低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重分析

针对主观赋权法在确定低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重时存在主观随意性,客观性较差的问题,本文应用85个低-超低渗透砂岩油藏实际样本,结合大量科研和现场认识筛选了影响水驱采收率的9个重点因素,并根据客观赋权法更客观、精确的计算出低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素的具体权重。研究表明低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素中,注水开发效果指标影响权重最大,其次为储层物性,流体性质影响最小。     

计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法

针对电力市场用户群庞大，交易过程中售电套餐选择困难的问题，在Spark环境下设计了一种售电套餐推荐方法，同时也解决了售电套餐推荐过程中在大数据环境下的可扩展性及实时性问题。首先，计算出每个套餐属性的权重值，从而计算得到售电套餐综合相似度。然后，计及用户和套餐两方面提出一种售电套餐推荐方法，实现售电套餐的精准推荐。实验表明，提出的推荐方法能够明显提高推荐的准确度，并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。     

蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。