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1.
本文选择SVD为基础模型,探讨融合高职学生兴趣特征矩阵、高职课程特征矩阵等因素,建构推荐系统。并用Python引入Surprise库,使用了公开的数据集,对新构建SVD的相关模型实施了实验测试。结果表明,与传统推荐过滤方法相比,基于SVD模型的推荐结果在RMSE及MAE值有所提高。但对于该群体的课程兴趣特征,存在提取与分类的问题,在下一步研究工作中将对该算法进行改进。  相似文献   
2.
本文通过对采样数据矩阵进行QR分解,将求解加权矢量问题转换为求解三角线性方程组,通过避免对自相关矩阵的估计和求逆来提高数值鲁棒性;接着提出一种改进方案:对采样数据矩阵进行SVD分解完成波束形成,此方案利用奇异值和奇异值矢量计算加权矢量,并且通过改变对较小的奇异值赋零的多少,在复杂度与性能之间进行折衷。仿真结果显示,提出的改进方案和QR分解算法的性能接近,都能正确实现波束形成。  相似文献   
3.
周自强  赵淳  范鹏 《电工技术》2020,(21):69-71
随着智能电网的发展,用户类别日趋多样化,电力用户行为特征的研究显得尤为重要。首先对原始数据进行降维和分解,接着进行聚类分析,提取典型用户的日负荷曲线,最后对某地区不同用户的电力负荷曲线进行试点和应用。研究结果表明,该聚类分析方法准确率高,可提取出四类典型负荷曲线,为电力公司提供个性化、精准性的售电服务提供了理论依据。  相似文献   
4.
推荐系统是很多网站最关心的机器学习应用,因为其准确率的提高对网站收入有直接贡献。构建了一个电影推荐系统,使用基于相似度的KNN算法、Baseline预测、随机梯度下降以及SVD共4种方法进行预测评分。使用RMSE评价标准,对比了不同算法预测精度的差异和不同参数设定下预测精度的变化。  相似文献   
5.
针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。  相似文献   
6.
单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并将分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构;然后将重构信号输入到相关系数SVD系统中进行二次分解,并用相关系数法筛选出包含故障特征信息的分量信号;最后对有效分量信号进行希尔伯特包络谱分析,实现单向阀故障诊断。仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测出单向阀故障。  相似文献   
7.
双重功能图像水印算法   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出一种能同时实现内容认证和版权保护双重功能的图像水印算法.首先,对原始图像进行分块奇异值分解(SVD),计算所有子块最大奇异值的均值,通过比较各子块的最大奇异值与所有子块最大奇异值的均值间的数值关系产生鲁棒零水印序列.然后,对原始图像进行分块离散余弦变换(DCT).调整图像子块DCT高频系数的数值大小,建立同一子块两...  相似文献   
8.
该文提出了一种空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率的联合估计方法.该方法利用相邻时刻匹配滤波器输出的互相关矩阵构造新矩阵,消除了空间色噪声的影响,通过对其进行奇异值分解(SVD)获得信号子空间,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法获得目标多普勒频率、波离方向(DO...  相似文献   
9.
《现代电子技术》2015,(12):8-11
推荐系统是一种解决信息过载的新型技术,为了解决推荐系统中新用户带来的冷启动问题,提出一种基于主动学习的推荐系统。主动学习方法能有效减少需要标记的样本数量,快速建立模型,在此选择将主动学习方法和Baseline SVD推荐算法结合起来,通过记录模型训练得到的预估评价的改变程度,认为改变最大的样例即是最具有信息量的样例,供新用户标记,并重新训练模型。通过与其他选择策略进行实验比较,证实了该方法确实有效解决了新用户带来的冷启动问题。  相似文献   
10.
在LTE-A系统中引入了多点协作(CoMP)技术,它能够有效降低小区间干扰,提升系统吞吐量,它可以看做是一个协作的多用户MIMO系统,但是每个用户会同时接收到有用信息和来自其他用户的干扰。而采用预编码方案可以有效消除MIMO用户之间的干扰。本文重点研究了基于CoMP技术所使用的经典预编码算法,并在此基础上,提出了结合SLNR和SVD两种算法优势的改进算法,该算法可以同时消除用户间以及用户内的多天线干扰,使系统容量进一步提升。  相似文献   
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