基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

切向结构永磁同步电机磁钢径向并联组合研究

针对低速大转矩切向结构永磁同步电机中磁钢尺寸对性能的影响进行研究.提出一种"工"字形排布的磁钢径向并联组合优化方案.在保证电机磁钢轴向长度和体积不变前提下,分析磁钢磁化方向长度变化对电机性能的影响.分析表明:磁钢的磁化方向长度在一定范围内增加可降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动;但磁钢的磁化方向长度过度增加会大大降低电机磁通面积,使得电机反电动势不增反降.在此基础上,提出一种降低磁钢漏磁、增大反电动势和降低转矩波动的三块磁钢径向并联组合的"工"字形排布方案:近气隙侧和近隔磁槽侧磁钢槽内分别插入磁化方向长度短、径向宽度窄的磁钢以降低近气隙侧和近隔磁套侧磁钢漏磁;近气隙侧磁钢和近隔磁槽侧磁钢之间采用磁化方向长度较短的磁钢以保证磁钢磁通面积降低得不多.通过仿真实验验证所提方案的可行性.     

基于体系结构空间、面向动态演化的软件应用模型SASM设计

针对软件动态演化技术发展的客观趋势,从软件体系结构的概念出发,采用大量参考文献分析法、对比法,介绍了软件体系结构、软件动态演化技术、软件模型SASM的原理、框架和机制等三大模块。首先,介绍了软件体系结构的概念和描述语言,在动态演化技术的基础上,分别阐述了软件动态演化和软件动态演化要解决的问题。其次,全面分析了软件模型SASM的基本原理、SASM的软件框架和SASM模型中的反射机制等内容。希望通过这次研究,为软件应用模型SASM的设计人员提供有效参考。     

平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描CAD求解

针对平面并联机构无奇异位置工作空间求解困难、过程繁琐、计算量大等问题，提出了基于CAD求解平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描方法。将[n]自由度平面并联机构分解成[n]条支链进行独立分析，得到每条支链下末端执行器的可达区域，再将所有支链可达区域取交集即为平面并联机构工作空间。应用SolidWorks软件建立平面并联机构模型，进行几何特征处理，通过自动求解器求解，将求解过程图形化，快速得到同轴布局5R机构和平面3-RPR并联机构的无奇异位置工作空间。通过同轴布局5R机构的运动学实验，验证了该求解方法的可行性。     

基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统

随着计算机技术的发展,信息的网络传输系统已经成为强大的信息互联互通平台,但在传输的过程之中,传统的传输系统存在较大的安全隐患。针对无线网络通信中的信息安全需求,通过对干扰器以及软件的创新设计,提出一种基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统。通过对比实验证明,该系统的安全性更高,且传输时间明显短于传统传输系统,具有良好的信息保密通信效果。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。