一种基于二部分图的推荐算法

在对基于二部分图网络结构的推荐算法NBI和基于Pearson系数的协同过滤推荐算法CF,以及当前广泛应用的完全排序算法GRM进行详细分析的基础上,针对这些算法的局限性,提出了一种基于二部分图的推荐算法.采用Movielens数据库对NBI、CF和GRM以及文中所提算法用2个不同的参数进行了比较.实验结果表明:除了当向每个用户推荐50个电影这一种情况外,文中给出算法的推荐准确率均高于其他3种推荐方法.     

基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

考虑节能的城市物流配送方案优化

针对城市物流配送环节,提出了一种能够节约车辆能耗的物流配送方案优化方法.首先,在考虑载重和车速对车辆能耗因子的影响及时间窗开启前的等待时间约束等条件的基础上,提出了以能耗最小为目标的物流配送路径选择数学模型,并采用蚁群算法求解该问题,实现物流配送方案的一次节能优化;然后,基于一次优化结果,通过调整配送车辆从配送中心及各配送点出发的时刻,实现物流配送方案的二次节能优化;最后,基于北京市道路网的仿真试验显示,相对于以最短时间为目标的优化方法,本文提出的节能优化方法可使城市物流配送过程中的能源消耗平均降低约6.68％.     

基于ARM+DSP的汽车防追尾控制系统的研究

针对汽车追尾事故所带来的严重危害,本文运用现代传感技术、激光测距雷达等技术设计了以ARM为控制核心、DSP为数据处理核心的双处理器架构的汽车防追尾控制系统。介绍了系统的工作原理、设计了整个硬件结构,并在此基础上对两车间的安全距离算法以及模糊算法进行了研究。最后,通过Matlab的仿真,结果表明该系统在防止汽车追尾的问题上切实有效。     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.     

基于应变增量迭代的单桩分析方法

结合单桩荷载传递模型基本假定,提出一种计算分层土中竖向受荷单桩桩身变形和内力的迭代算法.该算法在假定桩顶沉降的前提下,通过对桩身应变和桩周土弹簧反力积分,求得桩身各部位的变形、内力及应变,并以桩身应变增量收敛控制迭代过程,进而得到桩身摩阻力和端阻力分布及相应的桩顶竖向荷载.算例分析表明,该算法对多种类型荷载传递函数具有良好的适应性,计算值与实测值和其他方法的计算值具有较好的一致性.     

几种混沌布谷鸟搜索算法的优化性能比较与仿真

针对布谷鸟搜索迭代后期收敛速度慢和搜索精度不高的不足,通过将混沌优化方法嵌入到布谷鸟搜索中构建混沌布谷鸟搜索算法。新算法利用混沌序列的随机性和遍历性来改善布谷鸟搜索的优化性能。基准测试函数集的测试结果显示新算法在收敛速度和计算精度方面都得以提高。最后将所构建的算法应用到PID参数整定问题上,对比实验结果表明改进算法是可行性和有效性的。     

多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.