基于SVD的K-means聚类协同过滤算法

针对基于内存的协同过滤算法在线计算量较大,数据稀疏且可扩展性较低的缺点,本文提出了一种基于SVD矩阵填充技术的K-means聚类协同过滤算法。本算法首先利用SVD降维方法对原始的高维稀疏矩阵进行预测填充,得到一个没有缺失值的评分矩阵,而后利用K-means聚类在填充完整的数据上对用户进行聚类,从而对完成对测试集上未知评分进行预测。该算法利用用户与项目之间的潜在关系克服了稀疏性问题,同时保留了聚类方法可离线建模、可扩展性好等优点。实验结果表明,该算法获得了更好的预测性能,同时具有良好的可扩展性。     

基于软件工程过程的安全需求工程SREP研究

当今的安全解决方案更多地集中在提供安全防御,而不是解决IS安全问题的起因。为了辅助企业组织构造出一个适合自身的充分安全系统,改变以往的被动防御方式,提出了一个启发企业安全需求的安全需求工程SREP。它与系统研发过程相集成,全面分析和收集安全需求,通过一个系统的方法将安全需求整合到软件工程过程中。通过安全需求工程SREP的9个环节,保障企业有效抵御来自企业内部或外部潜在的威胁,从而达到防患于未然的目的。     

汽车ABS自适应灰色滑模控制算法的研究

汽车防抱死制动系统的控制过程具有明显的非线性和不确定性,滑模控制和灰色预测相结合的控制方法,可以有效地改善汽车制动效能。然而在控制算法中引入预测的同时也引入了误差,传统方法中的滑模函数不能有效适应预测误差,并且预测步长必须依靠实验法确定,缺乏通用性。为解决上述问题,提出一种ABS自适应灰色滑模控制方法,可以依据预测精度,动态自适应预测步长,通过加权比例因子调节形成动态滑模控制。仿真结果表明,自适应灰色滑控方法可以有效地提高ABS系统的快速性、稳定性及鲁棒性。     

基于改进最大熵算法系统传输速率优化研究

研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。仿真结果表明,提出的算法可以有效地满足系统地误比特率要求,同时大大降低了系统的计算复杂度,是一种有效地系统传输速率优化方法。     

基于传感器网络节点配置优化仿真研究

研究无线传感网络节点配置覆盖优化问题。由于无线传感网络存在着热区问题,对网络的覆盖性能造成严重的影响,同时影响网络配置优化。为了有效的提高无线传感网络的覆盖率,提出了一种改进的粒子群算法优化无线网络节点覆盖。针对粒子群算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,优化传感网络节点的混合粒子群算法,在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,传感器节点配置数目达到要求的覆盖度,并进行仿真。仿真结果表明混合粒子群算法能快速收敛到更精确的解,使网络节点配置达到覆盖的优化要求。     

SINS大失准角初始对准的改进算法研究

在捷联导航系统优化控制的研究中,捷联惯导系统(SINS)初始对准的误差方程存在是非线性,对于静基座初始对准造成误差较大。传统采用的方法是将失准角视为小角度,可将误差模型线性化,利用KF完成静基座的初始对准。但是对于动基座大失准角来说,多采用非线性滤波方式来解决,建立误差模型,并采用UKF滤波进行数据融合。由于非线性模型的噪声参数未知等原因,常规的UKF可能会出现滤波发散现象,为解决上述问题,提出采用自适应方法的UKF来对建立的非线性模型进行滤波。仿真结果表明,在大失准角情况下,采用非线性模型的AUKF比UKF滤波具有更好的对准精度和更快的收敛速度,可为优化设计提供参考。     

现代化多星座卫星导航系统性能分析研究

卫星定位系统因其全球性、全天候、高精度等优点而被广泛应用。然而单一卫星导航系统在地球特殊区域存在可见星数目有限,卫星几何构形不佳等问题。针对上述问题,结合各系统未来更新状况,提出使用MATLAB软件进行星座仿真,分析了北斗、GPS III、GLONASS、GALILEO各系统区域定位的局限性,并利用最小二乘法将四个系统进行组合,从可见星数目和GDOP值两方面对组合系统与单一系统展开性能比较。仿真结果表明,组合星座系统能够明显增加可见星数目,改善单一星座区域GDOP值,提高定位精度。     

空间绳系机器人的多次推力逼近策略研究

针对空间绳系机器人近距离逼近问题,提出了基于时间最优的一般N次推力机动策略及算法,由演化得到的等时间N次机动模式和等速度增量N次推力机动模式,能够将多次推力机动策略中复杂的多时间变量求值问题转化为有非线性约束的最小机动时间问题,并利用基于罚函数法的遗传算法进行求解,对空间绳系机器人的近距离逼近问题进行了仿真。仿真表明:一般N次推力机动策略及算法能够很好解决此类多时间变量求值问题;且不需要进行初始速度脉冲修正,相对于基于"时间倒流法"的N次推力策略和连续推力具有较小的机动时间,并在某些情形下相较于后两者以及双冲量机动具有较少的能耗或者较小的最大视界角,为绳系机器人推动逼近设计提供了依据。     

改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化

研究无线传感器网络路径优化问题,针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,通过把蚁群算法作为WSN路径优化的主框架,采用遗传算的选择、交叉和变异算子提高蚁群算法搜索速度,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法。仿真结果表明,改进蚁群算法有效地克服了基本蚁群算法的缺陷,提高了WSN路径优化效率和成功率,减少了能理消耗,有效延长了网络生存时间。     

废热式温差发电器性能仿真

研究温差发电优化控制问题,温差发电技术是用回收废热转化为电能的转换器,使得温差发电运行稳定,产生大功率效能。温差发电技术涉及三大基本效应,导致其温度分布模型不清,难以实现上述目的。为了探究温差发电器的运行规律,指导温差发电器处于较大输出功率下运行,采用温差发电原理以及传热学理论,建立了一种用以求解温差发电器内部温度分布的数学模型。并以输出功率为目标函数,通过仿真计算得到温差发电器在不同工作条件下的性能特性。仿真比较发现,增强冷端散热能力是提高温差发电器输出功率的有效途径,且水冷效果相比空冷效果优势明显。实验结果可为优化温差发电器工作条件和提高其输出功率提供有价值的理论指导。