华东师范大学学报（自然科学版）

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2020 (4): 0-0.

摘要 ( 189 )

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李超三系的上同调和Nijenhuis算子

郭双建

2020 (4): 1-11. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911017

摘要 ( 479 )

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本文首先引入李超三系的表示并刻画其一些性质; 其次, 研究它的低维上同调和上边界算子; 最后通过选取合适的上同调, 研究其形变和Nijenhuis算子.

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有限维实单Balinsky-Novikov超代数的分类

夏利猛, 赵珊珊

2020 (4): 12-17. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911018

摘要 ( 313 )

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有限维Balinsky-Novikov超代数可以看作是Novikov代数的一类超模拟, 其仿射化给出了一类重要的无限维李超代数. 本文主要叙述了它们的一些性质, 并给出了实数域上有限维单Balinsky-Novikov超代数的完全分类.

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一类具有强时滞核的单种群扩散模型的行波解

杨高翔

2020 (4): 18-25. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911019

摘要 ( 360 )

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本文中，建立了一类具有强时滞核的单种群扩散模型行波解的存在性. 首先, 在该模型没有时滞的情况下, 利用常微分方程的定性理论, 得到了该模型行波解的存在性. 然后, 在该模型中时滞非常小时, 结合线性链式法则和几何奇异摄动理论, 证明了该模型的行波解仍然存在.

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Sándor-Yang平均关于单参数调和与反调和平均的确界

李少云, 钱伟茂, 徐会作

2020 (4): 26-34. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911015

摘要 ( 336 )

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应用实分析的方法，通过对Sándor-Yang平均与单参数调和平均和Sándor-Yang平均与单参数反调和平均序关系的研究，得到了两个最佳双向不等式.

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具有时变时滞的中立型神经网络的稳定性分析

刘锦, 赵维锐

2020 (4): 35-44. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911016

摘要 ( 467 )

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考虑了一类具有时变时滞的中立型神经网络. 首先, 利用同胚映射定理, 证明了平衡点的存在唯一性. 其次, 通过构造Lyapunov泛函及利用Lyapunov稳定性理论, 得到了平衡点全局渐近稳定的充分条件. 与已有结论对比表明, 针对某些系统, 所得条件可作为判断其稳定性的依据. 最后, 通过几个数值模拟的例子验证了结论.

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关于Hamilton图的新的圈结构定理

李静云, 任韩

2020 (4): 45-50. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911013

摘要 ( 478 )

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设$ G $是一个$ n $阶图, 若对于每一个$ k\;(3\leqslant k\leqslant n) $, 图$ G $都含有$ k $-圈, 则称图$ G $为泛圈图. 泛圈图是圈理论研究中的重要课题. 研究得到了Hamilton圈上两个不相邻的点在圈上的距离是3的泛圈性结果.

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带有白噪声的Berger方程随机吸引子的存在性

宋安, 汪璇

2020 (4): 51-63. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911011

摘要 ( 352 )

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研究了带有白噪声的Berger方程解的长时间动力学行为. 运用渐近先验估计技术和算子分解方法得到了Berger方程随机吸引子的存在性.

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非齐次非线性薛定谔方程新的爆破准则

李双双

2020 (4): 64-71. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201911029

摘要 ( 464 )

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本文研究了非齐次非线性薛定谔方程爆破解的存在性. 首先构造了一类不变集, 然后应用最佳Gagliardo-Nirenberg型不等式以及仔细的分析证明了对任意大的$\mu$, 存在$u_{0}\in H^{1}$, 使得$E(u_{0})=\mu$, 并且以$u_{0}$为初值的解$u(t,x)$在有限时间内爆破, 该结果改进了文献[1]中的结果.

