基于差异路径权重的二部图网络推荐算法

针对二部图网络结构推荐算法中资源分配不合理的现象,同时为了丰富推荐结果多样性和促进冷门物品的推荐,提出了一种利用差异路径权重改变资源传递的二部图网络结构算法。利用用户相似性构造路径权重改变第一阶段资源传递规则,使资源较多地流向与目标用户相似的用户节点。通过物品属性相似的构造路径权重,使第二阶段资源更多地流向与目标用户已购物品具有相似属性的物品。实验结果表明,本算法相对于其他流行网络结构算法提高了推荐的综合性能,并且更好地解决推荐中的相关问题。     

新型胶原基人工皮肤模型的建立

根据皮肤的组织结构与生理功能,研制了复合天然三维网络结构胶原组织工程支架材料,并以此为支架材料建立了3层结构的人工皮肤模型:上层是具有良好生物相容性且可降解的聚合物涂层,可以屏蔽细菌并保持人工皮肤良好的透水气性;中间是复合型天然三维网络结构胶原纤维支架材料层,为细胞的增殖提供三维空间和良好的生长环境,起到真皮基质的作用;下层是药物层,具有营养、抗菌消炎、刺激细胞生长的作用。     

多孔碳酸钙陶瓷--人造珊瑚的研究

天然珊瑚有三维贯通的多孔网络结构，它的主要成分碳酸钙(CaC03)在人体环境可降解。模拟珊瑚的组成与结构，研制新型的组织工程支架材料有着良好的应用前景。本文探索了多孔碳酸钙陶瓷的制备方法，并通过盐析法制备了一种多孔的碳酸钙陶瓷，有望获得高的孔隙率和孔连通性。     

结合信任的推荐系统的性质

结合信任的推荐系统可以有效地缓解传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,并能给每个用户提供可信且准确的推荐。然而系统中的每个用户都是不同的,因此考虑针对不同用户应采用不同推荐模式来查找推荐群体,以做出更具个性化的推荐。研究了微观层次上的节点特性,引入了兴趣的概念,证明了被推荐者的多种节点特性对于推荐结果的影响效果。最后通过多组实验验证了推荐系统在具有不同特性的节点上的推荐效果差异。     

移动自组网中增强型区域路由协议的研究

随着Ad Hoc网络的发展,针对某些特殊的Ad Hoc网络结构,ZRP采用的划分相互重叠区域的策略会消耗大量资源.针对此情况的局限性,提出了一种在ZRP基础上改进的路由协议E-ZRP来满足具有特殊结构的网络.E-ZRP的主要思想是将网络划分成群,群内作为一个整体,不过渡重复划分区域.通过实验,证明了在类树型并有严格级别限制要求的Ad Hoc网络中E-ZRP比原有的ZRP具有更好的性能.     

隐私保护-分布式挖掘中的改进型评价函数

隐私保护的目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,如通过病历,对乳腺癌的确诊,得到准确的模型和分析结果.研究了分布式环境下构造贝叶斯网络结构的K2算法的评价函数,并且以密码学中的两方安全计算为基础对该函数进行改进.通过理论分析和实验结果说明了改进的评价函数能够得到与原始的评价函数相同的贝叶斯网络结构.达到了数据垂直分布情况下隐私保护的目的.     

改进的RBF网络建模方法研究

提出了一种改进的RBF网络构造算法.在该算法中,根据"新性准则"时网络进行结构优化,该方法能自动设计出规模合理的RBF网络结构,最终设计的网络不仅具有精简的网络结构,也具有较好的泛化能力.     

东莞电力通信传输网络优化研究

为实现对东莞电力通信传输网络的整体优化,本文作者通过研究和分析东莞电力通信传榆网络的网络现状、业务及网络结构特点,对东莞电力通信传输网络进行了网络整体评估,提出了网络结构整体优化调整、传输网络光纤链路资源安排及时隙安排规划等方面的优化建议,为下一步开展东莞供电局电力通信传输网络的整体优化工作提供了理论指导。     

基于结构修剪神经网络的股票指数预测模型*

股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元,在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例,构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型,在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习,并对上证指数进行仿真预测。最后,通过与其他神经网络预测模型     

基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制*

针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明：该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。