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为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻居。每个飞行邻居集合是一个独立又彼此联系的进化小社会。在CNS-PSO中,每个粒子的位置更新策略不仅考虑了认知部分及社会的信息共享,还考虑了小社会内和小社会间的信息交流。在8个测试函数上,将CNS-PSO与标准PSO进行了对比,在不同维度的大多数函数上,前者的性能均优后者。说明具有无标度网络邻域结构的CNS-PSO算法具有较强的避免早熟和逃逸局部最优的能力。 相似文献
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近年来,基于模型的系统安全性分析与验证方法是安全关键系统工程领域中的一个重要研究方向。提出了一种基于四变量模型的系统安全性建模与分析验证方法,该方法利用AltaRica建模语言对系统进行建模。通过对四变量模型及AltaRica进行语义研究构建二者之间的映射规则,以民用飞机中机轮刹车系统(Wheel Brake System,WBS)为例来说明整个验证过程,即首先利用四变量模型从系统的需求层次上对WBS进行需求分析并根据映射关系构建AltaRica模型,接着利用故障树分析方法对WBS进行安全性研究,最后基于AltaRica配套工具ARC对系统的安全性属性进行验证。验证结果表明了该方法在系统安全工程领域中的实用性。 相似文献
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随着硬件功能的不断丰富和软件开发环境的逐渐成熟,GPU开始被应用于通用计算领域,协助CPU加速程序运行。为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使得其性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一。在深入研究Fermi GPU架构的基础上,提出一种高精度的体系结构级功耗模型,该模型首先计算不同native指令及每次访问存储器消耗的功耗;然后根据应用在硬件上的执行指令和采样工具获得采样结果,分析预测其功耗;最后通过13个基准测试应用对实际测试与功耗模型测试结果进行对比分析,该模型的预测精度可达90%左右。 相似文献
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在信息传播中,用户在重复接收同一信息的情况下其转发行为会具有一定的倾向性。对这种转发的倾向性建模是影响力分析、传播动力学、社会推荐等一系列信息传播相关应用研究领域中的一个关键问题。本文假设用户的转发选择行为主要由用户间的人际影响力决定。人际影响力的大小由信息传播者的影响力和信息接收者的易感性共同作用。本文从真实的信息传播记录中推断出用户隐式的影响力和易感性,进而提出了一种转发选择模型。该模型能够有效解决目前方法存在的对转发选择行为建模不充分和模型泛化能力差的问题。本文选取典型的转发选择建模方法作为比较,将所提的转发选择模型在新浪微博数据上进行对比验证。实验表明,本文所提的模型在两种评价指标上均取得更好效果,证明了所提模型的有效性。 相似文献
947.
该文提出了一种新颖的概率交易模型PTM,针对线下百货进行个性化的推荐。传统的推荐模型,如K-近邻算法、矩阵分解等,或者仅利用局部的数据,使得模型面临线下数据极大的稀疏性挑战,或者忽略百货数据中的交易维度,使得模型损失了同一交易中多商品共现的强相关信息,最终导致它们在面对线下百货推荐问题时性能低下。针对以上的问题,本模型从交易的维度出发,建模交易记录中的共现模式,并利用全局的交易数据来学习商品的相关分量,在此基础上推断出用户的兴趣分布,实现个性化的推荐。在真实的线下百货交易数据上的实验结果表明,该模型能够极大地提高线下百货领域个性化推荐的准确性。
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