基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。     

一种用于检测转角、转速和转矩的新型多功能非接触式传感器

对一种基于纳米晶软磁合金的非接触式,用于测量转角、转速和转矩的多功能传感器进行了研究。介绍了传感器的结构和原理,推导出传感器的输出方程和灵敏度表达式。通过试验,分析了传感器激磁磁场强度对转矩测量精度的影响,并得出了最佳激磁磁场强度;在25℃～100℃范围研究了温度变化对传感器输出的影响,其零点温度漂移(25℃)为0.002%F.S/℃;在0～450 N.m范围进行转矩加载,得到了较高的测量灵敏度以及较低的线性度误差、重复度误差及迟滞静态误差;在500 r/min～3 523 r/min范围内,转速最大相对误差为0.60%。试验数据显示,该传感器的精度能够达到1.0%,对于一般工程应用是可行的。     

基于时间加权的重叠社区检测算法研究

随着网络结构的不断扩大和日益复杂, 重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义. 本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法. 该方法考虑了用户兴趣的时间因素, 构建带有时间加权链接的用户-用户图. 接着, 基于网络节点的影响力计算用户全局相似度, 在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标, 从而提出一种社区中心点的选取方法. 最后, 通过效用函数的迭代计算实现重叠社区检测. 利用人工网络和真实网络对提出的算法进行验证, 实验结果表明: 相对于传统的社区发现方法, 该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法.     

Observer‐based Reliable Control for Discrete Time Systems: An Average Dwell Time Approach

This paper deals with the problem of reliable control for discrete time systems with actuator failures. The actuator is assumed to fail occasionally and can recover over a time interval. During the time of suffering failures, the considered closed‐loop system is assumed unstable. Using an average dwell time method and under the condition that the activation time ratio between the system without actuator failures and the system with actuator failures is not less than a specified constant, an observer‐based feedback controller is developed in terms of linear matrix inequalities such that the resulting closed‐loop system is exponentially stable. An example is included to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于页面分块与信息熵的评论发现及抽取*

提出了一种新颖的REA(Review Extract Algorithm)算法进行评论信息的发现与抽取.算法采用了页面分块与信息熵的迭代计算技术实现了评论块的自动发现与抽取.其中,页面分块技术的运用有效地去除了噪声信息;基于块的熵值计算精确定位了每一个用户评论.实验结果证明该算法具有较高的查全率与查准率.     

一种改进快速稳定的多目标优化算法*

多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性.为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将ε-dominance的概念应用到PSO中.该方法在实验过程中取得了良好的效果.其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制.     

对氰基氯苄中试制备工艺的研究

研究了对氰基甲苯用光氯化法制备对氰基氯苄的中试工艺。把160 kg的对氰基甲苯投入到300 L的搪瓷反应釜中,把3只100 W白炽灯的光照引入到对氰基甲苯液体中,在150~155℃下以8~9.5 kg/h速度通入干燥的氯气,通入氯气的量约38 kg停止反应,冷却氯化液,用离心机分离析出的晶体,母液再投入到反应釜中,重复上述操作,通氯气量分别为17、127、kg,把所得的对氰基氯苄合并,用乙醇重结晶,干燥,共得到产物161.5 kg,总收率78.5%,含量99.5%。     

甲苯区域选择性硝化的研究进展

综述近20多年来国内外提高甲苯硝化反应区域选择性的各种方法的新进展。通过对各种硝化剂和催化剂的讨论和分析，提出通过提高甲苯硝化产物中对位异构体的比例，可进一步提高甲苯硝化产物的区域选择性，避免大量邻硝基甲苯的产生，改善了硝化反应环境，减少环境污染。将各种分子筛用于甲苯的区域选择性硝化，具有节约能源及原材料、无废酸废水产生、无腐蚀等特点。硝化产物转化率大幅度提高，硝化产物区域选择性好。     

铌酸及其改性催化剂上甲苯的区域选择性硝化

研究了铌酸催化剂上甲苯硝化反应的区域选择性。结果表明,当反应温度为40℃,反应时间为60 min时,以CCl4为溶剂,以质量分数为95%的硝酸为硝化剂,在醋酐存在条件下,经300℃焙烧3 h后的铌酸催化剂,对甲苯硝化表现出了强的区域选择性;催化剂用量为0.8 g,甲苯硝化产物邻对位摩尔比达1.20,较硝硫混酸的1.67显著降低,产物得率达99.7%。且该催化剂循环使用5次,催化活性变化很小。制备了4种改性铌酸催化剂,结果分析表明,改性铌酸催化剂对甲苯硝化均表现出了比铌酸催化剂强的区域选择性,分别以硫酸铈改性的固体铌酸、硫酸铈和磷酸改性的铌酸、硝酸改性的铌酸、硝酸和磷酸改性的铌酸为催化剂,甲苯硝化产物的邻对位摩尔比可分别达1.15,1.11,1.09,1.04。