基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing, SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。     

认知评估中的属性关系

规则空间模型(RSM)及属性层级方法(AHM)是有较大影响力的认知诊断模型.在RSM与AHM中不可缺少属性及属性层级关系,属性层级关系为属性间的先决关系所诱导.但是,先决关系只考虑了属性之间的关系,却忽略了属性集之间存在的联系.该研究以先决关系为切入点,实例证明先决关系及其诱导的属性层级关系具有局限性,基于属性集,提出更具一般性的蕴含关系,使先决关系为其特殊形式,为当前认知诊断理论研究提供了新的研究角度.     

居民体力活动参与度受城市建成环境要素的影响研究进展

 城市建成环境对居民体力活动的影响与作用，是国内外公共健康、预防医学与环境科学等多学科关注的热点。促进居民日常体力活动有利于提升公共健康水平已被大量研究证实。梳理了当前不同研究视角下的已有成果，从人群行为特征、社会属性、身体特定角度等方面，分析了建成环境的核心要素，展望了未来的研究前景和研究方向。     

基于驾驶员色彩偏好的交通属性表征研究

色彩已被广泛应用于车辆状况,交通状态,道路条件等交通属性信息的表征。采用对偶比较法考察10种色彩对20种基本交通属性强弱表征的主观感受性。通过卡方检验考察不同被试者对特定属性色彩表征主观感受的一致性,并依据Z分值得出该属性强弱表征的色彩排序。结果表明,对于温度、胎压、音量、速度、瞬时油耗、车流速度、车流密度、光照、长度、宽度、高度、承重量12种连续性属性,以及车辆设备状态、道路设施状态、拥堵状态和安全状态4种两极性属性,不同被试者的色彩表征主观感受一致性较高;同时依据Z分值,可以得出表征12种连续属性强弱递减的色彩序列,对于4种两极性属性,得出表征两极性的最佳色彩选配方案。     

图形化用户界面图标设计原则

研究图形化用户界面图标设计的原则。并通过对图形化用户界面图标的统一性原则、图标的用户认知性与民族性原则、图标的简洁性和符号性原则、图标的尺寸性原则和图标的文字应用原则几个方面，进行具体的探讨与研究，旨在找寻更为合理的图形化用户界面图标设计的策略与方法。     

Google浏览器如何经营中国市场——百度、UC、360、QQ浏览器为什么让人感觉比Chrome好

Google浏览器技术具有创新性,不仅满足了Google的企业的发展需求,也符合广大用户的信息要求,但是如何进入中国市场,是个值得深思的问题。     

基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。