珊瑚砂动剪切模量G随FC的增大而减小,随Dr、σm’的增大而增大;当剪应变γ10-4时,FC、Dr与σm’对阻尼比影响显著;Dr与σm’对动剪切模量比G/Gmax影响不明显;而当0%≤FC≤30%时,随FC增大G/Gmax-γ衰减曲线不断下降,给出了珊瑚砂Davidenkov模型拟合参数A、B的建议值,且发现参考剪应变γ0随FC线性减小。

关键词：珊瑚砂细粒含量最大动剪切模量动剪切模量比阻尼比

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论流行歌曲中歌词和旋律的互补关系

论流行歌曲中歌词和旋律的互补关系

作者：谢鹏兴吉林艺术学院

学位级别：硕士

在流行歌曲中,歌词和旋律是其中最重要的两个组成要素,但这两者不是各自孤立的存在,歌词和旋律作为一对既对立又统一的矛盾,它们共同构成了流行歌曲表现内容与表现形式的核心。文章从流行歌曲的歌词与旋律的互相影响、流行歌曲歌词与旋... 详细信息

在流行歌曲中,歌词和旋律是其中最重要的两个组成要素,但这两者不是各自孤立的存在,歌词和旋律作为一对既对立又统一的矛盾,它们共同构成了流行歌曲表现内容与表现形式的核心。文章从流行歌曲的歌词与旋律的互相影响、流行歌曲歌词与旋律的互补关系、对流行歌曲中歌词和旋律互补关系的分析等三个方面对流行歌曲歌词和旋律的关系进行研究,最后认为在流行歌曲中,歌词和旋律是一种互补关系——歌词是旋律的基础和载体,旋律是对歌词的补充和升华。

关键词：流行歌曲歌词旋律互补关系

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水泥联合粉磨产品性能预测系统研发

水泥联合粉磨产品性能预测系统研发

作者：熊春兴济南大学

学位级别：硕士

水泥联合粉磨作为水泥生产的最后环节,是影响水泥产品性能的关键所在,对于保障水泥产品质量起着重要作用。水泥性能是水泥产品质量的重要特征,影响着混凝土的基本性能和质量,也直接关系到建筑工程的质量。水泥产品性能指标建模预测中存... 详细信息

水泥联合粉磨作为水泥生产的最后环节,是影响水泥产品性能的关键所在,对于保障水泥产品质量起着重要作用。水泥性能是水泥产品质量的重要特征,影响着混凝土的基本性能和质量,也直接关系到建筑工程的质量。水泥产品性能指标建模预测中存在非线性、多变量、大时滞等问题,基于化学和物理机理建立精确数学模型非常困难。如何缩短性能检测时间,实现准确、快速的预测水泥产品性能,确保水泥生产质量,保证水泥厂出厂水泥指标符合相应国家标准,已成为亟须解决的问题。水泥产品性能众多,因此,本文选取水泥主要性能中的比表面积和28d抗压强度为预测对象,利用机器学习相关算法,建立基于生产和检验数据的预测模型预测水泥性能,并对水泥产品的质量做出全面的评价,保障了水泥生产企业和使用单位的根本利益。主要研究内容如下:（1）探讨水泥比表面积检测方法以及国家标准,介绍水泥抗压强度检验流程和方法,制定水泥产品性能预测方案。（2）基于某水泥厂实际生产数据,利用箱形图检测原理剔除原始数据中的异常值,通过工艺分析和互信息方法选取相关辅助变量,建立基于Optuna优化XGBoost的水泥比表面积预测模型并与随机搜索优化随机森林模型、XGBoost模型进行对比。（3）水泥品种作为输入变量引入至预测模型中,将类别特征通过Label Encoder转化为数值特征,利用随机森林递归特征消除与特征重要性方法,筛选出预测模型的输入变量,通过随机搜索算法优化随机森林模型、XGBoost模型和Light GBM模型的超参数并根据SHAP值解释上述三种模型特征重要性,建立基于三模型融合的Voting Regressor集成模型预测水泥28d抗压强度,通过pickle模块保存最优模型用于预测水泥28d抗压强度未来值。（4）基于Py Charm开发平台,结合Python和Py Qt5开发水泥产品性能预测软件,实现数据预处理、特征选择及建模预测等生产数据分析的主要功能,应用水泥28d抗压强度数据集对系统的主要功能进行仿真验证和仿真结果分析。

