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。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

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%。     

基于机器视觉的机车齿轮毂全自动双轴拧紧机的设计和应用

设计了基于机器视觉的机车齿轮毂全自动双轴拧紧机,根据拧紧工艺和扭矩控制原理实现对螺栓拧紧力矩的控制;通过丝杠变径机构,实现不同规格齿轮毂螺栓拧紧;利用机器视觉实现螺栓位置的识别以及初始位置的确定;讨论了自动拧紧机控制系统的硬件组成和软件系统配置,并介绍了防错、防漏功能的设计流程。螺栓自动拧紧机可提高装配精度和操作效率,降低工人的劳动强度。     

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。