山东大学学报(理学版)杂志

山东大学学报(理学版)杂志2022年第4期

• 基于改进ReliefF的多标记特征选择算法

  孙林,陈雨生,徐久成

  针对传统的ReliefF算法仅能处理单标记数据,以及其改进算法没有充分利用样本间相关性等问题,提出一种基于改进ReliefF的多标记特征选择算法。首先使用余弦相似度函数衡量样本特征间的相似程度,利用杰卡德距离度量样本的标记之间的标记相关性,定义样本间相似度函数度量样本在整个样本空间的相似关系。然后,定义样本的同类或异类判别公式,判断随机样本的最近邻同类和异类样本。最后,提出新的特征权值迭代公式改进ReliefF算法,设计多标记特征选择算法。通过平均分类精度、覆盖率、1错误率、排序损失、汉明损失这5种评价指标,在7个公开多标记数据集上分析和测试所提算法的分类性能。实验结果表明所提算法是有效的。

• 基于约束分层加权的多度量学习算法

  韩露,郭鑫垚,魏巍,梁吉业

  为解决经典的多度量学习算法从预先获得的样本划分中学习度量时,样本划分不精确所导致局部度量拟合能力不足的问题,基于约束分层加权的思想,提出了为约束逐层分配度量并使其度量尽可能满足当前所有约束的优化模型,同时添加正则项使得不同度量对应的约束应该尽可能不同。由于单个样本所形成的不同约束可能对应不同的局部度量,相比于传统的多度量学习方法,提出的算法能够获得更精细的局部度量且更具有灵活性,使得度量的拟合能力更强。实验结果表明,提出的算法在真实数据集上对比代表性的单度量学习算法和多度量学习算法具有明显的优势。

• 基于ALBERT-TextCNN模型的多标签医疗文本分类方法

  郑承宇,王新,王婷,邓亚萍,尹甜甜

  针对现有Word2Vec和Glove等静态词向量表征方法无法解决文本完整语义的问题,结合ALBERT预训练语言模型和TextCNN卷积神经网络,提出一种用于多标签医疗文本分类的深层神经网络模型ALBERT-TextCNN。该模型采用ALBERT预训练语言模型进行动态字向量表示,通过其内部多层双向的Transfomer结构获取更高效的文本向量表达,并引入TextCNN卷积神经网络模型构造多标签分类器进行训练,提取不同抽象层次的语义信息特征。在中文健康问句数据集上进行算法性能测试,实验结果表明,该模型分类的整体F1值达到了90.5%,能有效提升医疗文本的多标签分类效果。

• 拓扑系统中的闭包元和闭包集及其相关性质

  高雅,吴洪博

  由于拓扑系统中闭元的缺失,对拓扑系统中与闭集相关内容的理论及性质研究受到一定程度的制约。首先利用余frame和点集两部分建立对偶拓扑系统——由闭元确定的拓扑系统,对其基本性质进行初步讨论;其次利用闭元给出点集部分的闭包元概念,并对闭包元性质进行讨论;第三,利用闭包元给出拓扑系统中凝聚点和导集的定义,对导集和闭包集的性质进行讨论。最后总结讨论闭包元和闭包集的关系。

• 基于三角模的直觉相似度及其应用

  李星宇,段景瑶

  为了将直觉模糊集的相似度分析纳入到逻辑推理的框架之中,借助三角模和蕴涵算子以不同的方式构造了两种直觉模糊集的相似度,并证明了其满足相似度的四条公理。作为应用,首先以所构造的相似度为衡量指标解决了一个关于伤寒病症的医疗诊断问题,经过数据分析,得到了与直观吻合的结果。其次,以所构造的相似度为扰动参数,分析了逻辑连接词直觉三角模和直觉蕴涵的鲁棒性,进而对直觉模糊取式问题的全蕴涵推理方法和推理合成规则方法进行了鲁棒性估计,结果表明当输入的扰动非常小时,输出的结果变化也很小,两种推理方法均具有良好的鲁棒性。

• K4,4,p的点可区别一般全染色

  马静静,陈祥恩

  利用色集事先分配法, 构造染色法、反证法、组合分析法探讨了完全三部图K4,4,p的最优点可区别一般全染色问题, 确定了K4,4,p的点可区别一般全色数。

• 相对论Chaplygin气体欧拉方程组的阴影波解

  贾艺菲,郭俐辉,白寅松

  研究了相对论Chaplygin气体欧拉方程组的阴影波解的存在性,利用超压缩熵条件确定了阴影波解的弱唯一性,最后在Schwartz广义函数意义下,证明了超压缩阴影波解收敛到delta激波解。

• 带记忆的基尔霍夫型梁方程的全局吸引子

  张盈,刘强强,马巧珍

  利用能量估计和收缩函数的方法,研究了具有线性记忆和非线性阻尼的基尔霍夫型梁方程解的长时间动力学行为,获得了弱拓扑空间中全局吸引子的存在性,部分推广了已有的一些结果。

• 一类Riemann-Liouville分数阶发展包含mild解的存在性

  任倩,杨和

  用多值映射的不动点定理和算子半群理论讨论了非紧半群情形下一类Riemann-Liouville分数阶半线性发展包含非局部问题mild解的存在性,并给出了抽象结果的应用举例。

• 隐式分数阶模糊微分方程初值问题解的唯一性

  席艳丽,陈鹏玉

  运用幂压缩映射原理,研究了隐式分数阶模糊微分方程初值问题{CDα,pa+u(t)=f(t,u(t), CDα,pa+u(t)),u(a)=u0解的唯一性,其中 00 是给定的实数,CDα,pa+ 是模糊Caputo-Katugampola分数阶广义Hukuhara导数, f:［a,b］×E×E→E是一个模糊函数,E是模糊空间。

• 具有长记忆误差的线性回归模型参数变点的在线监测

  娘毛措, 陈占寿, 成守尧, 汪肖阳

  基于改进的滑动和(mMOSUM)方法研究了具有长记忆时间序列误差的线性回归模型系数变点的在线监测问题。通过修正边界函数得到了改进的滑动和监测统计量在原假设下的渐近分布,并在备择假设下证明了该方法的一致性。数值模拟结果表明当线性回归模型带有长记忆误差时,改进的滑动和方法除了长记忆参数值较大情况外仍然有效,且变点位置越靠后时,改进方法对经验势提高和平均运行长度缩短的作用越明显。最后,通过对一组美国的宏观经济数据进行实证分析,说明了方法的可行性。

• 混合次分数跳扩散模型下回望期权的定价及模拟

  安翔,郭精军

  基于混合次分数布朗运动和Poisson过程,建立了具有交易费用的欧式回望期权定价模型。首先,利用Δ-对冲原理得到了该期权价格所满足的非线性偏微分方程,并通过构造Crank-Nicolson格式求得其数值解。然后,验证了该数值解的有效性,并讨论了交易费用、波动率与无风险利率等对期权价值的影响。最后,选取浦东发展银行的日收盘价进行模拟分析,结果表明:基于混合次分数跳扩散模型的模拟价格更加接近股票的真实值,能够更好地反映股票的整体走势。