关键词：水泥联合粉磨水泥产品性能预测 XGBoost Voting Regressor 递归特征消除

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沙地云杉种子发育生理特性及转录组学分析

沙地云杉种子发育生理特性及转录组学分析

作者：燕兴内蒙古农业大学

学位级别：硕士

沙地云杉(Picea mongolia)是我国稀有珍贵的云杉树种,其主根较浅,侧根发达,主干下须根常拱起半裸于地面向四周延伸,能将四周的散细流沙聚拢,同时其具有优良的抗寒、抗旱等特性,成为浑善达克沙地生态系统中的主要物种,构成了独特的沙地... 详细信息

沙地云杉(Picea mongolia)是我国稀有珍贵的云杉树种,其主根较浅,侧根发达,主干下须根常拱起半裸于地面向四周延伸,能将四周的散细流沙聚拢,同时其具有优良的抗寒、抗旱等特性,成为浑善达克沙地生态系统中的主要物种,构成了独特的沙地森林草原。本论文以沙地云杉六个发育时期(S1-S6)的种子为试验材料,分别从形态学、细胞学和转录组学水平探究沙地云杉种子发育过程中的变化规律,为沙地云杉种子发育关键基因的鉴定、种子性状遗传改良等相关研究提供理论依据。重要研究结果如下:(1)对沙地云杉种子纵径、横径、厚度测定及种子体积和球度的计算,结果表明在S6时期沙地云杉种子纵径、横径达到最大,在S5时期种子厚度、种子体积以及种子球度达到最大,在S1时期各项形态指标最小,沙地云杉种子生长发育大致有四个时期,呈现“缓慢生长—快速生长—缓慢生长—缓慢下降”的趋势;通过对种子鲜重、干重测定及种子千粒重和含水量的计算,结果表明在S6时期沙地云杉种子千粒重达到最大,含水量降到最低,在S1千粒重最小,含水量最高,沙地云杉种子物质积累大致有两个重要时期,呈现“缓慢累积—快速累积”的趋势。(2)对种子色泽进行观察,发现种子颜色随着种子发育由浅入深,由乳白色最终转变为黑褐色,同时,种皮结构也变的致密坚硬起来;通过石蜡切片对种子细胞结构进行观察,随着种子发育,细胞体积增大,细胞之间排列由不规则到整齐,在这个过程中细胞质变浓,染色加深,细胞壁增厚,木质素含量升高。(3)随着沙地云杉种子的发育,种子中MDA含量呈下降的趋势,S1时期的MDA含量均显著高于其他时期;SOD、POD酶活性呈现先升高后下降的趋势,在种子发育初期,SOD、POD酶活性分别在S2时期与S4时期达到最大;沙地云杉中可溶性蛋白含量呈现升高的趋势,S6时期的蛋白质含量达到最大;沙地云杉中可溶性糖含量呈现先下降后升高的趋势,可溶性淀粉呈现先升高后下降的趋势,与糖相反,在S4时期糖含量降到最低,而淀粉则达到最高;沙地云杉中电导率和相对电导率呈现先升高后下降的趋势,S5时期的电导率和相对电导达到最大,然后在S6时期突然降到最低。(4)转录组测序共测得了原始reads为3167.9M,过滤掉测序产生的低质量reads为3094.8M,以|log2Fold Change|>1,padj<0.01作为筛选标准,在SDYS4 vs SDYS2、SDYS6 vs SDYS2、SDYS6 vs SDYS4中,分别鉴定出11588、22093、16443个显著表达的差异基因,其中上调表达的差异基因分别有5177、9261、6975个,下调表达的差异基因分别有6411、12832、9468个。以SDYS6vs SDYS2为对比得到691个转录因子基因,这些转录因子共涉及到52个转录因子家族。通过筛选差异表达基因并对其进行功能富集分析,发现植物激素、淀粉和蔗糖以及蛋白质、抗氧化酶和膜脂过氧化物相关的差异表达基因调控了沙地云杉种子的成熟过程。挑选7个与调控种子发育相关的基因进行q RT-PCR实验,结果表明这7个基因的表达模式与转录组测序结果相符,转录组测序结果准确。

