基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算

在信息检索矢量模型的基础上．提出了一种基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算方法，具有矢量模型计算简单和速度快的特点．该方法采用压缩稀疏矩阵矢量空间存储数据，在相似度计算和数据存储时不需要考虑文本矢量矩阵中的零元素，大大减少了计算量和存储空间，从而使信息检索系统运行效率显著提高．仿真实验表明，上述方法比基于矢量模型的传统反向索引机制节省了38％的存储空间．     

基于动态惯性因子的PSO算法的研究

标准粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.针对这些缺点,在原有算法的基础上,提出一种动态改变惯性因子的粒子群优化算法(DCWPSO),使得粒子在迭代过程中惯性因子随粒子进化度和聚合度的变化而改变.文中通过对测试函数的仿真实验,并与自适应改变惯性因子的粒子群算法(ACWPSO)以及标准粒子群算法比较,其结果表明这种改进的粒子群算法在性能上明显优于这两种粒子群算法.     

基于主动学习的高光谱图像分类方法

高光谱图像监督分类中,为了避免休斯效应需要大量的训练样本,但在实际应用中对样本进行标注成本非常高,因此,得到高质量的训练样本显得十分重要。提出一种基于主动学习的高光谱图像分类方法,通过对区域关注度的统计,有效地结合图像光谱和空间特性,基于主动学习方法获取信息量较大的训练样本,从而较大幅度提高了分类的精确度。实验结果表明,所提算法比传统的随机取样监督分类法和主动学习方法在分类精确度上有较大的优势。     

Iterative learning of model reference adaptive controller for uncertain nonlinear systems with only output measurement

In this paper, a model reference adaptive control strategy is used to design an iterative learning controller for a class of repeatable nonlinear systems with uncertain parameters, high relative degree, initial output resetting error, input disturbance and output noise. The class of nonlinear systems should satisfy some differential geometric conditions such that the plant can be transformed via a state transformation into an output feedback canonical form. A suitable error model is derived based on signals filtered from plant input and output. The learning controller compensates for the unknown parameters, uncertainties and nonlinearity via projection type adaptation laws which update control parameters along the iteration domain. It is shown that the internal signals remain bounded for all iterations. The output tracking error will converge to a profile which can be tuned by design parameters and the learning speed is improved if the learning gain is large.     

基于最佳平方逼近的B样条曲线降阶

提出了一种基于带约束的最佳平方逼近的B样条曲线降阶的方法.首先讨论了降阶后曲线控制顶点个数以及节点向量的取法、保端点的B样条曲线降阶方法,并把带约束的最佳平方逼近技术引入到B样条曲线的降阶,即误差大的区域施加较大的权函数以降低最大误差.为满足给定误差限制下的降阶,提出了对原曲线插入节点的准则,即对不满足误差限制的区域插入节点.并用实例对新方法和基于扰动约束技术的降阶方法进行了比较.     

基于支持向量机的移动电话顾客满意度评价系统

移动电话顾客满意度的评价对于移动电话生产商和经销商的经营管理有着重要的意义.利用支持向量机的全局收敛性和良好的推广能力,提出了一种新的基于支持向量机的移动电话顾客满意度评价系统.归纳了移动电话顾客满意度评价指标的设计原则,给出了具体的评价指标体系,采用支持向量机的1-v-1分类策略建立了顾客满意度的评价模型.仿真结果表明,基于支持向量机的顾客满意度评价模型能够有效地实现顾客满意度的评估.该模型的建立为移动电话供应商提供了一个有力的顾客满意度评价工具.     

C2C商家信任度动态分类机制研究

在C2C电子商务的交易中,买家因交易目的不同,对商家信任度的粒度要求是不同的。为提高交易的成功率,应建立商家信任度的动态分类机制,以满足不同应用的需求。为此,从买家对商家信任的本质出发,首先通过使用模糊集合理论的隶属度概念,提出了信任的定量描述方法;其次,引进模糊聚类分析方法,建立了商家信任度的动态分类机制;最后,通过实验仿真分析,验证了该方法的有效性和合理性。     

体育运动中统一的人体多刚体模型及动力学分析方法

本文介绍了人体的多种多刚体模型及在体育中的应用,提出了统一的人体多刚体模 型,讨论了该模型的自由度、广义坐标、人体参数等。在比较了多种动力学分析方法后,建 议采用ＫＡＮＥ方法。     

大数据下复杂网络支持的绿色包装满意度分析

目的 在大数据时代背景下对绿色包装的满意度进行分析,进而达到绿色包装设计方案的优选,有利于包装领域推进"绿水青山就是金山银山"生态理念.方法 将利益相关方的评论作为数据源,收集绿色包装满意度的多视角评论大数据,采用词频统计、高频词共现矩阵生成、语义网络图绘制的方法进行大数据的处理,建立绿色包装满意度指标体系;集成专家对指标间关联关系的评判,构建绿色包装满意度指标的复杂网络,计算复杂网络中节点的度、介数和接近中心性,进一步通过PROMETHEEⅡ法确定指标权重;使用梯形模糊数来表达专家对备选绿色包装方案指标值的评估意见,并融合多位专家的评估结论,最后得到备选绿色包装方案的满意度值.结果 结合唐三彩绿色包装方案的应用实例,验证了所提出的绿色包装满意度分析方法的有效性.结论 通过对绿色包装满意度指标评论大数据的处理和指标权重的求解,提供了一种绿色包装满意度的分析工具,助推包装行业绿色环保目标的实现.     

淀粉接枝共聚物制备的影响因素的研究进展

综述了制备淀粉接枝共聚物过程中,淀粉种类、其是否糊化,引发剂及单体的选择及其用量,以及反应温度和反应时间等因素对制备淀粉接枝共聚物的影响,指出应根据所需产物性能要求,综合考虑各方面因素的影响.并提出开发新的廉价而高效的引发剂成为市场所需,淀粉制备工艺的简约处理以及性能优良的淀粉衍生物产品的开发值得人们进一步的深入探讨.