共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
传统的协同过滤方法假设相似的用户有着相似的偏好,然而在不同的消费领域用户往往表现出不同的特征.此外,由于用户评价矩阵的稀疏性,使得相似用户的寻找极为困难.针对上述问题,该文提出了基于社团主题的领域相关推荐算法.首先,提出了一种包含社会网络,用户对商品的评价记录和项的分类三类信息的推荐框架.然后,分别提出了专家指导的主题模型和社会网络约束的主题模型.最后,对这两种模型进行综合,提出了统一推荐模型.实验表明,该文提出的方法具有较好的预测准确性,其性能明显优于其他相关算法. 相似文献
2.
3.
提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 混沌时间序列预测方法. 算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用" 不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM 训练获得预测模型. 随着时间窗口的滑动,最优样本子
集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度. 实验中对时变Ikeda 序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM 相比,训练速度更快,预测精度更高. 相似文献
4.
针对神经网络的性能与网络的输入变量和训练样本关系密切的特征,提出基于互信息冗余性分析的神经网络风电功率预测方法,实现通过互信息的相关性排序滤波器来筛选各输入变量与目标变量间的相关性,以获取相关度大的输入变量;再由多变量互信息即交互增益构建冗余滤波器,滤除冗余的相关变量,获得一个最简约的最优输入变量集.两个滤波器的参数由交叉验证算法来获取最优值.以湖南郴州某风场的实测数据为例进行相关实验,结果表明:本方法在减少输入变量情况下,能获得较好的预测性能. 相似文献
5.
由于深度学习对数据内在特征的敏感性,将深度学习算法应用于硬件加密芯片的侧信道分析,提高了侧信道分析的效率和准确率.但深度神经网络学习算法依旧是非线性结构未知的深层黑盒模型,模型结构和性能不一定是最优.该文提出一种基于树突网络的侧信道分析方法,由于树突网络内部非线性结构的可解释性,其系统辨识能力和运算复杂度均优于深度学习网络.在ChipWhisperer侧信道分析实验平台的CW308T-STM32F3和ATXMEGA128D4目标板上,针对AES-128加密算法进行侧信道分析实验,实验结果表明,基于树突网络的侧信道分析在模型参数规模、攻击精度、训练时间等方面都要优于多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型. 相似文献
6.
基于组合赋权及TOPSIS的隐写分析算法综合评估 总被引:2,自引:1,他引:1
分析了隐写分析技术在不同背景下的应用需求,提出了一种基于组合赋权及逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的隐写分析算法性能评估方法.该方法包含检测率、虚警率、可靠性、检测误差及算法运行速度等5个指标,先用熵权法确定指标权重,再根据层次分析法进行主观赋权,最后用TOPSIS实现对隐写分析算法的综合评估.实验结果表明,该方法可针对不同的性能指标要求选出最优的隐写分析算法,且对隐写分析算法性能的改进具有指导意义. 相似文献
7.
集群式数据库是目前解决海量数据处理的一种重要方法,但目前的各种数据均衡算法都存在算法复杂、实际应用效果差等缺点.通过Markov模型对实时负载状态的预测,依据综合数据负载指标和数据负载状态预测结果实现集群式数据库数据均衡技术.在对综合数据负载指标设计的过程中,主要选取输入指标和服务器指标,同时引入滑动窗口法对数据负载信息记录进行更新,获取综合数据负载指标,实现集群式数据库的数据均衡.通过实验验证,该算法能有效评估集群式数据库的工作状态,均匀分配数据,使数据均衡,提高运行效率. 相似文献
8.
分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性. 相似文献
9.
10.
11.
12.
13.
基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低. 该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题. 当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平. 实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献. 此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果. 相似文献
14.
15.
16.
针对放大转发协作网络多跳中继节点位置对系统性能的影响,分析了端到端链路的误码率. 根据误码率并通过设定不同节点间距离来确定最优中继位置. 针对多跳中继网络,提出了基于信道状态信息的节点选择算法,在不同的选取准则下以最小值最大化为目标. 为了考虑中继位置,进而提出基于节点位置信息的中继节点选择算法,确保选择一个最低误码率的节点为协作节点. 仿真结果表明,多跳中继最优位置处于源节点和目的节点的中点处. 与已有放大转发模式下的单跳中继相比,多跳中继在系统具有较低的总传输功率时具有更好的性能. 相似文献
17.
针对具有自组织特性的家庭基站(home eNodeB, HeNB) 网络,提出了一种分布式资源分配算法. 该方法首先使HeNB 根据网络状况选择分量载波,而当接收到邻小区的重选请求时,可以重新选择备用载波列表中的载波,释放当前使用的载波给邻居使用,从而提高HeNB 获得可行载波的可能性. 使HeNB 根据优化目标函数自主地进行功率优化,以减少小区间干扰并提高系统容量. 通过蒙特卡罗方法分析该算法的性能,仿真结果表明:该资源分配算法能够提高用户的平均吞吐量并降低中断概率. 相似文献
18.
19.