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融合用户关系和时间因素的主题模型推荐算法_高茂庭

用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间因素等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,从而难以准确地产生推荐。为此,提出一种融合用户社交关系和时间因素的主题模型推荐算法。首先利用主题模型对用户打标签的行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵;然后根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,再将时间权重与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度;并利用用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重;最后根据用户权重,考虑其它用户的影响,得到用户对物品最终的偏好权重,根据排名产生推荐。在Last.fm数据集上对比实验表明,该算法能更全面地考虑用户特征,从而有效提高推荐的质量。

  • 2021-05-06
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型_李学贵

支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM参数选择方法,有利于跳出局部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。

  • 2021-04-30
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

  • 2021-05-06
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基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测_王晨阳

光伏发电受天气与地理环境影响,呈现出波动性和随机多干扰性,其输出功率容易随着外界因素变化而变化,因此预测发电输出功率对于优化光伏发电并网运行和减少不确定性的影响至关重要.本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的卷积长短记忆神经网络混合模型(GA-CNN-LSTM),首先利用CNN模块对数据的空间特征提取,再经过LSTM模块提取时间特征和附近隐藏状态向量,同时通过GA优化LSTM训练网络的超参数权重与偏置值.在初期对历史数据进行归一化处理,以及对所有特征作灰色关联度分析,提取重要特征降低数据计算复杂度,然后对本文提出来的经GA优化后的CNN-LSTM混合神经网络(GA-CNN-LSTM)算法模型进行光伏功率预测实验.同时与CNN,LSTM两个单一神经网络模型以及未经GA优化的CNNLSTM混合神经网络模型的预测性能进行比较.结果显示在平均绝对误差率(MAPE)指标下,本文提出的GA-CNN-LSTM算法模型比单一神经网络模型最好的结果减少了1.537%的误差,同时比未经优化的CNNLSTM混合神经网络算法模型减少了0.873%的误差.本文的算法模型对光伏发电功率具有更好的预测性能.

  • 2021-05-03
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CAD模型三角网格优化算法_尤磊

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集;然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型;最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

  • 2021-05-06
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钢卷仓库中多吊机调度问题的模型与算法_谢谢

研究了钢卷仓库内的多吊机调度问题.建立了多吊机协调调度的模型,并证明了问题的复杂性.基于对问题可行性质的分析,提出一个基于分散搜索的启发式算法,并进一步分析了算法的最坏性能比为2.

  • 2021-05-06
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基于模块化Abstract_Re_省略_ine算法框架的软件模型检测方法_王舜

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击.

  • 2021-04-30
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