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基于二向注意力循环神经网络的PM2.5浓度预测: 2020年; 针对PM2.5浓度预测模型效果不稳定、泛化能力差的问题,以循环神经网络和注意力机制为基础,提出了二向注意力循环神经网络(TDA-RNN)。首先,TDA-RNN模型通过注意力机制获取输入数据的时序注意力和类别注意力,并将其进行融合;然后通过特征编码器对融合后的数据进行编码,获得中间特征;最后将中间特征与PM2.5浓度的历史信息融合,并通过特征解码器获取预测值。对北京地区的PM2.5浓度进行了预测。结果表明,相比前向型神经网络、长短期记忆神经网络、门控循环单元模型和滑动平均模型,TDARNN模型预测精度更高;在抗干扰测试中,当输入数据存在无关因素时,TDA-RNN模型的预测精度出现轻微下降,但仍高于其他模型。该二向注意力循环神经网络特征提取能力强,预测精度高,同时可适用于其他场景的多变量时间序列预测。; 杨亚莉李智伟钟卫军; 关键词：PM2.5 时间序列预测循环神经网络

一类具有分布时滞和非线性发生率的媒介传染病模型的全局稳定性被引量：11: 2013年; 建立了一类具有分布时滞和非线性发生率的SIR媒介传染病模型,分析得到了决定疾病是否一致持续存在的基本再生数.而且当基本再生数不大于1时,疾病最终灭绝;当基本再生数大于1时,模型存在惟一的地方病平衡点,并且疾病一致持续存在于种群之中.通过构造Lyapunov泛函,证明了在一定条件下地方病平衡点只要存在就全局稳定.同时指出了证明地方病平衡点全局稳定时可适用的Lyapunov泛函的不惟一性.; 杨亚莉李建全刘万萌唐三一; 关键词：基本再生数

一类带有接种的传染病模型的全局性分析被引量：4: 2009年; 目的讨论一类带有接种和因病死亡的SIS-V传染病模型的全局稳定性。方法应用极限系统理论和构造Liapunov函数。结果得到了各类平衡点存在的阈值条件;无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定的充分必要条件。结论基本再生数是决定疾病是否持续存在与灭绝的阈值。; 杨亚莉李建全张吉广; 关键词：传染病模型接种稳定性

一类带有种群迁移的SIS传染病模型的全局分析被引量：2: 2009年; 通过假设同一地区内易感者和染病者具有相同的迁移率系数,建立了一类两地区间种群迁移的SIS传染病模型,得到了地方病平衡点存在的阈值条件,并借助比较定理和极限系统理论证明了无病平衡点和疾病不导致死亡时地方病平衡点的全局稳定性,最后讨论了种群迁移对传染病传播的影响.; 李建全于斌杨亚莉杨友社; 关键词：传染病模型

一个随机的定序原理被引量：1: 2005年; 将非线性泛函分析中的一般定序原理推广到随机度量空间,得到了一个随机的定序原理;证明了Ekeland变分原理和Caristi不动点定理的随机推广;统一和推广了文献中的许多结果;得到了一些新的不动点定理。; 朱林户杨亚莉罗秀琴; 关键词：随机度量空间

基于改进的SSD模型手机违规使用目标检测被引量：4: 2021年; 针对某些对手机使用有特殊规定的场所时常面临难以准确、高效地识别手机违规使用的问题,提出了一种基于改进的SSD模型来检测手机的违规使用。利用SSD模型获取初次目标位置及区域分类,并利用改进的DenseNet模型对初次目标框进行判定,从而获得精确的手机检测边界框。为改进数据预处理流程,采用了数据扩增与图像质量改善相结合的策略。在自建的手机检测数据集上的实验结果验证了这些改进策略的有效性,改进的SSD模型定位精度可达91.1%,识别精度高达98%,相比原有SSD模型提升了35%。改进的SSD模型同时具有识别精度高和定位精度高的特点,可为智能识别违规使用手机的行为提供理论依据和技术支持。; 李智伟杨亚莉钟卫军杨聪包壮壮; 关键词：目标检测 SSD 数据预处理

基于Beverton-Holt出生函数的阶段结构传染病模型的稳定性和分支: 2022年; 基于Beverton-Holt出生函数,考虑疾病仅在成年个体间传播且患病成年个体具有一定出生率等因素,建立了一类具有幼年和成年两个阶段的传染病模型。分析了模型平衡点的存在性,通过构造恰当的Lyapunov函数和定性分析,得到了模型平衡点的稳定性,并确定了模型出现后向分支的条件。最后,借助数值模拟验证了所得分析结果的正确性。; 胡新利郑田田杨亚莉; 关键词：稳定性基本再生数

一类带有阶段结构的传染病模型定性分析被引量：3: 2008年; 根据染病者在不同阶段具有不同的传染力以及不同阶段的染病者可以转化的特性,建立了一类带有阶段结构的传染病传播模型。借助再生矩阵求得了所建模型的基本再生数,并应用极限系统理论证得:当基本再生数不超过1时,模型仅存在全局稳定的无病平衡点;当基本再生数大于1时,无病平衡点不稳定,而且存在渐近稳定的地方病平衡点,当不考虑因病死亡率时,地方病平衡点是全局渐近稳定的。; 王伟李建全杨亚莉王国正; 关键词：传染病模型基本再生数稳定性

基于DRNet的常微分方程模型逼近和序列预测方法: 2022年; 针对残差网络预测精度偏低的问题,基于系统观测数据和相轨线的关系,提出密集残差网络的方法实现对自治系统的拟合逼近和序列的高精度预测。首先,为强化对数据内含“特征信息”的提取和流通使用,将神经网络各隐藏层的输入与之前各层输出拼接后作为本层的输入,形成密集连接模块;其次,为避免加大网络深度时出现的“退化”现象,引入残差机制,将密集连接模块的输入层与输出层相连,形成密集残差网络。最后,将密集残差网络应用于线性的单自由度系统振动模型和非线性的SEIRS模型、Logistic-Volterra模型。结果表明,在规模为5000和10000的数据集上,密集残差网络对模型的拟合逼近效果和预测精度优于残差网络、反向传播神经网络和密集网络,特别是在非线性系统上的4项定量评价指标均优于对照模型,表现出密集残差网络对自治系统模型逼近和序列预测的高有效性;同时,在观测数据中加入5%的噪声后,密集残差网络表现出较好的抗干扰性。; 李阳杨亚莉杨亚莉

求函数带有拉格朗日余项的泰勒公式一种常见错误: 2019年; 从求函数带有拉格朗日余项的泰勒公式的一种常见错误引入,通过给出正确的解法,指出将函数展开成带有拉格朗日余项时应注意的细节问题.; 杨亚莉黄国荣任谨慎; 关键词：函数

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杨亚莉