异质社交网络中多通道特征融合的好友推荐模型

合理有效的好友推荐算法对于社交网络的发展和扩张有重大的意义。然而随着社交网络的复杂化和异质化,传统推荐系统中协同过滤推荐方法不能满足需求。针对异质社交网络中存在着大量的内容相关信息这一特点,根据好友推荐的需求,提出了多通道特征融合的好友推荐模型。该模型对用户相关的多维特征进行挖掘与利用,包括显性特征(如用户profile,用户tag,社交关系等)和隐性特征(如用户重要度,挖掘用户标注发现其领域兴趣等),并进一步将这些内容相关的多特征融合到协同排序算法中进行学习训练。实验结果表明,随着多个内容特征的逐步融合,算法的MAP值稳步提高,最终相对未融合的协同排序方法提高了12%,并在一定程度上的解决了冷启动问题,提高了好友推荐的多样性。     

稀土精矿焙烧过程中氯化铝对氟逸出的影响

对白云鄂博稀土精矿焙烧过程中氯化铝对氟逸出的影响进行了深入研究,焙烧过程加入氯化铝实现了较好的固氟效果。首先利用同步热分析仪分析了白云鄂博稀土精矿、氯化铝和稀土精矿-氯化铝混合物的热分解过程中的质量变化和热效应的变化,白云鄂博稀土精矿与结晶氯化铝混合物热分解反应发生在100~508℃;其次,分别研究了焙烧温度、矿铝比和焙烧时间对固氟效率的影响,在矿铝比1∶1、焙烧温度510℃、焙烧时间2 h时,固氟效率达到66.9%,稀土精矿焙烧过程中氟的逸出率由22.71%降至7.51%;最后,采用X衍射射线分析仪分别对白云鄂博稀土精矿、稀土精矿的焙烧产物、稀土精矿与氯化铝的混合焙烧产物进行了物相分析,精矿中的氟以AlF₃形式固存在焙烧产物中。     

微波场中铌精矿碳热还原反应行为研究

目前铌资源的研究大多处于常规加热阶段,因为能耗高、冷中心等问题无法广泛推广。微波加热技术是一种新型加热技术,可以有效避免冷中心等问题。借助微波马弗炉将铌精矿碳热还原反应与微波加热相结合,探究还原温度、配碳比及保温时间对铌精矿金属化率的影响,以及金属颗粒的成长行为。研究结果表明,微波加热在碳热还原反应中优于常规加热,在微波加热下,还原温度为1100℃、保温30 min、配碳比为1时,金属化率达到94.84%;1000℃时NbC开始生成,1100℃时铌钛产物主要为(Ti,Nb)C,1300℃时,钛的产物主要以TiC形式存在。     

基于用户需求层次分析的女性安全防护产品设计研究

目的 近几年女性群体频频发生外出遇害事件,引起了社会的广泛关注.针对女性安全问题,设计适合女性外出情况下的安全防护产品,达到防范侵害实施和进一步制止犯罪意图的目的.方法 按照用户需求层次分析产品设计流程,首先,通过问卷调查和用户访谈的方法采集数据,从中筛选出典型用户;其次,分析总结典型用户的生活形态、居住形式、性格特征、用户需求的数据,形成用户结构分类表.建立用户需求层次分析模型,构造用户需求层次分析下各因素评价指标.量化用户需求中各因素层的重要性指标;最后,提取出女性用户在安全防护产品中的重要需求因素,进而将其应用于产品实践中.结论 针对女性外出安全防护问题进行讨论及研究,在系统的设计流程中,结合用户需求层次分析的方法,将分析结果运用于产品设计实践中,设计更符合女性用户需求的安全防护产品.     

代码搜索方法研究进展

开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议.     

浅层地热能热响应测试仪检测台检测机理及试验研究

岩土导热系数是地埋管换热器设计的重要依据,获取导热系数的有效措施是现场热响应测试法。为检测国内大多数热响应测试仪器的性能,基于线热源理论设计了一套浅层地热能热响应测试仪性能检测平台。介绍了检测台的结构和功能,建立了检测台的控制系统。利用所开发的检测台对1台热响应测试仪进行测试,分别模拟不同参数的"标准孔"。该检测台的出水温度可按控制要求稳定输出,可以模拟可控的"标准孔",被检测的热响应测试仪流量和温度误差均符合要求,精度较高。通过热响应试验得到的导热系数误差的平均值为3.63%。     

基于Nios的温备份智能容错系统的设计

本文是在充分研究了智能故障诊断、容错控制以及可靠性理论的前提下,运用FPGA、Nios处理器、控制理论、人工智能等相关知识,提出了一个能在实际的网络系统中提高服务器运行可靠性的有效方法——温备份智能容错系统。该方法使用Nios软核处理器以及FPGA的优点,运用SOPC Builder工具设计了一个智能仲裁器的核心部件。该仲裁器能够智能地获取服务器的状态、同步服务器的内容以及控制服务器的开启和关闭。从而提高了系统的可靠性,延长了服务器的使用寿命。本文给出了该方法的实现模型及详细实现步骤。     

融合机器学习算法的煤矿井下信道建模研究

由于矿井复杂多变的环境特征,传统射线跟踪法的井下无线信道建模误差较大,本文通过对机器学习算法及其搭配使用的特征进行分析评估,从而选择最优的信道建模方法。引入机器学习算法对场景特征进行学习进而实现较为精确的建模,研究了BP神经网络、遗传算法、支持向量机在井下信道建模方向上的应用。构建了射线跟踪法与GA_BP相结合的场强预测模型,同时使用最小二乘支持向量机方法建立预测模型。以地下巷道的实测数据作为算法的训练样本,对场强进行预测,试验本文各类算法的特征以及算法中参数对预测结果的影响。得到场强预测结果与实测数据的误差为-1.206 dbm,本文混合模型提升了井下场强预测精度。     

机械活化对Nb2O5微波碳热还原的影响

利用高能球磨机和微波烧结炉研究机械活化对Nb₂O₅微波碳热还原的影响,对不同球磨时间、不同加热温度下Nb₂O₅的还原情况进行分析。使用电子显微镜(SEM)、能量色散谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱仪(XPS)和失重率等手段研究了Nb₂O₅的还原情况和微观组织形貌。结果表明,在相同的烧结温度下,Nb₂O₅的失重率随球磨时间的延长而增加;在球磨20 h,1200℃微波烧结时,可将大部分Nb₂O₅还原成NbC,并在球磨30 h,1400℃微波烧结时,成功制得金属铌。机械活化可以加快Nb₂O₅微波碳热还原的进程,降低反应温度。     

稀土混凝剂与PAC絮体形态的对比分析

采用稀土混凝剂(REC)和常规PAC混凝剂,对浊度为760NTU、pH=7.5的黄河原水进行混凝处理.试验得出了最佳投药量,研究了投药量及最佳投药量下pH、搅拌历时所形成絮凝体的分形维数、平均粒径和圆度的变化趋势,对两种混凝剂混凝性能及机理进行了比较分析.结果表明,在最佳投药量下,REC的去浊率为99.8%,剩余浊度为1.4NTU,PAC的去浊率为98.4%,剩余浊度为10.8 NTU;REC絮体分形维数大于PAC絮体分形维数,REC的分形维数最高达2.12,PAC的为1.72;REC的絮体粒度小于PAC的絮体粒度,但REC絮体的圆度系数大于PAC絮体的圆度系数;REC的电性中和能力强于PAC,REC混凝剂具有形成絮体速度快、絮体密实、含水率低、出水浊度低等优点.