具有不同分布耦合系数的线性啁啾光纤光栅

基于模式耦合理论，推导了描述线啁啾光纤光栅的Riccati微分方程。针对光栅不同的耦合系数分布，数值分析了分布耦合系数对线性啁啾光栅频率响应特性的影响。分析表明，在光栅制作过程中通过控制光栅的耦合系数分布，将会使光栅具有不同的频响特性，从而使其具有不同的用途。     

计算机语音合成技术及应用

本文首先提出了语音产生的模型，然后在此基础上介绍了语音合成的各种方法及我们开发的Ｖｏｉｃｅ－９１系统，最后介绍了语音合成技术在实际生活中的各种应用。     

基于Coclus联合聚类与非负矩阵分解的推荐算法

当前推荐系统多数存在推荐准确性低、受稀疏性影响大且稳定性差的问题,因此,在Coclus聚类算法的基础上,提出一种评分矩阵与联合聚类的推荐算法。通过Coclus联合聚类,利用图模块度最大化理论分别将评分矩阵的行与列分成g类,经过行列变换形成g×g个低秩评分子矩阵,并对低秩评分子矩阵进行矩阵分解,填充缺失值,以提高推荐质量,在矩阵分解阶段采用改进的非负矩阵分解算法,通过引入L1、L2范数分别提高特征值选择能力和防止模型过拟合,并利用坐标轴下降的迭代算法进行参数更新。实验结果表明,与基线算法相比,该算法具有较高的推荐准确率,且稳定性较强。     

基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法研究

传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络爬取的真实数据进行验证,结果显示该算法能够在稀疏数据集上获得较好的推荐结果。