基于混合神经网络的序列推荐算法

为了提高推荐算法的推荐性能,在序列建模过程中,针对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)无法并行运算导致建模速度与准确度较低,以及在偏好预测过程中对用户不同阶段偏好没有动态融合的问题,提出了一种基于混合神经网络的序列推荐算法.在算法模型的用户交互序列建模阶段,考虑到用户近期偏好变化频繁...     

混沌扩频序列在WLAN中的应用

本文在分析Logistic映射混沌理论的基础上,提出了一种混合混沌序列生成方案。分析表明这种新型的序列具有优良的相关性、随机能、平衡性。对该序列在无线局域网扩频中的应用进行了研究,给出了将混沌扩频序列应用于无线局域网WLAN物理层扩频系统的设计方案,并对该方案在System View系统仿真软件下进行了仿真实现。     

Hilbert空间中Bessel列的广义扰动

运用算子理论方法,研究了Hilbert空间中Bessel列的广义扰动,对Hilbert空间H中的任一Bessel列f={fi}i∞=1,给出了序列g={gi}∞i=1={α1(1)f1,α1(2)f1,α2(2)f2,α1(3)f1,α2(3)f2,α3(3)f3,…},g={gi}∞i=1={α1(1)f1,α1(2)f2,α2(2)f2,α1(3)f3,α2(3)f3,α3(3)f3,…},g={gi}∞i=1={∑∞j=1αj(i)fj}∞i=1,成为Bessel列的充分条件。     

数学娱乐(六)——移棋相间

移棋相间(移动白色棋子和黑色棋子变成黑色棋子和白色棋子相间)是一个悬而未决的问题,本文获得一般的移动棋子规律.     

基于CPN网络的Deep Web数据语义标注

全面准确地标注Deep Web数据是实现Deep Web数据集成系统的关键问题,然而现有的DeepWeb数据语义标注方法还不能很好地解决这一问题.提出一种基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法,通过提取属性值的基本特征,采用CPN网络实现Deep Web数据语义标注.同时,采取了一种有效的方法准确获取Deep Web结果页面中的属性值,为语义标注奠定了良好的基础.与同类成果相比,基于CPN网络的Deep Web数据语义标注方法提高了语义标注的准确率及召回率.     

关于图的顶点标号的几个结论

根据图顶点标号的定义以及图形结构,给出几类图的顶点标号的界值限定及包含三角形K3的(k,d)-优美图中边的条数与k的关系.     

基于干预分析模型下的新疆GDP预测研究

通过对新疆GDP序列做对数变换,分析了对数变换后的新疆GDP序列的自相关系数和偏相关系数,合理地建立了ARIMA模型,利用干预分析方法对亚洲金融危机所引起的误差进行了修正;结果显示,通过干预影响序列建立起的干预模型能够定量的表示出亚洲金融危机对新疆GDP的影响。     

单峰映射允许搓揉序列的Hausdorff维数和测度

利用Hausdorff维数和Hausdorff测度, 对单峰映射的允许搓揉序列的集合给出定量刻画, 证明了该集合在两个符号的单边符号空间中Hausdorff维数是1, 1维Hausdorff测度是0.这与传统的定性分析相比, 结果更有意义.     

一种实现下行同步序列快速搜索的新方法

针对无线通信系统中下行同步序列(summarized the existing downlink synchronization sequence,SYNC_DL)的搜索方法和对其计算复杂度方面存在的问题进行了分析.结合系统帧结构的特点,设计了一种基于逻辑特征窗的低复杂度SYNC_DL搜索方法,该方法通过逻辑特征窗的设置,将大量的数值计算转化为逻辑运算,从而减少了计算量.数值仿真结果表明,与传统方法相比,该方法在高信噪比环境下能更有效地进行下行同步序列的搜索,但在低信噪比环境下,该方法的正确率会明显降低.     

关于Li-Yorke Δ-混沌与按序列分布Δ-混沌的等价性

关注~Li-Yorke~混沌和按序列分布混沌的关系, 指出全体按序列~$Q$~分布~$delta$-攀援偶对构成的集合为乘积空间中的一个~$G_delta$~集.证明了: (1)~Li-Yorke~$delta$-混沌等价于按序列分布~$delta$-混沌; (2)~一致混乱集是按某序列分布攀援集; (3)~一类传递系统蕴含了按序列分布混沌.