邵新慧
- 作品数：43 被引量：110H指数：7
- 供职机构：东北大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术文化科学核科学技术更多>>
- 求解加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法被引量：8
- 2012年
- 给出了求解一类加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法,也就是预处理的广义加速超松弛方法(GAOR),得到了一些收敛和比较结果.比较结果表明当原来的迭代方法收敛时,预处理迭代方法会比原来的方法具有更好的收敛率.而且,通过数值算例也验证了新预处理迭代方法的有效性.
- 沈海龙邵新慧张铁
- 关键词：GAOR方法
- 广义严格对角占优矩阵与非奇M-矩阵的判定被引量：1
- 2004年
- 根据不可约弱对角占优矩阵元素的特点,将复矩阵A的行元素划分为三个部分,并对每一部分元素的模求和得到三个值αi,βi,γi,通过比较由这三个值所构造出的hik和Hjk的大小给出了判断不可约矩阵A是广义严格对角占优矩阵的判别条件,并将其结果应用到非奇M 矩阵的判定上,推广了高益明等的主要结果·
- 邵新慧沈海龙高益明李长军
- 关键词：严格对角占优矩阵广义严格对角占优矩阵非负矩阵
- 求解鞍点问题的修正SOR-like方法被引量：12
- 2009年
- 针对大型稀疏鞍点问题给出了一种含有待定参数的新迭代解法,称之为修正SOR-like方法,简记为MPSOR-like方法.该迭代法的构成是基于对系数矩阵进行的一种分裂.迭代法需要选择一个预处理矩阵和待定参数,通过适当选取预处理矩阵和待定参数,新迭代法是收敛的,并且以定理的形式给出了新迭代方法的迭代矩阵的特征值和参数之间的基本等式,从而也导出了迭代法收敛的充分和必要条件.理论结果表明新方法更具有广泛性,并且选择适当的参数可以使新方法较SOR-like方法具有更快的收敛速度.给出了迭代法的数值试验结果.
- 沈海龙邵新慧张铁李长军
- 关键词：鞍点迭代法对称正定矩阵
- 基于图卷积网络的特定方面情感分析
- 2022年
- 方面级情感分析是细粒度情感分析的一个基本子任务,旨在预测文本中给定方面或实体的情感极性。语义信息、句法信息及其交互信息对于方面级情感分析是极其重要的。该文提出一种基于图卷积和注意力的网络模型(CA-GCN)。该模型主要分为两部分,一是将卷积神经网络结合双向LSTM获取的丰富特征表示与图卷积神经网络掩码得到的方面特征表示进行融合;二是采用两个多头交互注意力融合方面、上下文和经图卷积神经网络得到的特征信息,而后接入多头自注意力来学习信息交互后句子内部的词依赖关系。与ASGCN模型相比,该模型在三个基准数据集(Twitter、Lap14和Rest14)上准确率分别提升1.06%、1.62%和0.95%,F_(1)值分别提升1.07%、2.60%和1.98%。
- 闫金凤邵新慧
- 基于课程思政的数值分析教学探究被引量：17
- 2020年
- 课程思政是当前形势下高校教育教学改革的新理念和新思想,也是教育发展的必然要求。本文从大学数学基础课程在大学生学习中所处的地位入手,强调了对其进行课程思政的重要意义和其所具有的能够进行实施的得天独厚条件,以数值分析课程为例,提出了实施大学数学课程思政的策略、具体方案及教学案例,为高校数学基础课程在思想政治教育中发挥的作用,提供了新经验和新思路。
- 邵新慧冯男史大涛
- 关键词：教学探究教学案例
- 求解Time-dependent Stokes方程的含参数双预优迭代算法
- 2019年
- Time-dependent Stokes方程在离散动力学系统和科学计算中具有非常重要的作用,而它的求解非常困难.针对Time-dependent Stokes方程利用双预优方法构造了一种新型的含参数双预优迭代解法,并给出了新方法的收敛性分析,同时还讨论了参数的取值范围.最后用数值算例又验证了新方法的可行性和有效性.
- 李晓莎沈海龙邵新慧
- 关键词：TIME-DEPENDENTSTOKES方程微分代数方程收敛域
- 求解M-张量方程的两种新型算法
- 2022年
- 多重线性系统在当今的工程计算和数据挖掘等领域有很多实际应用,许多问题可以转化为多重线性系统求解问题.在本文中,我们首先提出了一种新的迭代算法来求解系数张量为M-张量的多重线性系统,在此基础上又提出了一种新的改进算法,并对两种算法的收敛性进行了分析.数值算例的结果表明,本文提出的两种算法是有效的并且改进算法的迭代时间更少.
- 邵新慧祁猛
- 关键词：迭代方法
- 短文本分类模型的优化及应用被引量：5
- 2021年
- 不同于长文本,短文本信息量缺乏,在研究中通常难以获得丰富的语义特征并且难以提取完整的句法特征,因此短文本分类模型的分类效果有待提升。针对这个问题进行了研究,基于ResLCNN模型进行改进,引入神经主题模型,并融合多个神经网络输出特征进行分类。首先,通过神经主题模型提取主题来丰富短文本的信息;其次,将主题信息储存在记忆网络中,并与序列信息进行融合,丰富文本的表示;最后,将其输入具有残差结构的卷积神经网络以及双向GRU中,提取局部以及全局的语义特征,在特征融合之后进行分类。该模型在Google网页搜索公开数据集中取得了较高的准确率和F 1值,表明了改进模型在短文本分类任务中的有效性。
- 雷明珠邵新慧
- 基于AP-XDeepFM模型的广告点击率预测
- 2022年
- 广告点击率预估问题作为计算广告领域的核心问题,为了在数据量和用户信息急剧增多等情况下,自动挖掘特征之间的关系,增大重要特征的作用,提高模型的预测性能,提出一种新的融合结构——AP-XDeepFM模型。该模型在XDeepFM上进行改进,引入注意力机制,在DNN的第一个隐藏层前加入Product层,并将线性模型替换为FM模型。该模型可以更好地捕捉特征之间的关系,不仅能自动地进行显式的和隐式的高阶特征交互,而且能挖掘低阶特征。在avazu公开数据集上进行实验,结果表明改进的模型能有效提升模型的性能和泛化能力。
- 侯娜邵新慧
- 矩阵B^TA^(-1)B的特征值估计及预条件处理
- 2005年
- 在矩阵A为对称正定和矩阵B为列满秩的假设下,研究矩阵BTA-1B的特征值上下界估计,进而给出了BTA-1B的谱条件数的估计·基于以上论述,论证了当矩阵A的条件较好时矩阵Q=BTB可作为矩阵BTA-1B的预条件矩阵·在数值实验中,采用预条件共轭梯度算法(PCG)对Stokes方程求解,实验结果表明Q=BTB确实是一类有效的预条件矩阵·这一结果也和其他文献的数值结果相吻合·
- 李铮邵新慧李长军
- 关键词：特征值预条件矩阵STOKES方程
