填补法和改进相似度相结合的协同过滤算法

针对稀疏的用户评分数据,国内外学者对协同过滤算法做了很多改进,归纳为填充法、改进相似度方法、结合内容的推荐等,这些单一方法都不能真正解决数据稀疏的问题。针对这个问题,提出一种填充法和改进相似度相结合的协同过滤算法。该算法首先利用填充法随机填充部分数据,改进的填充法预测评分时融入了项目属性信息,然后利用填充后的数据和新相似度方法做推荐,产生推荐结果,迭代m次,按照迭代m次被推荐项目平均评分的高低进行最后的推荐。实验表明,在数据稀疏的情况下,该算法与单一的方法比有更好的推荐效果。     

针刺疗法对中国人群老年性痴呆效果的系统评价和 Meta 分析

目的：系统评价针刺疗法对中国人群老年性痴呆（AD）的效果,为 AD 治疗提供更可靠的信息。方法收集1979年1月至2013年12月国内外公开发表的关于中国人群 AD 针刺治疗的资料,评价针刺对患者认知功能（MMSE）和日常生活活动能力（ADL）的影响,并使用 RevMan5．0软件进行 Meta 分析。结果共纳入5篇关于针刺治疗的文献,对照均为口服常规药物。在患者认知功能方面,WMD 及其95％的可信区间为－0．61（－1．34、0．13）;在患者 ADL 方面,WMD 及其95％的可信区间为－0．48（－0．72、0．76）。结论与口服常规药物比较,针刺治疗 AD 在 MMSE 评分及 ADL 评分方面无明显改善,且纳入的研究质量均较差,针刺的效果尚需更多观察。     

一种用于ATM业务量预测的神经网络模型

提出了一种用于ATM网络业务量智能预测的神经网络模型，并对随机产生的自回归型业务量进行了预测。模拟结果表明，与相关文献给出的神经网络模型相比，该模型不但收敛速度较快，而且推广能力强，提高了预测的精度和可靠性。     

认知车载网络中基于三态模型的频谱感知策略

本文将认知无线电技术应用于车载通信,车载用户被看作是未授权用户（次用户）,并且能够机会主义地动态感知、分析和访问频谱。在车载用户频谱感知过程中提出一种三态模型,频谱占用状态分为空闲时,被主用户占用时以及被车载用户占用时三种。仿真结果表明,认知车载网络中基于三态模型的频谱感知策略可以显著提升车载用户信道利用率和传输公平性。     

基于最佳小波变换和神经网络的气体非线性荧光光谱的识别

将小波变换和神经网络相结合用于非线性荧光光谱的识别,针对非线性荧光光谱的特点,提出了选择最佳小波函数和分解层数的方法,处理后的光谱在保留光谱特征的基础上,大大压缩了数据维数;采用概率神经网络(PNN),对3种污染气体的非线性荧光光谱进行识别,获得了满意的实验结果。由于神经网络的输入是小波压缩后的数据,不仅提取了原始数据中的特征,而且数据的维数也下降7倍多,大大提高了气体识别的速度。     

基于SVM实现人眼注视与否的探知

采用基于统计学习理论的支持向量机(SVM,support vector machine)方法对人眼注视与否进行探知。根据结构风险最小化(SRM,structural risk minimization)准则,在最小化已知样本点误差的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,改善了模型的泛化能力。实验结果显示,在训练样本数有限的情况下,学习后模型对测试样本的正确识别率达到100％,比此前采用其它方法所获得的识别结果识别率更高,训练及识别过程速度更快,基本上能够满足实时性要求,也更接近人类视觉对注视与否的探知的特点。