智能Agent在比较购物中的应用

用智能Agent实现比较购物要解决海量信息搜索、根据用户偏好进行个性化筛选、用户偏好学习等问题。通过事先把主要电子商务网站的内容下载保存到本地数据库来实现快速搜索，通过关键向量信息过滤法可以实现筛选，通过样本学习和反馈学习可以获取用户偏好。以此实现用智能Agent来替用户比较、搜索合适的商品，从而大大提高在线购物的范围和效率，实现个性化的导购。     

基于改进整群抽样的基效应仿真因子筛选及应用

大数据背景下,仿真模型通常有许多因子,仿真筛选实验(screening)就是识别出其中对响应(仿真输出或系统绩效)起最重要作用的少部分因子(亦称仿真输入或变量) 的重要方法.目前常用的筛选方法有序贯分支法(SB)与基效应法(EE).相较于SB方法,EE以其不假设具体的仿真输入/输出数学关系(model-free)的优势在近年来不断发展并被应用于诸多领域,然而其劣势在于计算效率.为提高EE仿真模型的计算效率,提出一种改进的更具一般性的整群抽样方法(简称ECS).相较于现有整群抽样方法,ECS通过拆分矩阵的方式自动构造抽样矩阵,利用该矩阵能够为每个因子生成数量相同且满足目标的基效应,节省大量的仿真预算.蒙特卡罗仿真实验表明,ECS在不损失统计效力的基础上可大大提高计算效率,充分验证该方法的有效性.     

氧化亚铁硫杆菌的筛选及其特性研究

从广东云浮一硫铁矿的酸性废水中分离出一株氧化亚铁硫杆菌,对其菌落形态和细胞形态进行了初步的探讨,研究了温度、初始pH、Fe2+初始浓度、接种量对细菌氧化Fe2+的影响。试验结果表明,该菌在pH=2 0、温度30～35℃活性最强,同时加大接种量也可以缩短细菌的迟缓期,培养基中过高的Fe2+浓度对该菌生长起抑制作用。     

酸性土壤适生VA真菌菌种筛选研究

国外利用ＶＡ真菌提高植物抗逆能力、增加复垦区贫瘠土壤培肥速度的研究,是当前现代微生物技术研究领域的新热点。文章在概述了美国磷矿山、煤矿山的应用试验基础上,重点介绍了在我国首次为酸性土壤筛选适生优势ＶＡ真菌菌种的室内研究方法与结果。详细评价了侵染能力强、繁殖能力好的两个优势菌种的五个优势菌株,为我国南方矿山复垦区应用ＶＡ真菌技术提供了依据     

R-AdaBoost带钢表面缺陷特征选择算法

带钢表面缺陷形式的复杂多变给特征的选择带来了困难,为此,提出一种融合特征筛选和样本权值更新的R-Ada Boost特征选择算法。该算法在Ada Boost算法的每个循环中通过Relief算法进行特征的筛选与降维,通过筛选后的特征利用样本的类内类间差去除噪声样本,然后根据Ada Boost的动态权值更新样本库,再利用每个循环优化选择得到的最优特征与弱分类器级联成最终的Ada Boost强分类器,进行带钢表面缺陷的检测与定位。实验结果表明,针对带钢实际生产线上的划痕、褶皱、山脉、污点等多种缺陷,该算法可以有效提取出具有高区分性和独立性的特征,同时提高了缺陷检测算法的准确率。     

鸟类音频数据预处理方法

[目的]从原始鸟类音频频谱图样本集中自动筛选并剔除噪音频谱图,可以提升鸟类物种分类的准确率.[方法]本文基于卷积神经网络,对频谱图提取特征向量,借助Faiss算法库计算特征向量的距离矩阵,然后使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with N...     

提高某高海拔复杂氧硫混合铜矿浸出率的试验研究

云南某氧硫混合铜矿石矿石总氧化率34.90％,结合率23.51％,经过菌种选育驯化,进行生物浸出优化试验,试验结果表明:浸出温度为30℃条件下,采用搅拌浸出,经过30天生物浸矿,总铜浸出率可以达到77.24％,其中原生硫化铜理论浸出率达到63.835％.与常规酸浸相比,浸出率大幅度提高.     

基于筛选压缩的类Apriori算法的研究

该文根据用户的Web访问路径应用关联规则和类Apriori算法挖掘出该用户的频繁访问路径,通过对Apriori算法和目前针对提高该算法效率的各种优化技术的详细分析和研究,对类Apriori算法进行了改进,提出了基于筛选压缩的类Apriori挖掘算法,并进行了模拟实验,比较结果显示基于筛选压缩的类Apriori挖掘算法挖掘用户频繁遍历路径的效率高于类Apriori算法,最终可获取用户的频繁遍历路径。     

基于筛选进化模型的指标体系建立方法

针对评估指标的优选和权重分配问题,借鉴生物进化思想,构建筛选进化模型SEM,在筛选中计算基于欧氏距离的数据可信度和基于评价信息熵的指标适应度,根据指标适应度选择优势指标进入指标初始集,对劣势指标执行交叉和变异操作形成新的备选指标集。经过多轮筛选后建立指标初始集,并依据指标适应度进行权重分配。实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

一种大规模无线传感器网络的建模与分析模拟系统

随着传感器网络研究的不断深入,构建一个能胜任大规模传感器网络具体应用与研究需求的模拟平台具有十分重要的意义。设计了一种适合大规模传感器网络的、具有良好可扩展性的模拟系统VWSN(Virtual Wireless Sensor Networks)。基于不同的虚拟节点模式,VWSN在满足一定模拟精度的同时能有效地节省内存开销;并且通过干扰正方形能快速筛选出需要进行干扰计算的节点子集,将通信干扰计算复杂度从O(N2)降低到近似于线性,从而很大程度上降低了计算开销。分析与实验结果表明,在保持算法模拟准确性的基础上,VWSN降低了内存占用率,缩短了系统模拟时间,从而为大规模传感器网络中的协议与算法实现提供了行之有效的测试与评估手段。