端部加强型组合热轧角钢防屈曲支撑静载试验研究

提出用端部加强方法制作组合热轧角钢防屈曲支撑的钢芯。设计、制作并测试了7个试件,其中热轧角钢防屈曲支撑试件4个、对比热轧钢板试件3个。端部加强型角钢钢芯采用了两种截面(错十字形和T形)、两种组合方式(工作段焊接与非焊接),用端部焊接加强板的方法形成弱化工作段,主要优点是加工方便、降低造价。热轧钢板试件采用钢板焊接并切削成型。试验中设计改进了加载装置,采用静力反复加载方法加载。研究了包括轴向荷载-轴向变形滞回曲线、累计塑性变形、极限变形能力、刚度退化以及等效阻尼比等抗震性能。研究表明,用这种成型方法制作的组合热轧角钢防屈曲支撑构造简单,耗能能力、延性等抗震性能可满足建筑结构消能减震设计的需求。     

环保抗菌玻璃、陶瓷生产中TiO2的应用研究

二氧化钛的光催化作用被人们认识以来,成为最有希望的环境友好催化新技术,已经越来越多的运用到环保建材当中,环保抗菌玻璃和陶瓷就是其中最有代表性的产品。     

法人犯罪是网络贩黄屡禁不止的主因

“网络扫黄”自去年7月至今已有大半年时间，网上“色情”或“情色”信息，并无减少。最近，公安部又大举向“P2P”网络视频和“BT论坛”开刀：笔者看来．这是一个本末倒置、“治标不治本”的形象工程。     

霍拉盆煤田矿井水文地质分析

通过对霍拉盆煤田矿井水文地质条件的变化分析 ,提出了防治矿井地下水灾的基本原则。     

转换机制 面向市场

目前转换企业的经营机制,已成为各行各业特别是国营企业深化改革的热点,对于长期实行计划经济的企业来说,如何积极大胆而又不失时机搞好经营机制的转换,则显得格外重要和刻不容缓,本文就宁波三环包装器材实业公司内部经营机制转换的过程谈点粗浅认识。     

word2vec-ACV:OOV语境含义的词向量生成模型

针对Word2Vec模型生成的词向量缺乏语境的多义性以及无法创建集外词（OOV）词向量的问题,引入相似信息与Word2Vec模型相结合,提出Word2Vec-ACV模型。该模型首先基于连续词袋（CBOW）和Hierarchical Softmax的Word2Vec模型训练出词向量矩阵即权重矩阵;然后将共现矩阵进行归一化处理得到平均上下文词向量,再将词向量组成平均上下文词向量矩阵;最后将平均上下文词向量矩阵与权重矩阵相乘得到词向量矩阵。为了能同时解决集外词及多义性问题,将平均上下文词向量分为全局平均上下文词向量（Global ACV）和局部平均上下文词向量（Local ACV）两种,并对两者取权值组成新的平均上下文词向量矩阵。将Word2Vec-ACV模型和Word2Vec模型分别进行类比任务实验和命名实体识别任务实验,实验结果表明,Word2Vec-ACV模型同时解决了语境多义性以及创建集外词词向量的问题,降低了时间消耗,提升了词向量表达的准确性和对海量词汇的处理能力。     

非对称异构信息网络的模糊推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在普遍的数据稀疏性问题;应用于推荐算法领域的异构信息网络模型对对象的相似关系认定通常是对称的,这种对称关系的认定在实际问题的处理中存在局限性。为解决上述问题,提出一种非对称异构信息网络的模糊推荐算法。该算法利用模糊集理论在处理用户喜好程度方面的优势,从模糊的信息种获取用户的准确偏好,根据异构信息网络中元路径的丰富语义信息,获取不同角度的用户关联,在相似度计算中引入对象关系的非对称系数,对不同特征元路径的计算结果进行加权,以此提高用户之间相似关系的准确度,通过矩阵分解的方法实现评分预测。实验结果表明,该算法有效解决了数据稀疏性问题,提升了推荐精度。     

基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法在搜索过程中因个体间缺乏交互,使种群逐渐丧失多样性、导致算法陷入局部极值的问题,提出了一种基于局部远亲差分增强的扰动粒子群优化算法（LFDE-PPSO）。首先,为扩大种群搜索空间,在速度更新过程中引入扰动因子,使惯性权重、学习因子在小范围内波动;其次,引入重构概率,选择适应度值低的个体重建中间种群;最后,为增加种群多样性,使较差个体的优秀基因得以保留,引入粒子不相关性及远亲个体,利用不相关性选择与差分个体基因差异性较大的远亲进行差分增强。实验结果表明,所提算法能够使中间种群中适应度值高的个体得以保留,有效增加种群多样性,使种群具备较强的跳脱局部极值能力,加快粒子逼近全局最优,同时具有收敛快、精度高等优点。     

融合多语义信任度与全局信息的混合推荐算法

数据稀疏问题普遍存在于协同过滤系统,仅考虑共同评分项目上局部上下文信息的相似度度量方法已不具备较高可靠性。为解决上述问题,提出一种融合多语义信任度和全局信息的混合推荐算法（multi semantic trust and global knowledge,MSTGK）。引入加权异构信息网络（weighted heterogeneous information network,WHIN）,通过加权元路径处理评分数据、社交关系、用户标签和项目属性对用户信任的影响,挖掘不同语义的信任信息以缓解数据稀疏性问题;考虑项目流行度和用户偏好程度两个全局要素对用户相似度的影响,将其作为权重因子改进了JMSD相似测度,旨在提高相似度计算精度;融合用户的多语义信任度和全局相似度进行综合推荐。在DoubanMovie和Yelp两个真实数据集上的实验结果表明,所提算法缓解了数据稀疏问题,相比于其他基线方法,预测准确率分别提高了2.01个百分点和2.45个百分点。