用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

基于费马小定理欧拉推广的RSA暴力破解方法

针对RSA加密算法暴力破解算法时间复杂度过高,提出了基于费马小定理的欧拉推广的暴力破解方法,针对RSA中N的欧拉函数的特点,使用快速幂求模等方法,对比传统暴力破解和此算法的时间复杂度的优劣,说明该算法是可行的破解RSA的方法.     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.     

中空激光光内送粉熔池温度控制研究

在激光增材制造过程中,熔池温度的稳定性是表征加工过程稳定性的一个重要指标.设计一套控制熔池温度的闭环反馈系统,以达到控制熔池温度,提高成形件质量.基于C#编程软件实现了温度信号的传递,采用PID控制算法设计了温度控制器.实验结果表明,此系统能实时、准确地实现熔池温度的闭环控制,能够有效消除直壁墙熔覆过程中因热累积而造成的“蘑菇云”现象,且成形件几何精度有显著提高,各处显微组织差异较小,组织致密均匀.     

基于支路影响系数分析的接地网分层故障诊断方法研究

现有的基于电磁感应理论的接地网故障诊断方法需要大量的磁场测量数据,为了解决该问题,笔者提出了一种基于支路影响系数分析的分层诊断方法.首先定义了支路影响系数,并根据影响系数建立了支路诊断难易程度的评价体系.在该评价体系的指导下,分层诊断方法的测量点选取更具针对性,并以分层递进的方式实现了高精确度的腐蚀诊断.在诊断模型求解方面,运用改进的鲸鱼优化算法,保证了分层诊断的准确性.最后,进行了分层诊断与普通磁场反演诊断的对比实验.实验结果表明:分层诊断方法可以在保证诊断准确率的情况下大幅减少测量点数量(可做到接地网支路数50％以下),并且能够缩小测量点的分布范围,因此该方法可以减少现场测量工作量,提高接地网故障诊断效率.     

基于粒子群改进FCM聚类算法优化管网压力监测点布置研究

针对供水管网运行现状,提出压力监测点优化布置方法.以构建节点压力影响系数矩阵采用粒子群优化模糊C均值聚类算法方法求解压力监测点的节点位置.粒子群算法优化避免了FCM聚类算法在初始值选取不当容易陷入局部最优的缺点,提高了压力监测点覆盖节点的精度.结果表明,压力监测点布置合理,且均匀分布于整个管网,同时提供新增压力监测点布置方法,为管网漏失识别定位奠定基础.