地理分层结构与社会关系的兴趣点推荐

随着基于地理位置的社交网络的兴起,兴趣点(POI)推荐引起了人们的许多关注。POI推荐向用户推荐他们可能感兴趣但没有访问过的地方,从而解决用户"下一步去哪"的问题。本文提出新的用户相似性度量、全局影响力以及热门POI的概念。综合考虑了多个影响因素之间的关系,以地理分层结构的矩阵分解模型(HGMF)为基础,提出新的POI推荐算法HGS-MF。在Yelp和Gowalla社交网络数据集上对HGS-MF进行了评估。实验结果表明,HGS-MF方法的实验表现均优于传统的POI推荐算法。     

一种高性能多路射频交换矩阵的设计与实现

在通信信号密集、信号强度差别大的背景下,为保证多路接收系统既不饱和又不漏掉微弱的小信号,需要接收通路具有较大动态,同时还要求较低的噪声系数。针对大规模接收系统几项重要指标,如隔离度、噪声系数及动态值等,在反复设计基础上,对射频交换矩阵设备进行了仿真及试验。通过测试数据分析,各项指标达到综合权衡。多路射频全交换矩阵的技术设计方法可以获得较高接收性能。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

一种基于压缩感知的运动目标检测技术

运动目标检测是计算机视觉、图像处理等相关领域的研究热点，其核心就是对视频图像中的每一帧图像进行相应的研究和处理。本文主要研究思路是从压缩感知技术采样信号的角度出发，将每一帧的二维图像压缩采样成具有少量信息的一维信号，再通过信号重构用少量数据量将图像重构出来，最后通过目标检测技术对每一帧的图像进行运动目标提取。仿真实验表明该方法是可行和有效的，同时可以大大减少目标检测中所记录的数据量，解决海量数据的存储与传输问题。     

基于计算机的镀液温度智能控制系统设计

为提高镀液温度的控制精度,以计算机为平台设计了一种镀液温度智能控制系统。设计了一种模糊PID温度控制器,可实现PID控制器参数的实时在线调整。利用动态矩阵,统计过去和当前时刻的偏差,预测未来偏差,进而得到最佳输入。最后,进行了实验研究。结果表明:镀液温度智能控制系统的收敛速率快、精度高、稳定性好,能满足电镀行业的需求,具有广阔的应用前景。     

低信噪比下雷达回波谱矩快速估计方法

针对在低信噪比下机载气象雷达回波多普勒参数（谱矩）估计不准确的问题，本文在气象目标的雷达回波频谱服从高斯分布的基础上，给出了一种利用协方差矩阵分解的快速参数化谱矩估计算法。通过理论分析，推导出雷达回波的协方差矩阵具有范德蒙结构特性，进而将用于谱矩估计的代价函数转化为类傅里叶变换结构，然后进一步通过快速傅里叶变换和高斯加权滑窗计算代价函数，实现快速的谱矩估计。仿真实验结果表明，该方法在信噪比低于5 dB时仍可以有效估计雷达回波的谱矩参数，同时运算复杂度大大降低，而且在谱宽值较大情况下仍能保持较好的估计性能。