风险矩阵法在A水泥工厂风险分级的应用初探

本文介绍“风险矩阵法”进行风险分级工作的基本思路，结合水泥厂的生产特点通过危险有害因素辨识，获得危险源分布情况，采用风险矩阵法对风险进行评估，按风险值将风险等级划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险，为水泥生产企业的安全风险分级工作提供参考。     

基于灰度预测对移动端考研教育产品的发展分析

针对互联网时代下的移动端考研教育未来发展的问题,综合使用了线性分析、回归分析、模糊层次分析等方法,分别建立了线性回归、灰度预测、层次分析结构等模型,综合使用了LINGO,MATLAB,EXCEL,SPSS等软件编程,分别得出影响移动端考研产品发展主要因素、移动端考研产品的合理价格区间、移动端考研产品潜在市场占有率以及产品投放可行性分析等结果。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

基于改进型巴特勒矩阵的短波8元圆环阵列多波束技术研究

传统短波接收天线为单一的波束指向天线或全向天线。为提高接收天线增益,同时产生多个波束指向不同方向,提出利用巴特勒矩阵作为短波接收天线阵的无源波束形成网络。在传统8×8巴特勒矩阵结构的基础上,设计改进型8×8巴特勒矩阵。以均匀8元圆环阵列为天线模型,利用FEKO仿真分析了其天线特性。在3~11 MHz频段内,P2、P3、P6、P7四个端口分别在202.5°、292.5°、112.5°、22.5°方向上得到了方向性较强的单一波束,7 MHz时波束增益达到最大11.9 dBi,波瓣3 dB宽度平均为60°;在P1、P4、P5、P8端口产生相同的2个波瓣,7 MHz时其波束增益达到最大9.8 dBi,波瓣3 dB宽度平均为89°。由以上仿真分析得出,该改进型8×8巴特勒矩阵能够同时产生6个波束,波束覆盖8个方向,提高了波束的方向性,提高了天线增益。