标签扩展的协同过滤推荐算法

大多数利用标签与用户和项目之间关系的推荐算法,都要面临用户个体不同所导致的标签稀疏问题,不同的用户为项目所标注的标签会有所不同.针对由于用户标注标签的随意性而导致的用户标签和项目标签矩阵稀疏问题,提出了一种标签扩展的协同过滤推荐算法.该算法根据用户标注标签的行为计算基于标签的标签相似度,根据用户标注的标签语义计算基于标签语义的标签相似度,从用户行为和标签语义2个方面评估标签的相似度,并利用标签相似度来扩展每个项目标签,降低由项目与标签的关联关系产生的矩阵稀疏度.在M ovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在精度上有所提高.     

基于变步长A*与车身稳态转向模型的UGV路径规划

针对A*算法寻路时间长、生成的路径存在冗余折点的问题,本文提出一种基于车身稳态转向模型的变步长A*算法,首先通过设置子目标点的方式调节A*算法的搜索步长,减少寻路时间;其次在全局路径的折点处根据车身转向运动学约束进行局部重规划,从而得到一条易于跟踪的平滑路径;此外考虑到UGV (Unmanned Ground Vehicle,无人地面车辆)的实际宽度,改进后的算法还引入了障碍物延伸策略,使规划出的路径满足实际工程应用;最后通过仿真实验验证了本文改进算法的有效性,并与3种寻路算法进行对比,结果表明,本文改进的算法寻路时间更短、生成的路径更平滑,且与障碍物之间保持了安全距离.     

Guaranteeing performance for uncertain nonlinear systems with bounded state constraint and mismatching condition

The control design problem for the uncertain nonlinear system with bounded state constraint and mismatching condition is considered in this paper. The uncertainty in the system, which may be due to unknown system parameters and external disturbance, is nonlinear and time‐varying. The state of the system is constrained to be bounded. The system does not satisfy the (global) matching condition. A creative one‐to‐one state transformation is proposed by converting the bounded states into the unbounded ones. A step‐by‐step state transformation is proposed to convert the mismatched system into a matched system. The robust control is then proposed based on the transformed system. The control is demonstrated to be able to guarantee the uniform boundedness and uniform ultimate boundedness of the system in the presence of uncertainty, while the state constraint can be always guaranteed.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.     

基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题,提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法。首先,将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面,再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项,以提高纹理抑制性能;其次,根据图像的统计特性,建立L₀梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约束图像平滑模型;最后,采用交替方向乘子法对非凸非光滑的优化模型进行高效求解。通过纹理抑制、边缘检测、纹理增强和图像融合等方面的实验结果可知,所提出的图像平滑算法克服了L₀梯度最小化平滑方法易造成的阶梯效应和欠滤波等缺陷,能够在去除大量纹理信息的同时保持并锐化图像显著的边缘轮廓。     

基于非局部低秩和自适应量化约束先验的HEVC后处理算法

经高效视频编解码标准HEVC压缩后的视频在高压缩比、低码率的情况下存在明显的压缩效应。针对该问题,提出了一种基于非局部低秩(Non-local Low-rank,NLLR)和自适应量化约束(Adaptive Quantization Constraint,AQC)先验的HEVC后处理算法。该算法首先构造在最大后验概率框架下的优化问题,然后利用解码后的压缩视频和量化参数QP获取非局部低秩和自适应量化约束先验信息,最后利用split-Bregman迭代算法来解决所提的优化问题,从而有效去除压缩效应,提升重建视频质量。其中,非局部低秩先验通过构建基于相似块聚类的非局部低秩模型来获得;自适应量化约束先验通过联合不同量化参数QP下的约束特性与视频的DCT域块活动性来获得。实验结果表明,在同等码率的情况下,与HEVC标准相比,所提算法在帧内编码模式下可以达到平均0.2597 dB的PSNR提升,在帧间编码模式下可以达到平均0.2828 dB的PSNR提升。     

高速列车多目标约束横向半主动控制算法研究

传统的高速列车横向半主动控制研究,主要以提高车体横向运行平稳性为目的;但车体与各部件之间通过二系悬挂与一系悬挂连接传递相互耦合振动作用,因此半主动控制在改善车体横向平稳性的同时,将导致构架横向振动和轮轨横向作用加剧,从而使得列车脱轨系数增大,列车运行安全性能变差;针对这一问题,提出在虚拟惯性阻尼半主动控制和脱轨安全半主动控制的基础上,设计两个控制回路的多目标约束下的混合半主动控制算法,在实现列车横向半主动控制提高平稳性的同时,控制脱轨系数的恶化,从而同时提高列车平稳性和脱轨安全性能;并利用Simpack建立了某型高速列车多刚体动力学模型,联合Matlab/Simulink建立了联合仿真分析系统对车体横向半主动控制进行研究;结果表明:采用多目标约束半主动控制算法后,车体横向振动加速度峰值和均方根值分别降低了36%和34%,平稳性改善了15%,脱轨系数减小了17%;可见采用多目标约束半主动控制算法不仅能够有效抑制车体横向振动,改善列车运行平稳性,而且还能减小列车脱轨系数,提高列车运行安全性。     

装配式建筑自上而下设计信息协同与模型构建

为顺应国家建筑产业化、智能化发展的政策引导,针对当前装配式建筑专业信息缺乏关联、模 型利用不充分、数据传递效率低下等问题,提出基于建筑信息模型(BIM)技术的自上而下设计方法。以装配式 建筑的设计阶段为切入点,详细阐述了基于 BIM 技术的装配式建筑自上而下设计流程。结合装配式建筑的标 准化构件设计和组装特点,提出一种基于自上而下设计的装配模型,并从层级和专业 2 个角度描述了模型的架 构。针对各专业模型传递时的数据信息标准化、一致性问题,通过工业基础类(IFC)标准对装配模型进行实体和 属性集的扩展,提出基于 IFC 标准的各专业、各阶段的自上而下设计信息协同。经实例验证了 IFC 扩展装配模 型的自上而下设计可行性,为装配式建筑的协同设计提供了有益的方法借鉴。     

边界约束对弯曲-伸展元三轴波速试验的影响

利用弯曲-伸展元开展干砂小应变剪切波试验和除气水压缩波试验,研究了三轴试样的不同约束边界对弯曲-伸展元量测剪切波速和压缩波速的影响,并对波速试验结果进行分析。研究结果表明:以干砂为试验对象的剪切波速试验结果介于砂土中剪切波速与边界材料的剪切波速之间,受到约束边界的材质、长度和壁厚的显著影响;而以除气水为试验对象的压缩波速试验结果受样品约束边界的影响较小。在不同约束材质下,剪切波在干砂中的传播速度与约束材料的刚度有关,材料的刚度越小对干砂剪切波速测试结果影响越小。弯曲-伸展元激发频率的相关性与边界约束无关,只与测试材料有关。研究成果有助于获取准确的弯曲-伸展元波速试验结果。     

图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型的建立仿真

针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量,并以此为基础,采用相关反馈模型Rocchio算法对读者兴趣图书检索进行扩展,引入聚类分析法建立图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型.实验仿真结果表明,采用改进模型时,其挖掘效率、时间及误差均优于传统模型.