基于多维度特征的饮食健康推荐

为帮助人们判断饮食是否合理或营养是否均衡,进而改善饮食结构,合理化不同营养元素的摄入量,提出一种基于用户画像、饮食记录和即时情境多维度特征的健康饮食推荐算法。基于用户画像及用户的静态特征,制定不同人群、疾病的膳食指南,得到满足该用户身体状态的推荐列表;基于饮食记录,采用聚类方法和改进的距离计算方法,挖掘用户的营养结构和口味偏好,能够合理有效地进行饮食推荐;基于即时情境,通过外部特征对前两种算法推荐列表进行重排序,产生符合当前用户状态的菜品。实验结果表明,多维度特征推荐算法在实验平台上准确率达到实际工程应用的水平。     

局部模糊综合评价方法及其在健康普适服务中的应用*

提出一种基于社区健康指数的服务质量评价模型。该模型采用局部模糊的综合评价法,根据指标性质灵活采用模糊评价和综合评价,减少了评价指标的数据丢失;此外,采用主客观结合的方式,自顶向下确定指标的权重,增强了权重值的可信度。实验证明该模型提高了评价的准确性,具有很强的实用价值。     

基于时空滤波的无线传感器网络抗差节点定位算法

针对无线传感器网络的最小二乘定位算法抗差性的不足,提出了一种基于时空滤波(STF)的抗差性加权最小二乘(WLS)节点定位算法--STLS.该算法基于空间域滤波的数据一致性检测算法利用相邻节点间必须满足的几何约束关系,采用优化矩阵操作,剔除粗差邻居节点,其计算复杂度为多项式的平方.通过使用具有2步收敛特性的DFP算法,最小化目标代价函数,实现节点的快速定位.实验结果表明,在均匀网格拓扑或各向异性C型网格拓扑下,该算法均可有效识别和剔除测距低估粗差点,其定位精度明显优于未进行空间一致性检测的加权最小二乘定位算法,当网络平均连通度较低时,该优势表现得尤为明显.     

动力学系统实时仿真数值方法研究

从6个方面概述动力学系统实时仿真数值方法的一些最近的研究进展，内容包括：产时仿真快速混合算法、实时并行Rosenbrock算法、实时并行组合算法、微分代数系统的实时算法与实时并行算法、实时间断处理并行算法以及一些并行算法的效率分析等。给出构造实时仿真算法新的思想和方法，同时也涉及一些有关问题的讨论。     

基于邻居决策的协同过滤推荐算法

协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

温室无线测控网络信息采集分系统设计研究

把无线传感器网络技术应用于温室无线测控网络信息采集分系统的设计.通过在温室大棚部署具有自组网传输能力的无线传感器网络,结合温室智能控制系统和农业信息专家系统,实现了温室信息采集的自动部署、自组织传输和温室环境的精细化控制.其中基于PC机的优化控制站点完成温室环境控制的智能决策及温室传感信息的海量存储、实时查询、统计分析和图形化显示,系统通过集成GPRS和以太网接口,实现了温室信息的远程访问.