基于本体的数字图书馆信息过滤研究

语义Web的概念正在成为计算机信息处理领域当前研究的热点之一 .本体 (Ontology)将在“语义Web”中起到至关重要的作用 ,它通过提供共享的并精确定义的术语源 ,将语法的互操作扩展到语义的互操作 .信息过滤目的在于依据用户兴趣 ,进行动态信息搜索和匹配以满足用户的需求 ,从而实现个性化服务 .本文提出了一种新的基于本体的数字图书馆信息过滤方法 ,它具有 3个显著的优点 :①采用了混合信息过滤模型 ,克服了基于内容和协作过滤的不足 ;②建立本体驱动的用户模板 ,解决了用户兴趣的获取问题 ;③信息内容采用本体来组织 ,实现语义级查询和高效的匹配机制     

Rashba自旋轨道耦合对NM/FS/I/FS/NM双自旋过滤隧道结中自旋相关输运的影响

基于转移矩阵方法和量子相干输运理论,研究了含两铁磁半导体层的双自旋过滤磁性隧道结(NM/FS/I/FS/NM,NM表示非磁金属,FS表示铁磁半导体,I表示绝缘层)中的Rashba自旋轨道耦合与自旋相关隧穿现象和隧穿磁电阻(TMR)效应之间的关系.研究结果表明:当左右两FS层的Rashba自旋轨道耦合强度相等时可得到最大的正TMR,而不等时可得到大的负TMR;在绝缘层厚度达到一定值后,双自旋过滤结可以获得稳定TMR,其正负和两FS层Rashba自旋轨道耦合强度的相对大小有关.     

个性化推荐系统中协同过滤算法研究

个性化推荐系统是解决互联网信息超栽的主要途径之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的个性化推荐系统。本文介绍了协同过滤推荐算法的基本思想、技术分类和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法,总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,最后总结了推荐系统的性能评测方法和未来的研究热点。     

电解活化过一硫酸盐改善污泥过滤及破解效能

以铁棒(零价铁)为阴阳电极,通过电解活化过一硫酸盐(PMS)用于改善污泥的过滤及破解效能.结果表明:在电解活化PMS处理污泥过程中,当电流为0.2 A,1 g干污泥(DS)投加130 mg PMS时,显著降低污泥的毛细吸吮时间,降幅达到43.8%,同时破坏胞外聚合物质(EPS)和污泥细胞;污泥中的紧密束缚型胞外聚合物质(TB-EPS)转化为溶解型胞外聚合物质(S-EPS),导致TB-EPS中1 g挥发性悬浮固体产生的总有机碳从14.09 mg降到8.08 mg,S-EPS中1 g挥发性悬浮固体产生的总有机碳从1.74 mg升高到6.50 mg;S-EPS和TB-EPS中蛋白质和多糖含量变化趋势与总有机碳类似;三维荧光激发-发射矩阵光谱图显示TB-EPS中蛋白质类物质变化明显.     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

数据包截获仿真实验平台研究与实现

网络实验的计算机仿真是利用计算机对所研究的系统结构、系统功能和系统行为进行动态实时模仿,即通过计算机程序的运行来模拟网络内部数据传送过程,一些网络层原理的实验一般只能通过设计仿真系统进行试验验证。本文分析了网络数据包截获的实现原理和方法,在此基础上设计了一个网络数据包截获仿真实验平台,该平台可供计算机网络学习者进行仿真实验,同时也可给基于数据流异常挖掘的入侵检测系统设计提供参考。     

代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.     

在ICT扫描中X射线辐射场均匀性的理论计算

由于工业CT能够真实记录工件内部缺陷的形状、尺寸及其物理方面的大量信息。而广泛应用于工业检测领域。X射线辐射场的均匀性对图像的质量产生重要影响。利用C语言编制计算机程序,其中的参数取自工业CT的技术参数,以探讨靶角、管电压、距离和过滤材料如何影响反射式X射线管辐射场的均匀性。     

准地转正压大气小波谱模式及其数值解

基于β平面通道准地转正压位势涡度方程,用wavelet-Galerkin方法导出了以周期小波尺度函数为基底的小波谱模式,提出了小波格-谱变换算法,大大减少了模式非线性项的计算量;利用小波基导出了流函数倾向的二维Helmholtz方程的矩阵代数方程,求出了周期边界条件下的高精度解.数值试验表明,在热力和地形强迫下小波谱模式可以稳定的长时间积分,其数值解与格点差分模式的积分结果相近,但解的精度更高、收敛速度更快.在单纯热力强迫下得到了收敛的稳定解,在地形强迫下解呈现约15d的准周期振荡,类似于大气环流的高低指数循环.     

P-集合的P-分离与应用

P-集合(packet sets)是由内P-集合XF-(internal packet sets)与外P-集合XF(outer packet sets)共同构成的集合对,或者(XF-,XF)是P-集合。利用P-集合,给出它的P-分离(packet-separation)概念,提出P-集合的P-分离定理,给出P-分离在未知信息发现中的应用。