基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

利用PMC窗口功能实现加工条件的快捷设定

为了方便用户简单、快捷地实现按需加工。利用FANUC PMC窗口功能对所选高速高精度加工参数进行批量设定,以实现加工条件的快捷设定。机床用户可根据加工工艺需求,通过机床操作面板上指定按键,方便地选择合适的加工条件进行加工,从而提高加工效率和加工质量。     

MEIC-AlCl3离子液体用于中温钠氯化镍电池的可行性探讨

以氯乙烷、N-甲基咪唑为原料合成1-甲基-3-乙基咪唑氯盐(MEIC),通过核磁共振氢谱(1H-NMR)、傅里叶变换红外光谱分析(FT-IR)等测试方法对产物进行表征,确定其为目标产物。以MEIC和无水Al Cl3为原料,通过调节原料摩尔比分别制备了酸性、碱性和中性3种MEIC-Al Cl3离子液体,分别利用热分析、交流阻抗和循环伏安法对3种离子液体进行热稳定性、电导率和电化学窗口分析。综合以上各项性能,并结合钠氯化镍(ZEBRA)电池使用条件,最终确定过饱和Na Cl缓冲中性MEIC-Al Cl3离子液体为中温(~120℃)ZEBRA电池的最佳备选电解液。     

基于滑动窗的CVA故障诊断算法

由于过程数据通常具有时变性,规范变量分析(CVA)在动态过程系统的故障诊断中不能得到较好的故障诊断准确率,因此提出一种基于滑动窗的规范变量分析(MWCVA)算法.该算法首先建立初始的CVA模型和计算监控统计量,通过滑动窗更新过程变量数据,计算更新建模所需数据,不断实时地更新出新样本的CVA模型和监控统计量.通过对Tennessee-Eastman过程的仿真,对比CVA、MWPCA和MWCVA的故障诊断效果,验证所提出算法的有效性.     

球形压头的滑动速度对材料微米划痕响应的影响

在恒定的法向载荷下,使用Rockwell C 120°金刚石压头对聚碳酸酯(PC)、熔融石英、紫铜和镁合金AZ31进行微米划痕测试,研究滑动速度对试样划痕响应的影响.压入深度小于压头的球锥转变深度,确保仅有压头顶端的圆球部分与试样接触.结果表明:随着滑动速度的增加,压入深度、残余深度和划痕沟槽的宽度均非线性减小,划痕硬度和弹性恢复率均非线性增大;PC和紫铜的划痕摩擦系数先增大后减小,PC的黏弹性行为对其摩擦响应有显著影响;熔融石英的划痕摩擦系数先增大后减小,最后趋于稳定;镁合金AZ31的划痕摩擦系数先减小后增大.熔融石英、紫铜和镁合金AZ31的划痕摩擦系数的变化趋势可通过几何接触模型进行解释.     

基于HOG-SVM的改进跟踪-学习-检测算法的目标跟踪方法

对于经典跟踪-学习-检测(TLD)跟踪算法,在目标受到遮挡、光照、干扰、旋转和尺度变化等问题时,会导致算法的跟踪精度和速度降低,计算的复杂度较高,实时性差。针对以上问题,提出一种改进的TLD目标跟踪算法。首先针对检测模块中计算复杂度高的问题,将HOG-SVM结合替换原TLD算法中的2bit BP特征和集成分类器;再针对原算法中跟踪精度低的问题,将KCF跟踪算法替换中值光流法;在HOG-SVM+KCF跟踪算法的基础上,对滑动窗口法进行改进,解决原算法中实时性差的问题。实验表明,改进后的跟踪算法,在背景环境变化的情况下,跟踪精度和速度都有提高,实时性加强。     

关于边坡滑动GPS监测之研究

该研究利用多天线GPS系统、无线电接发机及终端资料接收中心三部分进行结合,藉此监测路段边坡滑动之情形。可以通过GPS监测数据,推估边坡未来位移量的趋势。     

城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法

提出一种城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法.引入非冲突车流的搭接相位构建交通信号三级模糊控制器的模型,并采用滑动时间窗设计滑动优化的框架.根据实时采集的交通数据,采用基于黄金分割的混合遗传算法,在线学习模糊控制器的隶属函数及控制规则参数.在常态及事故不同交通条件下,以典型路口进行Paramics仿真试验.结果表明提出方法的自适应能力好,可快速响应路口交通流的不确定性事件,且在高饱和的交通条件下性能稳定.     

基于事务型滑动窗口的数据流中高效用项集挖掘算法

由于能反映用户的偏好,可以弥补传统频繁项集挖掘仅由支持度来衡量项集重要性的不足,高效用项集正在成为当前数据挖掘研究的热点.为使高效用项集挖掘更好地适应数据流环境,提出了一种基于事务型滑动窗口的数据流中高效用项集挖掘算法MHUIDS.首先在二进制向量的基础上,提出了高事务加权效用项集树(HTWUI-树)的结构.进而分别给出了事务型滑动窗口初始化与滑动的算法描述.最后,提出了高效用项集的剪枝策略与挖掘算法.实验结果表明,MHUIDS算法具有较高的挖掘效率及较低的存储开销.     

考虑渗沥液作用的垃圾填埋体组合破坏稳定分析

现代垃圾填埋场基本采用复合衬里结构,破坏面背坡沿垃圾填埋体内部、底坡沿衬里界面的平移滑动破坏形式成为垃圾填埋体可能的组合破坏形式之一。为了在目前该破坏形式稳定性计算方法的基础上考虑渗沥液的影响,假设穿过垃圾填埋体内部的破坏面为主动破坏面,利用刚体极限平衡分析方法,同时分类讨论渗沥液水位相对于特定界面的不同位置关系,得出每种情况下的计算方法。计算分析结果表明：渗沥液水位升高时,垃圾填埋体的破坏由沿衬里界面的平移滑动破坏演变为穿过垃圾填埋体内部和底部衬里的组合破坏;实际工程算例中,发生破坏失稳正是由于渗沥液水位过高引起的。