《山东大学学报(理学版)》

证据推理与检索数据网络安全获取

陈淑珍,李守伟,史开泉

2023, 58(1): 1-9. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.493

摘要 ( 581 )

PDF (506KB) ( 170 )

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利用动态数学模型,首先给出了内-数据、外-数据与内-外数据概念,然后给出了证据推理与检索数据智能获取定理和网络数据空间与数据-证据关系定理,进而给出了检索数据的网络安全获取算法,最后给出了这些概念、理论结果的应用。

考虑环境病毒影响的COVID-19模型的动力学性态研究

李晓伟,李桂花

2023, 58(1): 10-15. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.460

摘要 ( 439 )

PDF (1529KB) ( 139 )

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建立了考虑环境病毒影响的COVID-19传染病SEIARc模型,并对其进行了动力学性态分析。首先利用下一代矩阵法计算得到系统的基本再生数R^*0,进一步通过分析得到:当R^*0<1时,无病平衡点存在且局部渐近稳定,并利用Metzler矩阵等相关理论证明了无病平衡点的全局渐近稳定性;当R^*0>1时,系统存在唯一的地方病平衡点,且给出了地方病平衡点局部渐近稳定的条件。最后通过数值模拟发现地方病平衡点是全局渐近稳定的。研究表明,通过减少环境病毒的来源或切断传播途径,可以有效地控制COVID-19疾病的传播。

具有Holling-Ⅲ型功能反应的捕食扩散系统的稳定性和Hopf分支

霍林杰,张存华

2023, 58(1): 16-24. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.788

摘要 ( 663 )

PDF (404KB) ( 262 )

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考虑了一类具有Holling-Ⅲ型功能反应函数的捕食者-食饵反应扩散系统。通过分析系统在正常数平衡解处线性化系统的特征值问题的根在复平面的分布情况,获得了系统正常数平衡解的稳定性和Hopf分支。

带混合噪声回归模型小波估计器的相合性

黄琴梅,寇俊克

2023, 58(1): 25-30. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.798

摘要 ( 383 )

PDF (344KB) ( 190 )

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针对带混合噪声回归估计问题,利用小波方法构造线性小波估计器,并在不假定待估回归函数具备任何光滑性的前提下,证明小波估计器的L^p(1≤p<∞)相合性。

“双碳”背景下山东自然保护地碳汇功能及价值

崔晓伟,丁萃华,王仁卿,王富海

2023, 58(1): 31-39. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2022.197

摘要 ( 775 )

PDF (5554KB) ( 180 )

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以山东省自然保护地为研究对象,系统分析了自然保护地内不同生态系统的碳汇功能及其差异性,并针对碳汇价值实现路径进行了探索研究。结果表明,山东省自然保护地的碳汇总量为2.99×10⁶ t/a,其中森林生态系统碳汇最高(1.20×10⁶ t/a),随后依次为农田生态系统(9.09×10⁵ t/a)、近海生态系统(5.22×10⁵ t/a)、滨海湿地生态系统(2.27×10⁵ t/a)、内陆湿地生态系统(1.28×10⁵ t/a)、草地生态系统(0.04×10⁴ t/a),其碳汇总价值为1.23×10⁹元,单位面积碳汇价值为7.61×10³元/hm²。鉴于自然保护地的碳汇价值,本研究从基于自然保护地生态补偿的角度对碳汇价值实现路径进行了讨论分析,提出了碳交易与生态补偿相结合的框架体系。

融合分段编码与仿射机制的相似案例匹配方法

赖华,张恒滔,线岩团,黄于欣

2023, 58(1): 40-47. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2021.048

摘要 ( 498 )

PDF (1568KB) ( 196 )

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相似案例匹配任务旨在判断2篇裁判文书所描述的案件是否相似,通常被看作裁判文书的文本匹配问题,在司法审判过程中具有重要的应用。现有深度学习模型大多将案例长文本编码为单一向量表示,模型很难从长文本中学习到裁判文书之间的细微差异。考虑到案例文本各部分的内容较为固定,本文提出将案例长文本拆分为多个片断并分别编码,以便获取不同部分的细微特征;同时,采用可学习仿射变换改进相似度打分模块,使模型学习到了更多细微的差异,进一步提高了案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,本文提出方法与现有方法相比准确率提升了1.89%。

基于条件变分自编码器的问题生成方法

刘东,洪宇,苏玉兰,张民

2023, 58(1): 48-58. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.2.2021.035

摘要 ( 526 )

PDF (1071KB) ( 193 )

