标签扩展的协同过滤推荐算法

大多数利用标签与用户和项目之间关系的推荐算法,都要面临用户个体不同所导致的标签稀疏问题,不同的用户为项目所标注的标签会有所不同.针对由于用户标注标签的随意性而导致的用户标签和项目标签矩阵稀疏问题,提出了一种标签扩展的协同过滤推荐算法.该算法根据用户标注标签的行为计算基于标签的标签相似度,根据用户标注的标签语义计算基于标签语义的标签相似度,从用户行为和标签语义2个方面评估标签的相似度,并利用标签相似度来扩展每个项目标签,降低由项目与标签的关联关系产生的矩阵稀疏度.在M ovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在精度上有所提高.     

一种基于块共同特征值的人脸识别方法

主成分分析与线性判别分析是人脸识别的重要识别方法,它们都通过求解特征值问题实现特征提取,但由于维数灾难会导致小样本和奇异性问题。提出了一种简单的人脸识别方法,无需进行奇异值分解,能有效地降低计算代价。首先将图像划分成块,然后计算多项式系数,得到友阵用于特征提取。基于两张不同图像的多项式系数友阵来计算对称阵。最后通过计算对称阵的零空间的零化度识别相似的人脸图像。为验证提出方法的有效性,在ORL、Yale和FERET人脸数据库上进行了实验。结果表明,该方法对于有较大姿态与光照变化的人脸识别具有较高的识别性能。     

寒冷地区水下不分散重混凝土性能及应用研究

本文研究了寒冷地区水下不分散重混凝土的力学性能和耐久性能,并通过SEM对其微观结构进行分析。试验和工程应用表明,采用铁矿石和引气型水下不分散剂配制的水下不分散重混凝土,密度可达2 780 kg/m3,28 d水陆抗压强度比均超过90%,渗透系数达到6.27×10-7cm/h,200次冻融循环下的质量损失达到3.2%,相对动弹模数达到92.3%。工程应用中封底工程完成28 d后,钻芯抗压强度为25.5 MPa,平均密度2 710 kg/m3。     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究

针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计算向量间的曼哈顿距离作为亲和力。在NS3上模拟WSNs进行实验,结果显示在能量消耗相当且误报率相同的情况下,RNS-WSNs算法具有更高的检测率。     

寒地黑土区调亏灌溉对水稻蒸散影响 及其节水效果

为了确定寒地黑土区调亏灌溉对水稻蒸散量的影响及节水效果,采用蒸渗器试验法和田间水量平衡分析,开展水稻本田期不同灌溉模式需水规律与降水利用研究。结果表明,试验区域相对于调亏灌溉管理的水稻蒸散需水要求,多年平均降水量仅在返青、分蘖期有所亏缺,灌溉水主要满足泡田期用水和深层渗漏导致的水量消耗。为此,调亏灌溉的净用水量可降低到390 mm,节水效果比浅晒浅灌节约灌水量51.9%,地下渗漏量是浅晒浅灌的37.43%,降水有效利用率较充分灌溉模式提高4.2%以上。     

基于社会网络特性的双混沌互反馈加密算法研究

社会网络的数据获取已经成为社会网络分析的重要基石,虽然大多数社会媒体提供给开发者官方接口以供数据获取,但是在调用频次、权限、内容等方面都有严格的限制,难以获取全面的数据。因此,基于用户模拟登录的数据获取方法显得尤为重要,然而目前大多数社会媒体的登录过程存在较大的安全隐患,其登录密码均采用明文传输,严重威胁到用户的隐私安全。详细分析了Twitter登录过程中客户端与服务器间的交互过程,并且在流量层面解析POST请求时,发现Twitter的登录密码采用明文传输。为此,提出一种基于社会网络特性的双混沌互反馈加密算法。该算法利用登录用户的ID、创建时间、关注数作为加密函数的初始值与参数,并通过Logistic映射和Tent映射两个混沌系统交互式运算,得出密钥序列。由于输入参数的特殊性,使得密文具有不可预测性。实验表明,该算法取得了较好的加密和解密效果,同时加密与解密均处于毫秒级,可以做到用户的无感操作。此外,该算法拥有初始条件极度敏感、密钥空间大、加密强度高等特点。该算法能有效地防止攻击者使用相图、穷举、统计等方法进行密码破解,具有广阔的应用前景。     

利用初始残差和解耦操作的自适应深层图卷积

传统的图卷积网络(GCN)及其很多变体都是在浅层时达到最佳的效果,而没有充分利用图中节点的高阶邻居信息.随后产生的深层图卷积模型可以解决以上问题却又不可避免地产生了过平滑的问题,导致模型无法有效区分图中不同类别的节点.针对此问题,提出了一种利用初始残差和解耦操作的自适应深层图卷积模型ID-AGCN.首先,对节点的表示转...     

统一电能质量调节器的结构及控制策略综述

统一电能质量调节器（UPQC）能够解决多数电能质量问题,受到国内外电力研究者的广泛关注。对当前UPQC的拓扑结构类型和控制方法进行了综述。一方面,以物理结构为原则从逆变器的功能结构、供电系统方式、装置的系统配置及装置的直流母线电压的提供方式4个方面对UPQC的电路结构进行分类与综述;另一方面,将UPQC的控制部分分为3层:以补偿目标为基础的上层系统级、实施控制目标的中层装置级以及将调制信号产生脉冲的底层器件级,并针对这3层进行综述,最后探讨了UPQC的发展前景及存在的若干问题。     

群智感知环境中基于GRU网络的用户位置预测模型

在感知区域内用户分布稀疏的情况下,提前预测用户的位置是群智感知系统提高任务完成率的关键。提出了一种基于门控循环单元的用户位置预测模型。首先,构建了群智感知系统模型,实现了基于位置的参与式感知应用。然后,将用户位置的数据集做归一化处理,并结合用户历史位置数据的多维度特征构建了门控循环单元结构。最后,利用车联网中实际轨迹数据集对模型进行训练,并采用Adam算法对基于门控循环单元的用户位置预测模型的性能参数进行了优化。仿真结果表明,相比于RNN模型和LSTM模型,所提模型的预测均方误差分别降低了22%和18%,且在处理序列数据方面具有可实施性强的优势。