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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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带有隐式反馈的SVD推荐模型高效求解算法_蔡剑平

作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜好.近年来,随着SVD推荐模型研究的深入, SVD++,TrustSVD等一类带有隐式反馈的SVD推荐模型被相继提出.此类模型能更有效地从有限的数据源中挖掘有用信息并取得了较好的效果,因此受到了人们广泛关注.然而,现有文献大多关注于模型设计,缺乏专门针对带有隐式反馈的SVD推荐模型的高效求解算法.为此,本文首先研究了一般性的SVD推荐模型梯度求解框架,然后以SVD++推荐模型为突破口,基于块梯度下降方法设计了高效求解算法BCDSVD++并解决了容量矩阵求逆、稀疏数据优化处理等两个关键问题.实验表明,本文所设计的BCDSVD++算法具有比传统的并行梯度下降法更高效的求解效率及收敛能力.

  • 2021-04-21
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基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究_李蓓蕾

为了提高非线性系统参数的辨识精度,以典型的非线性系统Hammerstein模型为例,结合莱维飞行(Levy)算法对标准粒子群优化(PSO)算法进行改进。首先回顾了对于非线性系统辨识算法的发展及存在问题;其次介绍以Levy算法结合PSO算法对非线性系统辨识的整体流程;然后将改进后的算法应用于两个Hammerstein模型中,对模型参数进行辨识,完成对剔除算法的验证;最后对Levy-PSO算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向。通过对基本粒子群和改进的粒子群算法进行仿真对比分析,实验结果表明改进的算法能显著提高辨识速度,有效改善基本粒子群算法的过早收敛问题,并且提高了辨识精度。

  • 2021-04-21
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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多,海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力,有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下,降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题,本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件,并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制,提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明,该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下,有效减少了系统绘制的图元数目,适用于渲染大规模三维城市场景。

  • 2021-04-21
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基于精英蚁群Q算法的中压配电网双Q规划模型_王梓耀

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。

  • 2021-04-21
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基于生成模型的Q_learning二分类算法_尚志刚

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。

  • 2021-04-21
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天临空协同对地观测任务规划模型与并行竞争模因算法_杜永浩

针对天基、临空基和空基协同的对地观测发展新趋势和"看得见、盯得住、跟得上"的对地观测应用新要求,研究面向3种典型对地观测任务的天临空协同任务规划模型与算法.首先,构建统一化的观测路径决策模型,为不同资源的观测路径提供统一的描述手段;其次,建立差异化的约束与收益模型,指明区域目标覆盖、定点目标监视和移动目标跟踪等3种典型对地观测任务,以及覆盖率、监视率和跟踪率等3种收益函数,同时提出一种并行竞争的模因算法,通过并行、竞争和进化操作逐代发挥算法、算子优势和计算机算力,提供灵活、易用和自适应的模型求解手段;然后,开展3种典型对地观测任务仿真实验,检验天临空协同对地观测任务规划模型和并行竞争模因算法,呈现出天临空对地观测的时、空协同性;最后,讨论模型和算法在天临空协同对地观测实际应用中的可行性和改进方向.

  • 2021-04-21
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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

  • 2021-04-21
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