两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法

针对多视图深度子空间聚类网络(Multi-view Deep Subspace Clustering Networks, MvDSCN)算法具有的没有充分利用多视图互补信息、进行一次聚类直接得到聚类结果，以及只考虑数据级信息融合而降低了聚类性能等缺点，提出两级联合融合的多视图子空间聚类改进算法(TJ-MvDSCN)。不仅关注多视图共性信息，还关注多视图互补信息；增加分配级别的多视图信息融合，与已有的数据级信息融合形成两级融合结构；增加聚类损失，基于迭代优化策略构建一个可以联合学习特征表示和聚类分配的多视图聚类框架。经实验验证，该算法性能优于现有算法。     

增益控制策略下的梯度域路径追踪算法

针对梯度域路径追踪算法在像素平面均匀采样的策略会使渲染图像在不同频率区域的渲染质量差别较大的问题,提出增益控制策略下的梯度域路径追踪算法.引入平均梯度计算局部平均梯度值,筛选并标记出高频区域和低频区域,将低频区域的样本用于对高频区域增强采样;随着每轮渲染高低频区域的不断更新,自适应地对样本进行分配,实现像素平面采样的增益控制.一方面,在不同材质和光照的场景下,将改进算法和梯度域路径追踪算法进行实验对比,结果表明,文中算法使人眼敏感的高频区域渲染更加细腻;另一方面,使用均方误差、峰值信噪比和结构相似度3种图像质量评价指标评价渲染图像,并对比采样过程中3个指标的变化情况,结果表明,在保证样本数量相同的条件下,文中算法可以加快渲染的收敛速度,提高渲染效率.     

基于OPENGL的飞机爆炸场景的生成

为了模拟飞机爆炸的特效场景，先分析了飞机爆炸的原理。在此基础上，阐述了飞机模型导入、飞机爆炸碎片的生成和爆炸实现的算法。     

基于随机游走的多目标A*算法的改进

针对基于降维技术改进的多目标A^*（NAMOA_dr^*）算法中存在的高原搜索现象,结合蒙特卡罗随机游走策略提出了一种基于随机游走的多目标A^*（RWNAMOA_dr^*）算法,其基本思想是当NAMOA_dr^*算法陷入高原搜索时,利用随机游走策略及时找到一个出口（具有被上次扩展标签的启发值非支配的启发值的标签）逃离该高原搜索。针对NAMOA_dr^*算法何时陷入高原搜索的问题,提出了一种检测高原搜索的方法,即当连续扩展m次标签的启发值都被上一次扩展的标签的启发值支配时则认为NAMOA_dr^*算法陷入了高原搜索。使用多目标搜索算法的标准测试平台——随机网格进行了实验。实验结果表明RWNAMOA_dr^*算法比NAMOA_dr^*算法的运行时间平均减少了50.69%,占用的空间平均减少了约10%,能够为现实生活中加速多目标路径搜索提供理论支撑。     

一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法

针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型。完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降权,进一步提高多样性。实验结果表明,在牺牲较少精确度(牺牲了0.02左右)的条件下,该模型可大幅提升推荐的多样性(提升了0.09左右),保证用户对推荐结果的满意度。     

考虑用户意图和时间间隔的会话型深度学习推荐系统

基于循环神经网络的会话型推荐系统在建模用户点击行为时,无法同时考虑用户行为之间的时间间隔和用户的主要意图.针对该问题,在现有的基于注意力机制的会话型推荐系统和仅考虑用户行为时间间隔的Time-LSTM的深度学习模型的基础上提出一个新的基于会话的推荐系统TASR.利用Time-LSTM建模时间间隔影响用户行为,并利用注意力机制捕获用户的主要意图.在两个公开数据集上的实验验证了该算法的有效性.     

一种基于自注意力机制的组推荐方法

基于自注意力网络和神经协同过滤模型（neural collaborative filtering,NCF）提出一种基于自注意力机制的组推荐系统模型SAGR（self-attention group recommendation）,用于建模用户交互数据以及学习群组潜在偏好的表示。通过在用户级和项目级分别使用自注意力机制,动态调整组中每个用户的权重,解决偏好融合问题从而得到组表示。再通过多层神经网络框架NCF从数据中挖掘组和项目之间的交互,最终完成群组推荐。在CAMRa2011和MovieLens数据集上与同类方法进行对比,实验结果表明SAGR方法能够取得更好的组推荐结果。     

具有顶部发光结构的AMOLED交流驱动电路

A new voltage programmed pixel circuit with top emission design for active-matrix organic lightemitting diode(AMOLED) displays is presented and verified by HSPICE simulations.The proposed pixel circuit consists of five poly-Si TFTs,and can effectively compensate for the threshold voltage variation of the driving TFT.Meanwhile,the proposed pixel circuit offers an AC driving mode for the OLED by the two adjacent pulse voltage sources,which can suppress the degradation of the OLED.Moreover,a high contrast ratio can be achieved by the proposed pixel circuit since the OLED does not emit any light except for the emission period.