基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。     

一种提高样品放射性活度测量准确度的新方法

在使用高纯锗γ谱仪测量样品的放射性活度时,探测器对γ射线的探测效率是影响测量准确度的一个重要因素.目前使用的两种得到探测效率的方法——标准样品法和蒙特卡洛法,因为各自的局限性,都存在一定的系统误差.结合两种方法,提出并建立了一种能够消除前两种方法系统误差,获得更准确的探测效率的新方法,即用蒙特卡洛方法计算待测样和标准样的探测效率的比值,再乘以实验测量得到的标准样的探测效率,得到待测样品的探测效率.所建方法的正确性通过蒙特卡洛软件计算的模拟实验得到了验证,并证明了新方法能够完全消除标准样品法的系统误差,并且在绝大多数情况下消除了蒙特卡洛法的系统误差.     

BESⅢ测量(日)(1530)-→γ(日)-的蒙特卡洛研究

基于BESⅢ合作组的离线软件框架BOSS,利用该合作组产生的1 225 M单举J/Ψ事例,研究在BESⅢ探测器上实现测量到超子辐射稀有衰变过程Ξ(1 530)-→γΞ-的分支比的可能性.以无信号事例的单举J/Ψ事例样本为背景样本,以纯信号蒙特卡罗事例为信号样本,控制信号事例,在分别假设观测到Ξ(1 530)-→γΞ-衰变过程信号显著水平为3σ和5σ的情况下,得到该衰变过程对应的分支比.     

八角形斯坦纳树问题的文化基因算法

针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长.     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

混沌图引力搜索算法求解压力容器约束问题

为解决运用混沌图引力搜索算法( CGSA: Chaotic Gravitational Constants for the Gravitational Search Algorithm) 难以计算经典的压力容器设计( PVD: Pressure Vessel Design) 约束优化问题,提出了一种改进的混沌图引力搜索算法( CGSA9 + ) 。首先,分析PVD 约束条件中各变量间的相互依赖关系,确定总体中各维度随机的先后依赖顺序; 其次,在继承CGSA 算法子代产生的规则基础上,更新越界子代的产生规则,借助当前全局最优解位置,优化子代产生规则; 最后,通过循环验证是否满足约束,进而求解与评估,得到最优解。对比实验表明,该新算法能有效解决PVD 约束优化问题,并具有较好的优化效果。