基于决策欺骗自适应修正的情景感知推荐方法

受决策心理相关理论启发,提出了一种基于决策欺骗自适应修正的上下文情景感知偏好获取方法.首先基于同类中心点行为距离获取用户历史行为中的伪偏好行为,将上下文行为波动与偏好波动交叉验证,并结合模糊隶属函数以关联伪偏好行为与其所属决策欺骗类,最后分别融合相应的行为补偿策略来获取上下文环境下的用户偏好.在大规模真实数据集上的实验结果表明:与经典的协同过滤算法及上下文感知算法相比,推荐精度平均提高2.5%以上,推荐多样性平均提升近3%.     

EMD分解下基于SVR的股票价格集成预测

为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD and SVR based stock price integrated forecasting)。首先,运用经验模态分解方法获得股票对数收益率时间序列的本征模函数及趋势序列,然后,利用ε不敏感支持向量回归为各本征模函数及趋势序列分别建立预测模型,并计算各本征模函数及趋势项的预测值,最后,集成得到股票收益率序列预测值。实验表明,相对现有的EMD-Elman网络和ARMA-GARCH等主流股价预测方法,EMD-SVRF具有更小的拟合误差和预测误差,是一种高精度的股票价格预测方法。     

面向入侵检测系统的Deep Belief Nets模型

连续的网络流量会导致海量数据问题,这为入侵检测提出了新的挑战。为此,提出一种面向入侵检测系统的深度信念网络(deep belief nets oriented to the intrusion detection system, DBN-IDS）模型。首先,通过无监督的、贪婪的算法自底向上逐层训练每一个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)网络,使得大量高维、非线性的无标签数据映射为最优的低维表示；然后利用带标签数据被附加到顶层,通过反向传播(back-propagation,BP）算法自顶向下有监督地对RBM网络输出的低维表示进行分类,并同时对RBM网络进行微调；最后,利用NSL-KDD数据集对模型参数和性能进行了深入的分析。实验结果表明,DBN-IDS分类效果优于支持向量机(support vector machine,SVM)和神经网络(neural network，NN),适用于高维、非线性的海量入侵数据的分类处理。     

水镁石纤维水泥混凝土工作性研究

为了解决水镁石纤维的加入使水泥混凝土的流动性差,导致其无法充分发挥其增韧作用的问题,通过混凝土坍落度试验,利用灰色关联分析方法分别研究了水镁石纤维等级、用量、减水剂种类、减水剂纤维比等因素对水泥混凝土工作性能的影响.结果表明,对水镁石纤维混凝土影响程度最大的是水灰比和纤维长径比(水镁石纤维等级),其次是减水剂纤维比,影...     

浅谈教师教书育人的艺术

现在的教育存在着许多的弊端,而《恰同学少年》的出现让教育工作者从中学到了许多如何教书育人的事例,它既是一部红色经典片,也是一部青春励志片,剧中成功塑造了孔昭绶!杨昌济!徐特立等一大批优秀教师,就是在他们的教育和影响下,青年毛泽东和蔡和生这批爱国青年逐渐成长起来,而老师们教书育人的艺术也给我们留下了深刻的印象,对于我们现在的教育工作者也有很深的启迪。