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基于蚁群算法的滑移预测路径规划研究

周兰凤, 杨丽娜, 方华

2020 (4): 72-78. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921010

摘要 ( 423 )

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月球车是搭载探测任务的可移动多功能机器人. 月球车在实际地形行驶中, 从起点到目标点之间除了选择最优路径, 还应该将地形、障碍物等影响因素考虑进去. 地形的主要影响因素是陡坡方向和陡坡坡度, 其他因素归类为滑移, 这些在很大程度上增加了路径规划的长度和时间复杂度, 更影响了其安全性. 而传统蚁群算法只是单纯地寻求路径规划中的最优解, 存在收敛速度慢、时间复杂度高、寻优能力不平衡等问题, 且没有考虑滑移、地形等因素, 应用在月球车预测路径规划问题中极易陷入局部最优解. 提出了基于三维栅格地形环境下融合坡度、坡向的滑移预测改进蚁群算法路径规划; 通过设置相同的信息素启发因子和信息素挥发系数, 改变滑移预测地形参数, 得到了基于滑移预测的综合代价函数, 改进了传统蚁群算法; 分析了基于滑移预测的综合代价函数对改进蚁群算法路径长度、收敛速度、时间复杂度和迭代次数的影响. 最后利用实验仿真数据结果验证了本文改进后的蚁群算法在滑移预测路径规划问题中有更高的有效性.

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基于改进K-means的电力数据异常检测算法

吴蕊, 张安勤, 田秀霞, 张挺

2020 (4): 79-87. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921012

摘要 ( 720 )

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异常检测方法在电力领域有着广泛的应用, 如设备故障检测和异常用电检测等. 改进了传统K-means聚类随机选择初始聚类中心的策略; 结合数据对象的密集度与最大近邻半径, 选择更加接近实际簇中心的数据点作为初始聚类中心, 并在此基础上提出了一种基于改进K-means算法的电力数据异常检测新方法. 实验表明, 上述算法具有更优的聚类效果和异常检测性能, 并且在应用于电力领域时, 算法可以有效地检测出异常电力数据.

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裁定文书中企业破产事件的自动化抽取

杨佳乐, 王俊豪, 钱卫宁, 罗轶凤

2020 (4): 88-97. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921015

摘要 ( 437 )

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提出了一种企业破产事件抽取框架, 该框架可以从法律裁定书等卷宗资料中检测出相应的法律事件, 并抽取出与事件相关的结构化要素信息. 该框架结合从法院所获得的裁定书等卷宗信息, 运用远程监督技术来构建模型训练数据; 再通过命名实体识别技术对句级别的文书进行序列标注; 最后结合自定义的事件触发词表与事件字典, 运用事件抽取技术对法律文书进行事件识别, 并给出对应事件的结构化信息. 实验结果表明本框架能够取得较高的事件识别精度, 是一种有效的企业破产事件抽取框架.

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线性驱动的分布式数据库容错性自动化测试

沈靖, 蔡鹏

2020 (4): 98-107. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921011

摘要 ( 377 )

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大规模的分布式数据库中, 诸如网络分区、信息丢失、节点宕机等软硬件故障无法避免. 为了提高分布式数据库的可靠性、验证容错协议的正确性, 分布式数据库应定期进行故障注入测试, 即在系统运行过程中人为引发故障. 然而各种故障的组合空间太大, 无法枚举. 已有的测试方法: 一类是随机式故障组合, 其实现方法简单但不能保证探索了所有的故障组合; 另一类是通过专业知识分析系统构成并设计的故障组合, 其测试结果更加完善但不具备普及性. 以线性数据驱动的故障注入测试LDFI (Lineage-Driven Fault Injection)为原型, 在分布式数据库的基础上，实现了一种同时具有完备性和普及性的自动化故障注入测试工具. 实验结果表明, 该测试工具能够以更少的测试案例, 发现随机式故障注入无法发现的复合故障组合所引起的系统漏洞(bug), 提高了数据库的可信度.

