地下道路污染物对流扩散反问题伴随同化研究

在反问题框架内,基于偏微分方程最优化控制理论的伴随同化方法,建立了融合动力模型和观测信息的地下公路隧道污染物对流扩散反问题的计算模型,并给出了模型求解方法。以对流扩散方程中的源项为例进行了反演计算,并利用反演计算出的源项对污染物浓度进行了预测。研究表明,与传统的正问题模型相比,反问题模型反演计算得到的源项可以动态地反映隧道内车流量、车速、排放特性等因素的综合影响,并且计算得到的污染物浓度场精度更高。应用该方法,通过有效的对各类污染物观测资料进行客观利用,可以识别一些不确定参数,从而更好地实现对污染物浓度分布的分析与预测。     

基于优化协同过滤与加权平均的群推荐方法

为面向群体用户提供推荐,提高群体用户的信息搜索效率,提出了一种新颖的基于优化协同过滤与中位数加权平均的群推荐方法,综合考虑了项目的评分相似性与类型相似性,通过集成项目相似性与用户相似性预测出群体用户对项目的评分;在集结群体用户评分时,采用基于中位数的加权平均集结策略消除个别用户评分差异过大带来的影响,综合考虑群体用户在评分过程中的作用。通过预测项目评分实验与集结用户评分实验,结果表明,用新方法得到的准确率均高于常用的传统方法,从而表明该方法是有效的。     

基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法

针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。     

基于情感描述项的文本倾向性识别研究

文本倾向性识别可以广泛应用于用户产品评论、舆情分析等。针对文本倾向性识别往往需要借助外部资源的问题,提出一种基于情感描述项及改进的互信息计算相结合的方法,通过句法分析提取出若干可以获得文本情感描述项的匹配模式,根据模式匹配及计算情感描述项的互信息作为特征值,训练分类模型得出文本的褒贬性。通过对酒店、手机语料集实验后的结果进行分析,该方法具有良好的效果。     

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。     

房地产项目的包装

房地产项目成功地推向市场必须经过专业化的包装,它包括两个方面:一是产品本身的工程包装(建筑外立面、园林、装修),二是广告宣传包装。本文简述上述工作的意义、工作内容、通常的做法及工作程序。     

PCB设计管理系统的项目分配设计

PCB设计管理过程涉及的一个重要方面就是有效性管理,体现在资源的有效利用和设计项目的及时处理,即有计划、有目的地进行PCB设计工作的安排和管理.在已有PCB设计管理系统(PPMS)的设计基础上,通过建立需求和资源数学模型,预计需求趋势,做到资源的科学分配和使用率最大化管理.     

建筑工程项目成本管理浅析

结合建设工程项目成本管理中存在的问题,从成本目标管理、材料管理、施工机械、安全质量管理、资源配置、合同管理等方面探讨了工程项目的成本控制,从而提高项目的经济效益及其竞争力。     

浅谈完善我国工程项目管理的途径

针对工程项目管理的重要性,从与国际惯例接轨、组建项目管理公司、做好可行性研究工作、提高项目管理人员的素质等多个方面提出了完善我国工程项目管理的途径,以使建筑施工企业在激烈的市场竞争中取得优势。     

玻璃纤维增强热塑性复合管性能评价方法研究进展

综述了连续玻璃纤维增强热塑性塑料复合管（GFT-RTP）的发展状况,介绍了GFT-RTP的结构以及在不同领域的使用要求,分析了GFT-RTP的失效方式和失效机理,包括受力、介质、时间等3个方面,给出了相应的检测项目,以支持GFT-RTP行业的健康发展。