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91.
推荐系统以用户购买行为相似性为基础,而用户购买不仅包括是与否的选择信息,还有其购买时间和购买后对产品的评价信息作为反馈结果.满意商品能正确反映用户兴趣偏好,而很久以前购买和负面评价的商品,则将误导用户兴趣的分析.因此,在传统二部图推荐的基础上加入用户评价和时间衰减因素,提出一种基于用户反馈的时序推荐方法,经过多个数据集上的实验证明,提出方法在不同推荐列表长度的命中率指标上均有较大幅度的提升. 相似文献
92.
目的:初步观察化橘红中主要活性成分对豚鼠气管平滑肌细胞增殖的影响。方法通过原代培养豚鼠气管平滑肌细胞,采用 MTT 法观察化橘红中主要活性成分柚皮苷(Naringin)、橘皮内酯(Meranzin)和水合橘皮内酯(Meranzin hydrate)对细胞增殖的影响。结果柚皮苷(0.2~2.0 mg/mL)对豚鼠气管平滑肌细胞增殖有明显的促进作用(P<0.01),水合橘皮内酯(0.1~1.0 mg/mL)对豚鼠气管平滑肌细胞增殖有明显的抑制作用(P<0.01),橘皮内酯(0.05~0.5 mg/mL)对豚鼠气管平滑肌细胞的增殖作用不明显(P >0.05)。结论柚皮苷与水合橘皮内酯可能是化橘红主要药效活性成分。 相似文献
93.
提出了一种改进的FFT Pruning算法。将Nagai提出的频移思想和Alves提出的辅助矩阵思想结合起来,对信号流图和辅助矩阵进行简化。对输出频点数与辅助矩阵列数的关系进行研究,降低了辅助矩阵的大小,并推导出辅助矩阵的表达式。将改进后的算法运用到塔康载波频率测量中,先用少点数的FFT进行频率粗搜索,再用改进的FFT Pruning算法进行频率精测。仿真结果表明,改进算法能在运算量不大的情况下实现对塔康载波频率的高精度测量。 相似文献
94.
针对姿态测量系统的可靠性问题,提出了一种冗余配置方式的微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪故障检测方法。首先,基于三轴MEMS陀螺仪研究了冗余配置的形式,给出了相应的故障评价函数,并给出了最优配置角度的计算方法;其次,根据冗余配置建立陀螺仪故障检测数学模型,设计了MEMS陀螺仪硬故障检测方法,并进一步证明了陀螺仪的软故障和陀螺仪输出噪声的相关性,通过最大似然估计给出了软故障检测判决函数;最后,利用自主构建的故障检测硬件平台进行了实验验证,成功实现了对发生硬故障及软故障陀螺仪敏感轴的检测。该方法将MEMS陀螺仪的冗余配置扩展到了敏感轴水平,提高了MEMS陀螺仪的数据利用率,增加了系统可靠性。 相似文献
95.
基于铁矿粉高温特性互补的烧结优化配矿 总被引:1,自引:0,他引:1
首先测定巴西、澳洲及中国的10种铁矿粉的高温特性,将其与实际生产统计所得的高温特性适宜区间比较可知:巴西矿的同化性偏低,澳洲矿偏高,中国精粉则相对接近适宜区间;有两种巴西矿、一种澳洲矿以及一种中国精粉的液相流动性适宜,一种巴西矿、一种澳洲矿以及两种中国精粉则偏低,一种澳洲矿和一种中国精粉的液相流动性稍高;澳洲矿的黏结相自身强度偏低,巴西矿和中国精粉则较为适宜,且中国精粉相对更高. 在实验研究的基础上,提出基于铁矿粉高温特性互补而使混合矿高温特性指标适宜的烧结配矿新思路,并设计优化配矿方案,烧结杯实验结果显示均获得优良的烧结指标,证实了基于铁矿粉高温特性进行配矿的优越性. 相似文献
96.
根据藏语和汉语在发音上的相似性,提出了一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的汉藏双语语音合成方法。以声韵母为合成基元,采用多个普通话说话人和1个藏语说话人的语料库,利用说话人自适应训练,获得一个汉藏双语混合语言的平均音模型。通过说话人自适应变换,从混合语言的平均音模型获得普通话或藏语的说话人相关模型,从而合成出普通话或藏语语音。实验结果表明,在藏语训练语句较少的情况下,该方法合成的藏语语音明显优于仅采用说话人相关模型合成的藏语语音。 相似文献
97.
贺西煤矿3#煤层在回采过程中,瓦斯尾巷底鼓非常严重,严重影响下一工作面的正常使用,致使采掘衔接紧张,本文以3#煤层工作面瓦斯尾巷为背景,深入分析瓦斯尾巷底鼓量大的主要因素,剖析巷道底鼓机理,以FLAC3D数值模拟为主要手段,针对实际情况选择合理底鼓控制措施。工业性试验结果表明,工作面瓦斯尾巷巷道支护状况良好,底鼓问题基本得到了解决。 相似文献
98.
应用扫描电间对中华绒螯蟹幼体附着的丝状细菌进行了详细的观察,结果表明,丝状细菌只附生于幼体表面,没有明显伸入体内的结构,丝状细菌行裂殖生殖,生长繁殖所需营养直接摄取自水环境,并对其危害性以及防治等方面进行了探讨。 相似文献
99.
100.
提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度 相似文献