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基于改进的隐马尔可夫模型的新闻推荐算法_张丹 （1）

推荐系统已经应用到各行各业中,新闻推荐也应运而生。用户在阅读新闻时一般是时间序列的形式,然而,传统的新闻推荐算法很少考虑用户浏览行为的时间序列特征。因此,它并不能有效地预测用户阅读的下一篇新闻。针对这一问题,将隐马尔可夫模型融入到新闻推荐算法中,根据用户的阅读轨迹,找到用户下一时刻阅读概率最高的新闻。在此基础上,加入状态驻留时间元素,将隐马尔可夫模型的五元素扩展为六元素,以此来提高推荐准确度。为证明解决方案的有效性,与其他的新闻推荐算法进行了对比,结果显示论文算法在F1指标上约提高了14%。

  • 2021-04-21
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基于SDN的智能入侵检测系统模型与算法_马琳

基于软件定义网络（SDN）的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

  • 2021-04-30
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
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基于RANSAC多模型拟合算法的隧道点云滤波_陈珂

针对目前大多点云滤波方法的不足，提出基于RANSAC（random sample consensus）多模型拟合的隧道点云滤波算法。与单模型法不同，该算法在每一个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合，多个模型具有不同的模型参数，将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点剔除。实验结果表明，滤波后的一类误差平均为0.5%，二类误差平均为9%。相较于单模型法，本文所提出的多模型法具有更低的一类误差和相近的二类误差，具有更好的隧道三维激光点云滤波效果。

  • 2021-04-22
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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一种面向图模型数据的差分隐私保护算法_宋宇宁

在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信息的收集、分析和发布。本文对差分隐私在图模型数据中的应用做了概述,提出了一种用于随机图模型数据中的差分隐私方法并讨论了其效能、应用场景以及当前的局限性,最后对差分隐私在该领域未来的探索方向做了简要的分析。

  • 2021-04-25
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采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识_康童

针对当前大部分光伏（photovoltaic,PV）模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search,SOS）的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做Im SOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略；在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用Im SOS算法求解基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了Im SOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见Im SOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的渡船横渡航法寻优模型_孙志宏

目前,渡船横渡内河水域主要依赖船长的经验,依据周围水域的实时态势做出决策,无法对整条横渡航线进行整体把握。因此,所选择航法经常使渡船在航道中间,处于低速等待穿越时机的状态,横渡航行风险相对较高。建立安全评价模型,结合研究添加重要判据求得实际最近会遇距离,加入船舶尺度建立安全评价指标作为适应度函数阈值。应用遗传算法（Genetic Algdrithm, GA）建立基于遗传算法的内河横渡模型,综合考虑经济性、转向角度和转向点数量求取路径的适应值并执行遗传操作。试验选取长江某渡口真实交通流数据作为输入进行模型验证,导出迭代所得路径关键参数,经过专家对关键参数进行分析比对,所得航线的经济性、及时性和安全性均较为合理,构建的模型可应用于渡船横渡内河水域航法寻优中。

  • 2021-04-26
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