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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的 质量

  • 2021-06-17
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基于犹豫模糊几何算法的网络系统决策模型_郜亚丽

针对决策信息为犹豫模糊信息且准则之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义的犹豫模糊信息几何B-平均(GHFGBM)集成算法,构建一种新的计算机网络系统选择决策模型,提出的GHFGBM不仅在信息集结的过程中能够考虑到输入变量之间的相互联系,还能够使得该模型方法应用于其他领域。在此过程中,研究了GHFGBM算法的几种基本特性,比如置换不变性、单调性、有界性和幂等性等等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细分析了GHFGBM算法的一系列常用算子表示。最后结合对计算机网络系统更新方案的选择实验,验证了提出的选择决策模型是合理的且是有效的。

  • 2021-06-17
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物联网浅谈物联网智能建筑技术与设计

智慧建筑作为智慧城市的重要组成部分,在智慧生态发展中起着核心作用。而随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术和实体经济深度融合,智慧城市推动建筑发展进入发展黄金期,智慧建筑的智能化程度也随着科学技术的进步和发展而不断提高。智慧建筑的建设与发展离不开这些关键技术!

  • 2021-06-16
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进 行准确的参数辨识。

  • 2021-06-16
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索(BFS)算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度;通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动;结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程;模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎 机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基 础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概 率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优 信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明, 该算法的累积接入损失比原始 UCB 算法减少了约 1 8.5%;对比随机选择算法与原始 UCB 算法,成功传输率提高了约 3 0.2%和 3.3%;最优选择比率提高了约 88.3%和 1 3.5%

  • 2021-06-15
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基于BoW模型的增强RGB-D SLAM算法

即时定位与地图构建(simultaneous localization mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术。 针对目 前的 RGB-D SLAM 算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的 RGB-D SLAM 算法。 提取 RGB 图像的 ORB 特征描 述子,然后利用 BoW(bag of word)模型缩小特征描述子的匹配范围从而提高算法的实时性;接着采用 PROSAC 算法结合 PnP 算法解算初始相机位姿并通过非线性优化的方式得到优化的相机位姿;利用 BoW 模型结合关键帧技术和结构一致性 几何约束提高回环检测的鲁棒性;采用通用图优化工具 g2o 对位姿图进行优化,得到全局一致的位姿和点云;最后采用贪 心三角化算法将点云转换成网格地图。 针对 Fr1 数据集,该算法的平均定位误差为 0. 079 7 m,每帧数据平均处理时间为 0. 04 s。 与 RGB-D SLAM 原始算法相比,该算法具有良好的实时性和鲁棒性,可以满足机器人实时 SLAM 的要求。

  • 2021-06-15
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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