基于多维信任和联合矩阵分解的社会化推荐方法

针对现有社会化推荐算法在信任分析方面的不足，研究了从社交辅助信息中充分挖掘用户信任关系的方法，进而提出一种基于多维信任计算和联合矩阵分解的社会化推荐算法。首先，从用户社交行为、社交圈特征获得用户的动态和静态两种局部信任度，再利用信任网络的结构特征提取全局信任度；然后，构造一种对增强关注矩阵和社交信任矩阵进行联合矩阵分解的社会化推荐算法，并采用随机梯度下降法对其求解。基于新浪微博数据集的实验结果表明，所提出的算法在推荐精度和Top-K推荐能力方面明显优于socailMF、LOCABAL、contextMF和TBSVD这几种代表性的社会化推荐算法。     

双轮自平衡机器人研究

双轮自平衡机器人是一种具有模块化系统、稳定性较强、有很大拓展空间的新型机器人产品,在很多行业都有很大的市场前景,同时具有一定的科学研究价值。文章以双轮自平衡机器人国内外的研究现状为研究基点,探讨目前领域内双轮自平衡机器人仍存在的一些问题,进一步研究对未来双轮自平衡机器人发展的展望,以期我国双轮自平衡机器人事业可以更好地发展。     

SITTI M600S内话系统语音交换分析

简要介绍了SITTI M600S内话系统内部语音交换的过程,并通过案例分析给出系统故障时排除故障的分析思路.     

改进惯性权重的粒子群目标跟踪算法

粒子群优化算法中惯性权重的设置极其重要,直接影响算法性能。提出了一种改进的粒子群优化算法,并应用到目标跟踪领域,提高算法运算效率。首先,设置粒子群优化算法中的参数;其次,结合粒子优化率的概念记录粒子的不同状态,进而调节惯性权重,更新粒子的速度和位置;最后,对目标相似性函数进行优化,实现目标的准确定位。实验结果表明,该方法可以有效应对目标出现部分遮挡的跟踪难题,同时提高目标跟踪效率,具有较好的实时性。     

中药提取物对‘红地球’葡萄保鲜效果的影响

以黄连、黄芩、大黄、大青叶、艾叶五种中药材的乙醇提取物浸渍处理‘红地球’葡萄,以无菌水为CK1、2 g·L^-1的亚硫酸钠溶液为CK2,在4℃下贮藏65 d,比较不同中药提取物处理的‘红地球’葡萄果实腐烂率、总酚和抗坏血酸含量、可溶性固形物及相关抗氧化酶活性的差异,旨在明确中药提取物在葡萄贮藏保鲜方面的应用潜力。结果显示,大青叶处理组的葡萄果实多酚、抗坏血酸、可溶性固形物含量下降速度均较慢,烂果率较低,抑菌效果较优,多酚氧化酶(PPO)活性较低;艾叶处理组烂果率较低,抑菌效果最优,超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)活性较高,多酚氧化酶(PPO)活性较低;黄芩处理组SOD、POD酶活性显著高于CK1、CK2,抗坏血酸、可溶性固形物含量下降速度较慢。大青叶、艾叶和黄芩提取物对‘红地球’果实的贮藏保鲜具有一定效果,其中黄芩处理能使葡萄果实维持较高的抗氧化保护酶活性,以保持果实的品质;而大青叶和艾叶处理能较好地抑制葡萄表面杂菌生长,延缓葡萄果实的腐烂来保持果实品质。综合比较,大青叶对葡萄贮藏品质的综合保鲜效果较佳。     

全媒体数字广播整体架构设计

文章从系统架构设计、业务层次设计和业务数据流程设计等几个方面全面介绍了全媒体数字广播系统架构的设计思路，YAB3000产品系统既能满足广插电台当前业务的需要，又着眼于广播电台整体业务未来的扩展，并在实际应用中，收到良好的效果。     

文92-平1深层水平井钻井技术

文92-平1井是中原油田第一口超薄油藏深层水平井，地层硬，井深，压力系数高，二开裸眼段长，油层薄，地层不确定程度高，通过采用聚合醇-正电胶钻井液体系，选用高效PDC定向钻头，精心设计钻具结构和钻井参数。以及得力的井下安全措施。使该井安全满足了甲方要求，全井安全无事故。     

星源照射双/多基地SAR成像

星源照射双/多基地合成孔径雷达(SAR),采用卫星发射,卫星、临近空间、飞机、地面等平台接收,实现对地海面场景和目标的高分辨成像。该技术具有可成像范围广、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点,且可以通过波束调控实现扫描、聚束、滑动聚束等多种组合成像模式,从而获取更加丰富的成像信息,具有十分广阔的民用和军事应用前景。目前,国内外针对星源照射双/多基地SAR成像技术开展了多年的研究,积累了诸多研究成果。该文分别从系统组成、构型方法、回波模型、成像方法、收发同步与试验验证等方面对该技术进行阐述与分析,同时对相关的研究工作进行较系统的回顾,并展望了星源照射双/多基地SAR成像技术未来的发展方向。      

基于MRAS的双三相永磁同步电机无位置传感器控制研究

基于双三相永磁同步电机的矢量空间解耦数学模型,将模型参考自适应算法(model reference adaptive system,MRAS)应用于双三相永磁同步电机的无位置传感器控制。利用波波夫超稳定性理论分析和证明内置式永磁同步电机应用传统的MRAS方案存在一定问题,即取单位矩阵I的线性补偿器,只能在一定转速范围内实现转速辨识。为了使MRAS能够在宽速度范围内有效工作,设计新的线性补偿器,并推导得出新的转速自适应律。通过仿真和实验对所提方法进行验证,结果表明该方法能够实现转子位置和转速的准确辨识,并且具有良好性能。     

基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法

麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题。提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在Expectimax搜索树扩展过程中,采用Double DQN输出的估值设计估值函数并在限定搜索层数内获得分支估值,同时设计剪枝策略对打牌动作进行排序与部分扩展实现搜索树剪枝。在Double DQN模型训练过程中,将麻将信息编码为特征数据输入神经网络获得估值,使用Expectimax搜索算法得到最优动作以改进探索策略。实验结果表明,与Expectimax搜索算法、Double DQN算法等监督学习算法相比,该算法在麻将游戏上胜率与得分更高,具有更优异的博弈性能。