基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

磷酸西格列汀的酶法合成工艺改进

磷酸西格列汀的酶法合成工艺是美国Merck公司与Codexis公司合作开发的一条绿色高效合成途径。主要在酶法合成工艺基础上进行改进,具体通过可表达转氨酶的重组大肠杆菌BL21(ED3)培养获得菌泥,经破碎后投入催化反应,底物转化率达95.83%。调酸性分离使有机杂质含量低于1.0%,调碱性分离西格列汀,与磷酸成盐后精制得到磷酸西格列汀一水合物,收率84.6%,ee99.99%,综合回收并使用二甲基亚砜与异丙醇。改进后相比文献方法提高约3%的转化率,明显降低了生产成本,适用于大量生产,为同类型酶催化工艺设计提供了一个新的思路。     

浅谈油气田地面建设工程竣工资料管理

竣工资料是油气田地面建设工程的重要技术档案;是工程建设的重要技术成果;是建设项目进行竣工验收的重要内容;是工程建成投产后生产运营、维护、检修及改造、扩建的主要依据。所以,不断提高建设工程竣工资料管理水平是十分必要的。本文主要针对油气田地面建设工程竣工资料管理现状以及问题进行剖析,力求从工程管理多方位、多角度上提出改进意见。     

基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统

随着计算机技术的发展,信息的网络传输系统已经成为强大的信息互联互通平台,但在传输的过程之中,传统的传输系统存在较大的安全隐患。针对无线网络通信中的信息安全需求,通过对干扰器以及软件的创新设计,提出一种基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统。通过对比实验证明,该系统的安全性更高,且传输时间明显短于传统传输系统,具有良好的信息保密通信效果。     

脉搏波信号的特征提取方法研究

脉搏波信号是重要的人体生理信号,但在采集过程中会存在一定的干扰,在分析软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的阈值量化方法,能够克服软、硬阈值存在的缺陷,实验表明,改进的阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,明显优于软、硬阈值去噪方法。针对传统特征提取方法的缺陷,提出一种幅度阈值与滑动窗口相结合的主波波峰定位方法,经实验验证,所提出的方法准确率高、抗干扰强。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。