基于云计算和IRS的在线课程推荐算法研究

为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好结合,提出一种更加适合学习者用户的个性化推荐算法。研究结果表明,文中IRS推荐算法具有更高的命中率和评分差,其推荐的课程令学习者更加满意,更加适合学习者的个性化需求,可以提高推荐效率和运行速度,为在线课程推荐提供新的方法和途径。     

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

为了提高转炉炼钢的终点命中率，建立了一种新的转炉终点预测模型，实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法，将权重矩阵引入到目标函数中，并利用鲸群优化算法进行求解，提高了传统算法的性能；然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据，建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明，预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%，双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比，本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求，也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。     

基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统

随着计算机技术的发展,信息的网络传输系统已经成为强大的信息互联互通平台,但在传输的过程之中,传统的传输系统存在较大的安全隐患。针对无线网络通信中的信息安全需求,通过对干扰器以及软件的创新设计,提出一种基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统。通过对比实验证明,该系统的安全性更高,且传输时间明显短于传统传输系统,具有良好的信息保密通信效果。     

考虑区域协调性的城际列车开行方案优化

针对城际列车开行方案没有有效匹配城市轨道交通运能的问题，提出一种考虑区域协调性的城际列车开行方案优化方法。首先，以旅客出行费用最小和铁路运输效益最大为优化目标，考虑城际列车载客能力、出发地目的地（Original Destination，OD）客流需求和通过能力等约束；然后，在此基础上增加运能匹配度的限制，构建了考虑区域协调性的城际列车开行方案多目标非线性规划模型，并设计改进的模拟退火算法求解模型；最后，以广深城际铁路为例并进行两组对比分析。实验结果表明:考虑区域协调性的列车开行方案可以使旅客出行总广义费用降低约4.06%，铁路部门的效益提高约9.58%，旅客和铁路的系统总成本降低约23.27%；与遗传算法相比，改进的模拟退火算法在求解质量与收敛速度上均有较大提高。所提模型和算法可充分兼顾旅客和铁路双方利益，能够为城际列车开行方案优化问题提供有效解决方法。     

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。