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一种基于自适应学习率的推荐优化算法模型_熊彬

在预测推荐系统中用户和项目构成的高维稀疏矩阵中的缺失值时,通常采用随机梯度下降算法对构造的隐因子(LF)模型进行求解,由于在求解过程中,学习速率始终保持不变,这使得在模型训练过程中模型的性能有所损失。因此,本文将构造一种带有自适应学习率的随机梯度下降算法的LF模型(ADALF)来处理推荐系统中的高维稀疏矩阵。采用大型工业数据集对模型进行实验测试,结果表明,采用ADASGD算法构建的LF模型在收敛速率、预测精度上都有明显提升,提高了模型的性能。

  • 2021-05-06
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一种考虑水力滞回效应的非饱和土弹_省略_展剑桥本构模型显式算法有限元实现_程昊

非饱和土应力-应变关系是土力学研究的重要领域。众多学者在非饱和土本构模型及其数值实现方面取得了大量研究成果,但在显示积分算法方面研究较少。在ABAQUS有限元平台基础上,应用带误差控制的显示积分算法,将一种扩展剑桥非饱和土本构模型编制成ABAQUS umat用户材料本构模型子程序,程序应用自动子增量步算法进行误差控制,采用改进欧拉法进行常微分方程显示求解。应用ABAQUS usdfld子程序将ABAQUS计算过程中饱和度及其增量保存为状态变量并导入umat进行耦合计算,使程序完全具备了进行非饱和土本构计算的能力。通过与ABAQUS自带饱和土本构模型的对比数值试验以及多种不同应力路径下的数值试验,验证了本构程序算法的正确性与合理性,相较于传统方法具有形式简洁、计算精度高、稳定性高等优点。最后运用扩展剑桥模型进行考虑水力滞回效应的土干湿循环数值试验,并分析了模型参数b对土干湿循环条件下不可逆累积变形的影响。结果表明,模型参数b对非饱和土干湿循环条件下的力学行为影响很大,b值越大不可逆累积变形越明显,b值越小则不可逆累积变形越小。

  • 2021-05-06
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基于小波_流形学习算法的交通流状态模型研究_何俊林

为了有效刻画交通流状态变化情况,基于小波变换和流形学习算法建立了一种交通流状态模型。该模型首先给出了交通流状态计算指标,其次根据流形学习中的局部线性嵌入方式来分析流量特征,并结合小波变换来降低其突发性。最后选择成都快速通道作为统计对象,深入研究了影响该模型的关键因素,结果表明该模型能够有效刻画实际交通流状态变化,具有较好的适应性。

  • 2021-05-06
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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(PFGHM)算子;基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性;构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

  • 2021-05-06
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基于Stacking模型集成算法的莲都区南方红豆杉潜在分布区_陈涵

研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。

  • 2021-05-06
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工业大数据的管理技术与艺术

本期清华大数据思享会工业大数据系列之“工业大数据管理技术”,清华大学数据科学研究院工业大数据研究中心总工程师、昆仑数据公司CTO王晨分享了大数据和数据管理的理解,并对工业大数据驱动力、特点、难点和实践路径等进行通俗而深刻的阐述。主题分享后,来自工业信息化领域、煤矿安全领域、设备运维领域和工业实时数据库领域及学术研究等领域的参会朋友就工业数据存储架构、工业领域数据采集、数据建模分析过程中行业专家与数据专家的配合等方面问题进行深入交流和讨论。以下是分享的主要内容:

  • 2021-05-06
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基于云模型的农产品供应链电子商务信任机制_以供应链成员博弈为视角_仝好林

农产品供应链电子商务处于微妙的市场格局中,而信任是交易的根本,研究供应链成员间信任度对农产品电商发展有重要价值。首先通过调研问卷模式获得大量数据,进而在云模型算法基础上搭建电子商务农产品供应链成员间的信任博弈仿真体系,虚拟电子商务中的各成员节点贸易状态,可知成员间信任度高能带来较高和持久的效益。在此基础上进一步分析信任和农产品供应链电子商务发展间的具体影响因子,设计假定,利用结构方程完成路径系数及显著性分析,结果表明各环节交互,成员间信任度和承诺均对农产品供应链电子商务发展有重要影响。

  • 2021-05-06
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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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