融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

基于数据挖掘的图书馆数据预处理方法研究

通过挖掘高校图书馆大量的借阅历史数据,从中提取出切实有用的信息及有效的借阅规则,可为读者提供个性化的推荐服务,进而提高图书馆馆藏图书的流通率。但是,高校图书馆数据具有类型复杂、数据量庞大、冗余值较多等特点,很大程度上影响了挖掘效率。因此,在对图书馆数据挖掘之前,先对这些数据进行预处理,就可很好地解决挖掘效率问题。本文结合内蒙古工业大学图书馆一段时间的流通数据,借助SQL Server2012数据库管理工具,详细研究了基于数据挖掘的数据清洗、数据转换和数据规约3种图书馆数据的预处理方法。     

一种基于遗传算法和神经网络的故障诊断方法

针对人工神经网络中常用的反向传播算法存在易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,提出一种基于遗传神经网络的电力电子电路故障诊断方法.该方法在BP神经网络拓扑结构确定的情况下,先用遗传算法来训练网络的权值和阈值,经过若干代的交叉、变异后得到稳定的权值和阈值;再将它们赋值给BP神经网络作为初始值,重新训练.实例表明优化后的...     

居民健康档案系统的设计与实现

基于居民电子健康档案在卫生医疗服务中的重要性,采用Java程序设计语言与Oracle数据库进行系统开发,设计了功能强大的居民健康档案系统软件。实现了居民电子健康档案的新增、删除、修改、查询、统计等主要功能。基本信息的采集将使用身份证阅读器来读取并录入居民身份证信息,并使用指纹采集器采集居民指纹。     

林火视频烟雾检测算法综述

火灾早期时,烟雾相较于火焰特征更为明显,因此早期的烟雾检测对于预防火灾具有重大意义。针对森林、草原火灾早期的烟雾检测,烟雾探测器成本高、检测效果较差且不能提供烟雾大小、方向、位置等信息。随着计算机视觉的发展,基于视频的烟雾检测方法以低成本、覆盖面广、信息获取较全面等优势逐渐成为研究热点。但由于森林、草原背景复杂、烟雾本身易变化,因此视频烟雾检测算法仍面临着巨大的挑战。为研究深度学习的视频烟雾检测中的应用效果,分析了烟雾检测存在的难点问题及传统视频烟雾检测算法的不足,介绍了当前深度学习中各类目标检测算法在烟雾检测中的应用,对比了这些烟雾检测算法,总结了其优点和不足,重点分析了各种烟雾检测难点问题的解决方法,并提出烟雾检测的下一步研究方向。     

深度学习中的单阶段小目标检测方法综述

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。     

融合主题信息和卷积神经网络的混合推荐算法

针对传统的协同过滤算法中数据稀疏和推荐结果不准确的问题,提出了一种基于隐狄利克雷分布（LDA）与卷积神经网络（CNN）的概率矩阵分解推荐模型（LCPMF）,该模型综合考虑项目评论文档的主题信息与深层语义信息。首先,分别使用LDA主题模型和文本CNN对项目评论文档建模;然后,获取项目评论文档的显著潜在低维主题信息及全局深层语义信息,从而捕获项目文档的多层次特征表示;最后,将得到的用户和多层次的项目特征融合到概率矩阵分解（PMF）模型中,产生预测评分进行推荐。在真实数据集Movielens 1M、Movielens 10M与Amazon上,将LCPMF与经典的PMF、协同深度学习（CDL）、卷积矩阵因子分解模型（ConvMF）模型进行对比。实验结果表明,相较PMF、CDL、ConvMF模型,所提推荐模型LCPMF的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）在Movielens 1M数据集上分别降低了6.03%和5.38%、5.12%和4.03%、1.46%和2.00%,在Movielens 10M数据集上分别降低了5.35%和5.67%、2.50%和3.64%、1.75%和1.74%,在Amazon数据集上分别降低17.71%和23.63%、14.92%和17.47%、3.51%和4.87%,验证了所提模型在推荐系统中的可行性与有效性。     

改进的字符图像细化算法

针对现有并行细化算法中存在的细化不完全、二像素宽斜线细化畸变等问题,提出一种改进的细化算法.首先对二值图像构造了一组保留模板和消除模板,采用算术逻辑运算对图像进行初步细化,并结合保留模板匹配将二像素宽斜线予以保留;再利用消除模板匹配进一步删除斜线上的冗余像素,得到8连接的单像素图像.针对字符图像的实验结果表明,文中算法能够有效地避免二像素宽斜线的细化畸变,保持了原图像的拓扑结构,实现图像的完全细化.     

基于多路群时延的星载DBF实时处理方法

距离向多通道数字波束形成(digital beamforming,DBF)技术可以显著提高星载高分辨率宽测绘带合成孔径雷达(high-resolution wide-swath synthetic aperture radar,HRWS-SAR)的系统性能,但在高分辨宽测绘带的情况下,传统DBF处理方法难以避免脉冲扩展...