基于知识图谱和协同过滤的电影推荐算法研究

针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。     

某混合动力AMT系统的设计

针对我国客车混合动力系统开发过程中周期长、灵活性差、市场反应慢等问题,对客车混合动力系统进行设计,并按照混合动力系统的结构形式对混合动力串联式系统、并联式系统、混联式系统进行了介绍,进一步对混合动力系统配AMT的技术及结构设计展开分析,以期对相关行业提供一定参考。     

混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度方法

随着大数据时代的到来,大量企业采用混合云部署应用系统。针对现有云工作流调度方法未考虑工作流多个任务间隐私保护需求的不足,构建了混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度模型,并提出一种相应的云工作流调度算法(CPHC)。该算法可在混合云环境下调度多个云工作流应用,并在满足隐私暴露风险与截止时间约束的前提下,优化执行成本。最后,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

大连某金矿石可选性试验研究

大连某金矿石中Au、Pb为主要回收元素，金主要以包裹金、单体金的形式存在，分别占总金的4272%和4100%。为确定该矿石的可选性进行了选矿试验，结果表明，矿石在磨矿细度为-74 μm占65%的情况下，以丁基黄药+乙硫氮为捕收剂，采用1粗1精2扫、中矿顺序返回流程处理，最终可获得金品位为3592 g/t、回收率为9421%，铅品位为3258%、回收率9766%的金铅混合精矿。     

钢铁企业日际煤气最优混合配比的算法研究

钢铁企业根据日际生产计划,可以确定日际生产的副产煤气总体积、各煤气消耗设备的热量需求。为进一步确定各设备消耗的混合煤气中的煤气配比,使煤气产耗平衡,提出混合煤气逆向分解方法,将各设备消耗的混合煤气中所包含的单一煤气成分体积,表示为各设备获得热量与混合煤气热值的函数,在此基础上建立日际煤气最优混合配比算法模型。该模型以各设备的混合煤气热值及热量作为决策变量,以各煤气消耗设备的热量偏差最小为目标,综合考虑各煤气设备的热值要求、自备电厂的热值、热量要求及煤气体积守恒等约束条件。采用遗传算法求解,并利用遗传算法基因初始化的范围区间控制混合煤气的热值范围。算例结果表明:建立的日际煤气最优混合配比算法模型,在优化煤气分配的同时,显著减少了约束方程及决策变量的数量,为钢铁企业日际煤气平衡调度提供了理论支撑。     

高职院校混合所有制办学管理机制中法律问题探讨

高职院校混合所有制办学管理机制中存在多种法律问题,如法人属性问题、产权归属问题、管理制度问题等尤为突出,是制约高职院校混合所有制办学进一步发展的瓶颈。现通过对高职院校混合所有制办学的调查及理论研究,建议明确办学法人属性、完善高职院校混合所有制办学产权制度和制定高职院校混合所有制办学管理模式。