一种微博用户影响力的计算方法

针对微博中用户影响力分析这个问题,提出用户影响力的计算方法。该方法首先提出用户自身影响力以及用户被影响力的概念,并根据用户自身特征与用户粉丝情况得出其计算公式,从而可以综合考虑用户在微博中的所有信息,计算出用户影响力。实验结果表明,这种计算方法能比较好地反映用户在其粉丝中的影响力。     

相关信息加权的自适应多标签分类算法

在文本分类中,传统单标签分类问题的解决方法无法简单地应用于多标签文本分类,现有的方法通常会通过单标签问题转化思想或者多标签自身算法改进实现对多标签的文本分类。提出一种相关信息加权的自适应多标签分类算法,该算法具有相关信息加权、自适应阈值调整、权重投票相结合的特点。实验结果表明,该算法的某些性能指标优于现有一些常用的多标签分类方法。     

融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法研究

由于对用户偏好信息的过分依赖,致使推荐系统易受到恶意攻击,从而影响系统的推荐质量。提出一个融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法。在考虑了托攻击与正常用户之间的评分变化幅度差异基础上,提出融合信息熵的相似性改进算法,同时引入信任更新机制,在推荐过程中将用户间信任度与相似度有机相结合,通过筛选推荐权重较高的邻居用户方法获得可靠推荐,从而降低恶意攻击对系统的影响。通过在真实数据集上实验表明该算法在提高推荐系统的准确性和脆弱性上有较好的表现。     

基于Kinect的无标定人机交互控制系统设计

手部跟踪主从控制机械臂是一种新型的人机交互方式。利用Kinect传感器骨骼追踪技术处理景深数据获取手部位置,构建手部相对于髋骨中心与末端执行器相对于机械臂基座的运动映射关系,进行主从控制,实现人手与机器臂的实时交互。针对手部抖动消除和异常值处理,提出一种基于位置增量的移动平均轨迹平滑算法。实验结果表明,该系统能够很好完成手部跟踪和主从控制任务,具有较高的实时性和交互性。     

基于信息熵的粗糙K-prototypes聚类算法

针对传统K-prototypes在计算分类属性的差异度时未考虑各个分类属性对聚类结果的影响程度,且算法容易受到噪声的干扰,无法处理数据中不够精确、不完整等不确定性问题,提出基于信息熵的粗糙K-prototypes聚类算法。在计算数据样本之间分类属性的差异度时,使用信息熵的理论,确定每个分类属性对于聚类分析结果的影响权重;引入粗糙理论,计算得到各样本与粗糙模之间的粗糙相异度,通过多次迭代计算,获得最终聚类结果。该算法结合信息熵和粗糙理论,可区别对待各分类属性,解决数据不精确引起的不确定性问题,4个UCI数据集上的实验分析结果验证了该算法的有效性。     

可变服务率模式下基于需求驱动的传送带给料加工站系统的优化控制

本文主要研究可变服务率模式下基于需求驱动的传送带给料加工站(CSPS)系统的优化控制问题,主要目标是对系统的随机优化控制问题进行建模和提供解决方案.论文以缓冲库和成品库剩余容量为联合状态,以站点前视距离和工件服务率为控制变量,将其最优控制问题描述为半马尔科夫决策过程(SMDP)模型.该模型为利用策略迭代等方法求解系统在平均准则或折扣准则下的最优控制策略提供了理论基础,特别地,据此可引入基于模拟退火思想的Q学习算法等优化方法来寻求近似解,以克服理论求解过程中的维数灾和建模难等困难.仿真结果说明了本文建立的数学模型及给出的优化方法的有效性.     

基于用户反馈的WiFi位置指纹数据库更新算法

为使Wi Fi位置指纹数据库,不在定位区域Wi Fi环境发生改变时,出现位置指纹过时现象,设计一种更新算法。该算法使用用户的反馈数据,考虑了AP信号不稳定情况下AP新增与撤销的检测问题;消除了手机热点等临时AP对传统更新算法的影响;最终通过检测AP位置移动等引起的RSS改变,加速位置指纹数据库的更新。实验结果表明,在实际环境中该算法在指纹数据库的更新效率上优于传统更新算法。     

类搜索算法

提出利用类结构驱动的群体进化计算方法——类搜索算法(CSA).CSA在个体间构造簇类形态的虚拟连接关系,并通过对类组织的结构和类搜索过程进行动态调节来优化模拟进化系统的计算状态,提高群体的搜索效率.介绍了CSA的基本模型,并基于CSA融合进化算子与差分计算机制设计出数值优化算法CSA/DE.对多个典型高纬函数和复杂混合函数的仿真实验结果说明,CSA/DE是一种对高纬连续问题高效、稳定的搜索优化方法.该工作一方面验证了CSA的可行性和有效性;另一方面则显示:基于类搜索模型可有效融合异构且具有不同计算特性的搜索机制,形成对待求解问题更具针对性且协调性更佳的搜索计算方法.这为高性能优化算法的设计提供了一条新的途径.