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改进遗传算法求解新高考背景下的排课问题

徐向阳, 刘文伟, 傅蝶, 徐刚, 金澈清, 王祥丰, 王江涛

2020 (4): 108-123. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921008

摘要 ( 602 )

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我国提出新高考改革政策后, 越来越多地区和高中开始采用走班制教学模式. 相对于传统的行政班教学模式, 走班制教学模式使排课问题的约束条件进一步增多, 学校教育资源匮乏的现象进一步凸显. 传统的排课算法不适于求解走班制教学模式下的排课问题, 而纯粹的手动编排课表不仅费时费力, 排出的课表还可能存在大量冲突, 难以保证课表的可行性和合理性. 根据走班制教学模式的特点，设计了一种获取优质可行解的方法: 首先针对走班课程提出了一种自动生成教学班组合的方法; 然后运用改进的遗传算法高效合理地求解排课问题. 实验结果表明, 该算法可获得优质的课表安排, 并且已经加入到实际应用中.

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基于深度图像预旋转的手势估计改进方法

徐正则, 张文俊

2020 (4): 124-133. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921004

摘要 ( 370 )

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基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难, 部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式. 提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法: 先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN; 在手势识别之前, 用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度，然后再对手部深度图像进行旋转; 最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类, 聚类产生出手部关节位置. 实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差, 手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%.

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基于序列特征的点击率预测模型

朱思涵, 浦剑

2020 (4): 134-146. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921006

摘要 ( 420 )

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点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分. 根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略, 对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义. 传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征, 对点击率进行预测. 然而, 用户行为序列的结构特征, 如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向. 针对部分信息利用上的空缺, 使用时间序列分析单元, 将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展, 结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉, 能够有效提高特征质量, 优化点击率预测模型的性能. 实验表明, 结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升, 提高点击率预测的精度.

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基于特征优化的广告点击率预测模型研究

贺小娟, 郭新顺

2020 (4): 147-155. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921007

摘要 ( 510 )

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针对互联网广告数据具有高维稀疏性的特点, 在现有的点击率(Click-Through Rate, CTR)预测问题的相关理论和技术基础上, 给出了一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在线广告特征提取模型(CNN Based on GBDT, CNN⁺). CNN⁺模型不仅能从原始数据中提取出深度高阶特征, 还能解决卷积神经网络在稀疏、高维特征中提取特征困难的问题. 在真实数据集上的实验结果表明, 与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和梯度提升决策树这两种特征提取方法相比, CNN⁺模型提取的特征更加有效.

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基于灰度模型的电能量异常数据修复研究

黄福兴, 周广山, 郑宽昀, 冯泽佳, 袁培森

2020 (4): 156-163. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201921016

摘要 ( 354 )

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提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法, 以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量, 以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量, 经过一次累加, 级比检验, 求解预测方程得到预测值, 动态地对电能量数据进行迭代预测, 最终对预测值进行精度检验, 预测的平均相对残差为2.182%, 根据结果对原始数据进行修改, 从而达到修复电能量异常数据的目的. 以某区域实际电能量数据进行模型预测修复, 并对结果以及误差进行分析, 验证了该方法的可行性.

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江苏省沉海圩乡村湿地水稻田种植模式转变后的生态恢复效果

罗祖奎, 李扬, 徐曦, 屈铭志, 马进, 孙文, 黄舒欣, 仝慧林

2020 (4): 164-172. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.201931009

摘要 ( 479 )

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为了检验沉海圩乡村湿地传统稻田转化为生态稻田之后的生态恢复效果, 在2018年7月—2019年5月对景观湖泊、生态稻田、传统稻田和居民区河道四类湿地的两栖类、底栖动物和水质进行野外调查及实验室处理. 结果表明: ①两栖类种类在景观湖泊、生态稻田、传统稻田和居民区河道依次减少; 两栖类数量在景观湖泊和生态稻田之间无显著差异, 但两者的数量均显著高于传统稻田和居民区河道. ②底栖动物种类和数量在稻田潮湿季节四类湿地之间均无显著差异; 但在稻田干旱季节生态稻田均处于最低水平. ③生态稻田水质的有机氮和磷的指标在四类湿地中处于中等水平, 但叶绿素a浓度最低. 总体而言, 沉海圩稻田种植模式转变后生态恢复效果在一定程度上得到了提高, 但缺乏科学管理不利于物种稳定, 针对生态稻田管理提出了建议.

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