基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

基于 G.722.1 的分布式语音编码

在语音通信网络中，为获得良好的语音通信质量，抗丢包技术不可或缺。为此，本文基于 ITU G.722.1 语音编码器，提出一种分布式语音编码方法。该方法在 G.722.1 编码器的基础上，构建一个互补编码器；然后在编码端，对同一帧语音分别用 G.722.1 编码器和其互补编码器进行语音编码，并发送编码结果；在解码端，在接收到其中任一语音码流时，用 G.722.1 解码器进行解码，其语音质量不低于 G.722.1 编码器的解码结果，而在接收到两个语音码流时，用 G.722.1 解码器先分别对两个语音码流进行解码，然后对解码结果进行联合处理，其最终的语音质量有明显提升，即有一定编码增益。仿真实验结果表明，本文分布式语音编码方法的抗丢包效果明显，相对于原始编解码器其语音质量进一步提升。      

基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知技术

针对产品设计知识主动推送过程中设计人员的知识需求难以自动获取的问题,提出了一种基于设计情境与脑机反馈融合的产品设计知识需求感知方法。设计情境与脑机反馈融合构建知识需求感知框架,由动态变化的设计活动信息驱动生成设计情境实例序列,基于脑机反馈构建设计知识需求域。根据设计任务分解与产品结构的映射关系建立知识需求锚点,以设计情景激活知识需求锚点的方式动态关联当前设计内容,采用加权贝叶斯方法实现设计知识需求类型识别,并在数控机床数字化设计中对提出的需求感知方法进行了应用验证。     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。     

基于状态评估的智能配电网态势感知方法研究

针对传统智能配电网态势感知方法缺少对特征向量的一致性检测，导致评估结果不准确的问题，提出基于状态评估的智能配电网态势感知方法。构建智能配电网模型，利用最小二乘拟合法剔除智能配电网计量异常数据，建立评价指标体系，引入层次分析法计算权重。利用所得权重两两比较建立矩阵，确定特征向量，基于状态评估检测矩阵的一致性，提取特征向量矩阵最大值，实现智能配电网的态势感知。实验结果表明，基于状态评估的智能配电网态势感知方法的评估结果与实际结果吻合度极高，能够真实还原智能配电网态势。     

沉浸式艺术审美体验的自我发现与再设计

探讨沉浸式艺术这一新概念，研究其审美体验是如何有助于自我发现并运用于艺术创作再设计中的。沉浸式艺术是一种能够启发感知联觉的审美体验方式，可使人们重新思考自己与“世界”(真实和虚拟)之间的关系。“感知”、“关系”和“转换”是三个相互交织并贯穿全文的主要问题，同时也是沉浸式艺术的研究基础。结合海德格尔“在世界上”(être-au-monde) 的观念来看，与其说“存在”，不如说人们沉浸并感知于这个世界中。然而，人们对周围环境的感知通常是无意识的，对于感知的认识也时常是冷漠和忽视的。沉浸式艺术使这些感觉得以被强调，它突出了个人的感知运动能力，同时也引起了人们对身体本身的重视。又如Bergson所提出的“投机性关注是建立在一种感知机制的基础上的，这种感知机制从根本上允许对世界进行一定行动而不是仅仅了解这个世界”。因此，对于一个完善的沉浸式审美体验过程来说，重要的是使观众自然地参与其中。当无意识的行为转换为肉眼可见的视觉效果时，审美体验将会更加深入人心。因此关于沉浸式艺术作品的创作，可以结合西方艺术家Marcel Duchamp的Ready-made的创作理念和中国道家的“无为”思想，研究怎样将被忽视的日常行为自然地转换为可见的，被重视的视觉效果，从而揭发主体与“世界”之间的多种潜在关系。