基于序列关联的参差信号分选算法

针对复杂环境下常规直方图信号分选算法对于参差信号分选能力不佳的问题，该文提出一种基于脉冲间隔与单个脉冲关联的直方图算法。该算法根据脉冲间隔与单个脉冲的对应关系建立了脉冲间隔分布矩阵(PIDM)，然后通过对PIDM行列的累加计算，得到一种新的直方图，该直方图可避免传统脉冲重复间隔(PRI)变换算法在分选参差信号时对于参差信号帧周期过多抑制的缺陷，且能够通过PIDM对辐射源脉冲串进行序列提取，进而得到参差子序列的周期值。仿真分析结果表明，在不增加计算复杂度的情况下，该算法对存在多部参差辐射源和固定重频辐射源的混合场景仍可保持良好的分选效果。     

湖南广播电视台国际频道新增百万中国香港用户“文化出海”擦亮电视湘军品牌

2021年1月20日00:00,湖南广播电视台国际频道进入中国香港有线网络,新增百万中国香港用户。此外,中国香港150多家四星以上酒店也将同步可以收看到湖南国际频道。其独立运营的湖南省外宣融媒体矩阵现已集结了30余家新媒体平台,并在Youtube、Titter、Instagram、Facebook等海外平台实现自主全维运营。     

我国装配式建筑技术热点及创新趋势研究——基于专利语义分析方法

从功能角度量化分析中国装配式建筑技术热点及创新趋势.结果 表明:2001-2018年间,中国装配式建筑技术热点主要集中在主体结构的连接、安装集成、支护等方面,结构稳固技术是未来的重点方向;设备管线中减振抗震技术、防水防渗技术热度较高;建筑围护中绿色节能技术是现在和未来的主导方向;内装技术中,整体厨房、整体卫生间等部品装配相关的制动装置和成品保护将成为其发展核心.     

基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简

现有的属性约简方法大部分关注决策系统中的所有决策类，而在实际决策过程中决策者往往仅关注决策系统中的一种或几种决策类。针对上述问题，提出基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简的理论框架。首先，给出不完备决策系统单特定决策类正域约简的概念；第二，将单特定决策类正域约简推广到多特定决策类，构造了相应的差别矩阵及区分函数；第三，分析并证明了相关定理，提出基于差别矩阵的不完备决策系统多特定决策类正域约简算法（PRMDM）；最后，选取4组UCI数据集进行实验。在数据集Teaching-assistant-evaluation、House、Connectionist-bench和Cardiotocography上，基于差别矩阵的不完备决策系正域约简算法（PRDM）的平均约简长度分别为4.00、13.00、9.00和20.00，PRMDM算法（多特定决策类中决策类数目为2）的平均约简长度分别为3.00、8.00、8.00和18.00。实验结果验证了PRMDM算法的有效性。     

地理分层结构与社会关系的兴趣点推荐

随着基于地理位置的社交网络的兴起,兴趣点(POI)推荐引起了人们的许多关注。POI推荐向用户推荐他们可能感兴趣但没有访问过的地方,从而解决用户"下一步去哪"的问题。本文提出新的用户相似性度量、全局影响力以及热门POI的概念。综合考虑了多个影响因素之间的关系,以地理分层结构的矩阵分解模型(HGMF)为基础,提出新的POI推荐算法HGS-MF。在Yelp和Gowalla社交网络数据集上对HGS-MF进行了评估。实验结果表明,HGS-MF方法的实验表现均优于传统的POI推荐算法。     

一种高性能多路射频交换矩阵的设计与实现

在通信信号密集、信号强度差别大的背景下,为保证多路接收系统既不饱和又不漏掉微弱的小信号,需要接收通路具有较大动态,同时还要求较低的噪声系数。针对大规模接收系统几项重要指标,如隔离度、噪声系数及动态值等,在反复设计基础上,对射频交换矩阵设备进行了仿真及试验。通过测试数据分析,各项指标达到综合权衡。多路射频全交换矩阵的技术设计方法可以获得较高接收性能。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。