关键词：沙地云杉种子生物学特性生理生化转录组学

多场景下精神疲劳的在线识别方法研究与预警系统开发

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多场景下精神疲劳的在线识别方法研究与预警系统开发

作者：彭耀兴苏州大学

学位级别：硕士

精神疲劳是一种由长时间的认知活动引发的疲劳形式,其引起的生理机能下降可能会导致生产力下降、认知任务执行能力受损、风险警惕度下降以及事故概率上升。应对这些由精神疲劳引发的不良后果,需要对人体精神疲劳程度有一个客观准确的评... 详细信息

精神疲劳是一种由长时间的认知活动引发的疲劳形式,其引起的生理机能下降可能会导致生产力下降、认知任务执行能力受损、风险警惕度下降以及事故概率上升。应对这些由精神疲劳引发的不良后果,需要对人体精神疲劳程度有一个客观准确的评估。现有精神疲劳监测方法大多仅针对单一的疲劳诱发场景,普适性不足,且缺少对于疲劳早期迹象的研究,不利于实现疲劳的有效预警。本课题基于功能性近红外光谱成像(Functional Near-infrared Spectroscopy,fNIRS)研究面向多个场景的疲劳在线监测方法,探究低阶和高阶脑功能网络在疲劳发展过程中的共性演变规律,构建精神疲劳多等级实时监测模型,并搭建了嵌入式疲劳监测平台。课题主要研究内容如下:(1)多场景疲劳诱发实验设计。课题共招募36位志愿者,志愿者被随机分为三组,分别参加精神运动警觉度测试、正常脑力工作和模拟驾驶三种疲劳诱发任务。在疲劳诱发任务前后分别完成疲劳量表和行为学测试,确定被试疲劳等级。(2)精神疲劳等级实时监测方法研究。在脑血氧信号预处理部分,基于时间导数分布方法去除信号的运动伪影。为了减弱个体差异对于实验结果的影响,提出了基于信息熵分配通道权重,计算感兴趣区域内的血氧浓度的方法。在实时疲劳监测算法部分,从空间域、时域和频域等多维度提取特征。综合非参数统计分析、特征重要性方法和Boruta算法完成特征降维,使用差分进化算法进一步优化特征组合和模型参数,最后提出了基于Stacking集成算法和自训练半监督算法的疲劳等级实时判别模型。最终多场景精神疲劳三等级识别的准确率为81.69%。(3)精神疲劳相关脑功能网络演变规律分析。针对传统单变量方法的对脑功能网络完整性和区域间连通性考察不足的问题,本文使用复杂网络分析的方法探究了疲劳状态下脑功能网络连接模式的重组。在疲劳状态,低阶功能网络全局整合减少和局部分离增加。此外,运用高阶功能网络,补充了功能连接时变性和多个区域间高级关联的规律。高阶功能网络在疲劳发展过程中表现出补偿性的激活增加。在不同频段和大脑区域观察到疲劳相关的高低阶网络连接模式的变化,两者互为补充。(4)嵌入式疲劳监测平台搭建。基于提出的数据处理和模式识别方法,本课题基于树莓派搭建了嵌入式疲劳监测平台。平台软件基于QT开发,主要包含血氧信号接口模块、中央处理模块、用户界面模块、核心算法模块和数据库模块。平台基于TCP接收下位机发送的血氧信号后,可以独立实现数据处理,模式识别和疲劳预警等功能。同时,使用者通过用户界面可以完成简洁易用的用户交互。本课题基于fNIRS探索了疲劳发展的过程中低阶和高阶脑功能网络的共性演变规律,提出了适用于多个疲劳诱发场景的精神疲劳实时监测方法,实现了精神疲劳状态的多等级实时判别,并基于此方法搭建了嵌入式精神疲劳监测平台。课题的初步研究成果为实现疲劳早期预警和开发适用于多个场景的精神疲劳监测工具提供了科学方法和理论支撑。

关键词：功能性近红外脑成像精神疲劳监测高阶脑功能网络嵌入式平台搭建