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1.
现有的成绩预测模型往往过度使用不同类型的属性,导致过于复杂的分数预测方法,或是需要人工参与.为提高学生成绩预测的准确率和可解释性,提出了一种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法.首先引入模糊逻辑来计算隶属度矩阵,根据学生的历史成绩进行聚类,随后对每个聚类簇利用支持向量回归理论对成绩轨迹进行拟合建模.此外,结合学生学习行为等相关属性,对最终的预测结果做调整.在多个基准数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.  相似文献   
2.
二叉树深度求解是一个有多解的问题,从算法的时间复杂度和空间复杂度着眼,采用追踪栈顶指针,层次遍历的两种算法实现二叉树深度的求解,并对算法进行了分析和比较。  相似文献   
3.
4.
基于综合相似度迁移的协同过滤算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题.  相似文献   
5.
基于卷积神经网络的网络流量识别技术研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率.实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率.  相似文献   
6.
基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性.  相似文献   
7.
听音乐有助于纾解人们的压力,现已成为大众娱乐的一种重要方式.互联网的发展使人们听音乐变得方便,但同时也使得"信息过载"的问题变得日益严重.尽管各大公司平台纷纷推出了针对音乐的推荐系统来解决这个问题,但现有传统的推荐系统并不能保证用户体验,用户对精准推荐的需求仍很强烈.为解决"信息过载"问题的同时并保证用户体验,本文提出了基于状态转移的奖励值算法.该算法包括对用户自身喜好建模,并利用用户集数据提出的音乐流行度和用户从众度,根据用户喜好、音乐流行度以及状态转移概率定义奖励函数.所提出的算法能个性化地对音乐库数据进行筛选和聚类.在对数据进行处理时,采用Davies-Bouldin指数对声乐特征进行离散化.在模型训练时,采用基于列表距离最小化的计算方法对参数进行选择.通过在Million Song Dataset开源音乐数据集上的实验,表明在算法中加入音乐流行度对推荐效果有一定影响,本文所给出的推荐算法能够提高推荐的效果,说明了本文算法的有效性.  相似文献   
8.
提出了一种新颖的基于DCT域的自适应信息隐蔽通信算法.首先对原始图像块的多特性参数进行模糊聚类,将图像块分成两类,一类适合隐藏信息,另一类不适合,其隶属度作为隐藏信息强度的自适应系数.将混沌系统产生的序列嵌入到通信载体上,利用混沌同步进行隐蔽信息的检测.仿真实验表明,该算法有较强的鲁棒性,同时能保证通信载体的隐藏信息质量,确保通信安全.  相似文献   
9.
办公楼节能是采暖供热系统节能的前提,办公楼进行节能设计,其主要工作是做好办公楼节能的热工计算,计算办公楼的各项耗能指标是否满足节能标准的规定.文章主要分析多联机采暖供热系统在办公楼中的节能.  相似文献   
10.
准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练.  相似文献   
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