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金融情感词典的自动构建
研究人员针对由10-K与10-Q报告构成的庞大金融语料，研究了金融情感词典（sentiment lexicon）的自动构建方法。为此，研究人员开发了两种神经网络方案：其一是分类前馈神经网络（classification feed-forward neural
来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间：2026-09-02
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基于遗传算法的浮式风力发电机神经控制器优化中代价函数的比较分析
摘要翻译：在浮式海上风力发电机（FOWTs）中，由于风-浪-平台耦合动力学的影响，在最大化能量捕获的同时缓解结构振动仍是一项主要控制挑战。本研究针对一台5 MW驳船式浮式海上风力发电机低于额定风速运行区域，提出了一种遗传算法优化的人工神经网络（GA-ANN）控
来源：Engineering Science and Technology, an International Journal
时间：2026-09-02
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联邦图神经网络的安全与公平训练
图神经网络（GNN）已成为图结构数据学习的主导范式。为保护分布式图场景下的数据隐私，联邦图神经网络（Federated GNN）通过支持在不共享原始数据的前提下进行协作模型训练，成为一种有前景的方案。然而，近期研究表明联邦GNN会继承甚至放大分布式数据中的偏差
来源：Journal of Cybersecurity and Privacy
时间：2026-09-02
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基因-神经适应：用于电液系统中动态跟踪的卡尔曼滤波器过程噪声协方差的优化
摘要
来源：Applied Sciences
时间：2026-09-02
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人工神经网络与非线性光学中修正Benjamin–Bona–Mahony方程非线性孤子解的模拟
为了研究三阶非线性修正Benjamin–Bona–Mahony方程的孤子解，本研究提出了一种解析与机器学习相结合的混合方法。引入了一种符号计算与数据驱动建模的新型组合，以加强理论分析并提高模拟能力。接下来，研究人员提出了一种Riccati子方程神经网络（RSE
来源：Mathematical and Computational Applications
时间：2026-09-02
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基于粒子群优化的直觉模糊神经网络合成温度预测
精确的温度预测对于在非线性和不确定运行条件下评估智能数据驱动预测方法至关重要。然而，环境变量的不确定性以及输入变量之间的非线性关系对传统预测方法构成了挑战。本研究旨在表明，IFNN–PSO（基于PSO优化的直觉模糊神经网络）可用于合成温度预测应用的概念验证。本
来源：Algorithms
时间：2026-09-02
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通过非多项式样条逼近与神经网络验证推进Caputo分数阶Lotka–Volterra系统的数值处理
本文提出了一种修正的非多项式分数三次样条（modified non-polynomial fractional cubic spline, MNPFCS）方法，用于求解由Caputo分数阶导数控制的分数阶Lotka–Volterra捕食–被捕食系统。该方法将非
来源：Mathematics
时间：2026-09-02
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多源传感器结构裂纹识别的证据引导注意力神经网络
互补传感模态的集成为实现先进飞行器结构的准确裂纹识别提供了基础。在此背景下，压电（PZT）换能器通过导波询问对早期损伤敏感，而应变片捕获准静态变形。然而，主流融合范式面临可解释性–适应性困境：基于模型的方法缺乏对传感器退化的鲁棒性，数据驱动的注意力方法则牺牲了
来源：Actuators
时间：2026-09-02
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动力辅助-非辅助步行在三种构型的动力模块化步态矫形器配置下的差异：髋部、膝-踝-足及其二者组合
背景：前西班牙时期安第斯人群中的人工颅骨改形（Artificial Cranial Modification, ACM）为探究颅骨穹窿显著变形是否与腭部形态及颅面整合的相应改变相关提供了自然模型。方法：研究人员采用三维几何形态测量学（three-dimensi
来源：Applied Sciences
时间：2026-09-02
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混合电热与FNN框架用于电动汽车锂离子电池的SoC、SoH联合估计与寿命预测
改进锂离子电池的性能和寿命是电动汽车发展的关键挑战。然而，由于这些储能系统涉及电、热和老化现象，准确估计荷电状态（SoC）、健康状态（SoH）和寿命周期仍然复杂。在此背景下，研究人员提出了一种混合方法，将电热模型与前馈神经网络（FNN）相结合，以在0 °C至4
来源：Applied Sciences
时间：2026-09-02
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