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将条件变分自编码器作为辅助模块,引入预训练语言模型的编码解码过程,通过数据增强(潜在的语义扩充)以提高模型的鲁棒性。通过建立陈述句与疑问句之间的高维分布联系,由分布采样实现一对多的问题生成。结果表明,融合条件变分自编码器不仅能生成多样性的问题,也有助于提升问题生成的模型性能。在基于SQuAD数据集划分的2个答案可知问题生成数据集Split1和Split2上,BLEU-4值分别被提升到20.75%和21.61%。

基于三支决策的密度敏感谱聚类

凡嘉琛,王平心,杨习贝

2023, 58(1): 59-66. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.671

摘要 ( 472 )

PDF (532KB) ( 249 )

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将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。

基于模型决策树的AdaBoost算法

梁云,门昌骞,王文剑

2023, 58(1): 67-75. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.2.2021.139

摘要 ( 605 )

PDF (7844KB) ( 196 )

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AdaBoost算法是一种将多个基学习器通过合理策略结合生成强学习器的集成算法,其性能取决于基学习器的准确率和多样性。但弱学习器分类精度不高往往也导致了最终强分类器性能较差,因此进一步为了提高算法的分类精确率,本文提出一种MDTAda模型,首先利用基尼指数迭代构造一棵不完全决策树,然后在决策树的非纯伪叶结点上添加简单分类器,生成MDT(模型决策树),将MDT作为AdaBoost算法的基分类器,加权平均生成强分类器。在标准数据集上的实验表明,相比传统的AdaBoost算法,本文提出的算法拥有更好的泛化性能和更优的间隔分布,且在与AdaBoost算法达到相同精度时所需迭代次数更少。

外包再制造下考虑政府补贴的闭环供应链网络均衡

刘雪琦,周岩

2023, 58(1): 76-88. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.231

摘要 ( 439 )

PDF (1222KB) ( 148 )

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为研究政府补贴模式及补贴水平对再制造决策影响,基于非合作博弈理论建立了外包再制造下考虑政府补贴的闭环供应链网络均衡模型,分析政府补贴的重要性及政府补贴模式和补贴水平的选择,为政府制定补贴策略提供科学依据。结果表明:政府实施补贴策略会刺激消费,促进外包再制造的实现,并达到保护环境、节约资源的目的;在产品回收率低时,政府应实施回收补贴,提高补贴水平,更好地实现资源、环境和实现外包再制造的三重目标;在产品回收率较高时,从资源、环境出发,政府应实施再制造补贴,从外包再制造实现出发,政府应实施回收补贴,控制并降低补贴水平。

批发,代理还是混合?——与自营平台竞争的复合平台销售模式选择策略

周驰,王艺馨,于静

2023, 58(1): 89-100. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.144

摘要 ( 616 )

PDF (946KB) ( 159 )

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针对在自营平台竞争条件下复合型电商平台(简称复合平台)与制造商合作的最优销售模式选择与策略问题,考虑复合平台可选择的批发、代理和混合3种销售模式,通过建立多渠道定价决策Stackelberg博弈模型,分析潜在市场规模、渠道弹性和单位佣金对E-供应链各方最优策略的影响,进而得到复合平台的最优销售模式。研究表明:潜在市场规模和渠道弹性的增加都有利于复合平台利润的提高,而只有适度的单位佣金才能使复合平台的利润最大。当渠道弹性较小时,若单位佣金适中,复合平台选择代理销售模式,若单位佣金太低或太高,则选择批发销售模式;当渠道弹性较大且单位佣金并非很低时,混合销售模式是复合平台的最优选择。此外,研究进一步探讨了复合平台与制造商在销售模式选择中实现双赢的条件。

基于含时网络与随机矩阵理论的投资组合研究

赵霞,朱钇频,杨雅婕,许澜涛

2023, 58(1): 101-110. doi:10.6040/j.issn.1671-9352.0.2021.564

摘要 ( 347 )

PDF (1356KB) ( 133 )

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考虑到资产收益率间复杂的线性和非线性动态相关及演化关系,基于Pearson相关系数、Kendall秩相关系数和Tail相关系数等构建含时网络并结合随机矩阵理论,研究最优投资策略问题。为了对比不同相依关系、不同中心性测度及是否降噪对投资策略的影响,构建了9个资产筛选网络模型,并基于上证180指数数据,求解最优投资策略,分析其内样本和外样本表现。研究发现:在Kendall和Tail相关系数下的模型所选资产组合可以有更低的交易成本,运用随机矩阵理论进行降噪能显著提升投资收益,含时条件中心性测度的引入有助于筛选出更优的资产组合。

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