采用矩阵分解模型的托攻击防御算法

提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然后,将此权值矩阵引入到矩阵分解模型,以降低托用户攻击行为的影响;最后,通过求解新模型实现对用户评分的预测.实验结果表明:这类算法与其他协同过滤算法相比较,能够更有效地抵御托攻击.     

首尾差r-循环矩阵的判别方法及逆和广义逆的快速算法

提出了一种新的循环矩阵,称之为首尾差r-循环矩阵(简记为FLDcircr矩阵).验证了它的线性运算、矩阵乘积、逆矩阵等仍为FLDcircr矩阵.通过构造基本FLDcircr矩阵,给出FLDcircr矩阵的判别方法及逆和广义逆的快速算法.     

关于算子方程解的一个注记

讨论了数域K上有限维空间X到有限维空间Y上的线性算子与Km×n上的矩阵间的相互关系和相互表示形式,证明了数域K上有限维空间上的算子方程与代数方程的相互表示形式和它们解的等价关系,进而得到有限维空间上线性算子的不动点问题与线性空间Kn上的线性方程组的相互表示形式及它们解的等价关系,从而把数域K上有限维空间上的算子方程和不动点问题转化为线性空间Kn上的线性方程组的求解问题.     

一种非负矩阵分解的快速稀疏算法

提出了一种非负矩阵分解的快速稀疏算法,该算法有利于处理高维小样本数据.在非负矩阵分解的过程中,通过代数变换,将原高维n×m阶的非负矩阵分解转化成低维m×m阶非负矩阵分解,大大提高了分解速度.在目标函数中加入了约束稀松度的项,通过控制稀松度,提高分解得到的潜在语义信息,改进文档集的话题划分,并能快速提取主题相关的语句生成文摘.     

支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

多Agent组织的一种矩阵结构

借鉴人类现代组织理论，给出了Agent组织的一种矩阵模型描述。相比层次结构的组织，加强了组织横向之间的联系，增加了管理幅度，减少了组织的层次，从而降低了交互通信代价，提高了组织的求解效率和组织对外部环境的快速反应能力。     

层次分析法在隧道布置型式中的应用研究

层次分析方法是一种定性与定量相结合的多目标决策分析方法，是解决类似隧道布置型式选择这种目标结构复杂且又缺乏系统资料的研究问题的一条有效途径．根据隧道布置型式的影响因素建立了递阶层次结构．建立了递阶层次之间的判断矩阵，计算各层次间的单排序及其一致性检验，最后进行了递阶层次的总排序及其总排序的一致性检验以及评价指数和综合性评价指数，得出择优选择隧道布置型式．图1，表2，参6．     

电路方程的一种快速精确解法

本文介绍一种有效的电路方程解析解法。该方法不需要进行复杂的指数矩阵运算,简单有效。     

全矩阵代数的一类子代数

研究了由一个矩阵生成的矩阵子代数的基本性质,给出了其极大理想的完全分类及这类子代数是半单代数的充要条件.     

用蚂蚁算法处理固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性 ,文章采用一种新型随机搜索思想———人工蚂蚁算法求解固定需求交通平衡分配问题。算法设计中利用蚂蚁王国中增强型学习系统功能和并行计算的特点 ,使得交通分配系统朝着用户优化的方向发展,降低了分配的复杂性 ,为交通分配问题开创了一条新的途径 ,同时显示了蚂蚁算法在交通规划中的使用前景