面向在线社区用户的群体推荐算法研究

结合现有两种主要群体推荐算法的优势, 建立新的算法框架, 并引入差异度因素对模型进行优化。另外, 考虑到在线社区用户的特点, 定义互动度指标来描述群体成员间的互动程度, 通过分析其与推荐精度之间的关系, 探讨互动度对群体推荐的影响。选取豆瓣网数据进行实验, 并与传统方法进行比较, 结果表明, 融入差异度的算法具有更好的推荐效果, 且有效的互动机制能够保证较高的推荐精度。     

单光源多组分红外在线分析仪设计

基于红外光谱吸收原理,设计了一种单光源单光路的在线分析仪。在实验室环境下,利用SO2进行实验,并对实验结果进行分析。实验结果表明:该分析仪具有很好的准确性、重复性和稳定性,实现了多种气体的在线测量。     

变压器油色谱分析与故障判断及处理

阐述变压器油气体色谱分析与变压器内部故障之间的内在联系，通过色谱分析监测变压器的运行状况，并介绍变压器油气体色谱超标在线脱气处理方法。     

树突细胞算法在线分析组件的研究

原始树突状细胞算法（DCA）的离线分析过程,将会导致时间差异,从而产生假警报,增加了虚警率,也会导致攻击的成功发生,这对一个人侵检测系统来说是致命的。因此,文中的目的就是在不影响检测精度的前提下提高检测速度。于是文中提出了分片思想的在线分析组件与DCA相集成的方法,即根据抗原采样数量或者时间将一系列已处理的信息分割成为更小的部分,使得每个分片独立地进行实时的、周期性的分析,这样在每个分片内的入侵攻击就能及时地被识别出来。文中给出了DCA在线分析模块的伪代码描述,并且将其应用于SYN端口扫描的检测实验中。结果表明,DCA在线分析模块在不影响检测精度的前提下有效地提高了检测速度。     

ZW多产品间歇过程调度及在线调整

针对多产品间歇过程调度提出了分层递阶的Petri网建模方法，利用赋时Petri和Petri网的简化技术描述不同层次的生产问题，具有很强的模型描述能力。另外，在调度决策层可以方便地集成优化策略和在线调整算法，使问题求解更加灵活。     

数字签名技术的应用

数字签名技术建立在公钥加密系统基础之上,可以检验数据传输过程中是否被篡改以及数据的真实性和完整性。利用其提供的安全保障机制,在某市自建的横向联网系统中实现了对交易报文在传递过程中的安全加密,从软件架构上进一步完善了系统的安全体系。     

基于Flash 3D的在线虚拟漫游系统设计与实现

对目前虚拟漫游系统的瓶颈进行分析,提出并实现了一个基于Flash 3D的、优化了的在线虚拟旅游系统。系统对三维场景文件包括模型文件、材质文件及其构建步骤进行优化,并在实现了对多种媒体元素支持的基础上,设计了独创的热点系统,实现对三维场景按需进行加载和展示,以及游客在场景中的互动漫游。系统测试结果表明,该设计方案优化效果显著,系统性能得到了极大的提升。     

网络水军识别研究

网络水军识别关键技术已成为当前数据挖掘领域最为活跃的研究之一.如何挖掘海量用户信息中潜藏的网络水军特征与行为模式,从而发现网络水军,以维护良好的网络环境,保障合理的网络秩序,已成为一项十分具有挑战性的工作.对比传统与新型网络水军识别研究,从识别特征角度对近几年内网络水军识别研究进展进行综述,对其关键技术和效用评价进行了前沿概括、比较和分析,并对网络水军识别中有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.     

在线用户兴趣多样性的实证研究

在线用户的群体兴趣对于分析在线社会网络以及个性化推荐至关重要。研究的目的是引入信息熵这一指标来准确度量用户兴趣的多样性。分别在电影网站MovieLens和音乐网站Last．FM数据上进行实证分析,即统计度相同的用户所选产品的信息熵值。MovieLens的结果表明,随着用户度的增加,熵值出现先上升后下降的趋势,即度小的用户和度大的用户的兴趣比较专一,而一般用户的兴趣较为多样;而Last．FM的结果表明,度小用户的兴趣非常多样,但随着用户听过的音乐数量越多,兴趣越明确。通过建立随机模型与实证结果进行比较,可以发现绝大多数用户在真实数据集上的兴趣的多样性比随机情况要大,可见用户的兴趣对用户行为模式的影响显著。     

一种克服sEMG人机交互中肌肉疲劳的SVM算法

在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。