基于BP神经网络和AR模型的人口预测

利用MATLAB编程软件,分别建立BP神经网络和AR模型,采用全国出生率,死亡率,老年抚养率等9个指标作为样本,分别对BP网络和AR模型进行训练,预测5年后的人口数量.结果表明这两种方法预测人口均是可行的,效果较好,误差很小,但是AR模型较适合线性预测,而BP网络适合较非线性预测.     

赤平投影辅助工具地质多功能尺的解析与应用

地质多功能尺是由余切尺,大、小量角器,直线尺等构成的组合型制图工具,其中的余切尺可实现绝大部分极射赤平投影功能,且制作简单、操作使用方便、容易掌握,利用它可快速地解决地质构造的几何形态和应力分析等方面的许多实际问题。     

浅议生态难民的法律地位

生态难民,顾名思义可以简单描述为面对生态灾难而被迫逃离的人。生态难民现象古已有之,但生态难民的概念至今还没有被国际难民法确认。国际上缺少专门的对生态难民进行保护的法律制度与措施。生态难民制度的存在从社会需求层面、法律需求层面以及现实依据层面来说,是合理与必需的。生态难民与国际难民法所规定的政治难民不同,主要是由于生态灾害而造成。实际上,生态难民与政治难民是相联系的,很大一部分生态难民可以纳入到政治难民之中,利用现有的国际难民法进行保护。     

基于改进的投影寻踪法的社会组织绩效评估模型

通过引入细菌觅食算法对投影指标函数进行优化,寻求最佳投影方向,构建了基于投影寻踪的社会组织绩效评估新方法。通过该模型可把社会组织绩效的多维多层指标综合成一维投影值,且值越大表示该社会组织绩效水平越高。根据投影值大小可对社会组织绩效水平进行合理的分级评价。实例结果表明,基于细菌觅食算法的投影寻踪评估模型效果很理想,其优化时间及投影函数值分别为传统投影寻踪技术的38.3%和136.5%,具有较强的操作性和应用性,适用于社会组织绩效评估。     

“N1+的+N2”短语结构中“的”的隐现规律考察

从认知语法的距离象似性角度来看,"N1+的+N2"结构以领属关系居多,领属关系中,N1有的是对N2的限定,有的是N1的部分属性投射到N2。表示限定时,靠近原型领属,结构中的"的"一般会出现,表示属性投射时,接近边缘性领属,"的"一般不会出现。"的"隐现象似于概念距离。     

"三线共点"的常用证明方法

从仿射几何学与射影几何学的基本方法出发,简述了"三线共点"问题的一些基本的证明方法.     

画法几何中“可见性”判别的一种方法

介绍画法几何中判别直线与平面、平面与平面相交时可见性的一种新的判别方法——“投影性判别法”。该方法简单,判别和作图的效率高,是一种较理想的“可见性”判别的方法。     

基于稀疏表示的人脸识别算法

近年来,人脸识别一直是计算机视觉和模式识别领域一个很热门研究课题。随着压缩感知理论的发展,稀疏表示已经成功应用于人脸识别。文章系统地综述了人脸识别的研究现状、系统,并重点介绍了基于稀疏表示的人脸识别算法及求解,最后对人脸识别算法存在的问题以及发展进行了展望。     

Identification of Chinese dark jargons in Telegram underground markets using context-oriented and linguistic features

When cybercriminals communicate with their customers in underground markets, they tend to use secure and customizable instant messaging (IM) software, i.e. Telegram. It is a popular IM software with over 700 million monthly active users (MAU) up to June 2022. In recent years, more and more dark jargons (i.e. an innocent-looking replacement of sensitive terms) appear frequently on Telegram. Therefore, jargons identification is one of the most significant research perspectives to track online underground markets and cybercrimes. This paper proposes a novel Chinese Jargons Identification Framework (CJI-Framework) to identify dark jargons. Firstly, we collect chat history from Telegram groups that are related to the underground market and construct the corpus TUMCC (Telegram Underground Market Chinese Corpus), which is the first Chinese corpus in jargons identification research field. Secondly, we extract seven brand-new features which can be classified into three categories: Vectors-based Features (VF), Lexical analysis-based Features (LF), and Dictionary analysis-based Features (DF), to identify Chinese dark jargons from commonly-used words. Based on these features, we then run a statistical outlier detection to decide whether a word is a jargon. Furthermore, we employ a word vector projection method and a transfer learning method to improve the effect of the framework. Experimental results show that CJI-Framework achieves a remarkable performance with an F1-score of 89.66%. After adaptation for English, it performs better than state-of-the-art English jargons identification method as well. Our built corpus and code have been publicly released to facilitate the reproduction and extension of our work.     

两阶段相结合的广义投影类算法

讨论了非线性不等式约束最优化问题，利用一种新的广义投影技术建立问题的一类算法，该算法的初始点可任意选取，且能自动地将初始化和最优化两阶段统一起来。算法不但无需作任何转轴运算，而且只采用ε－约束集内函数梯度确定广义投影阵，方法结构简单，计算量小，具有普遍意义。