基于相关均值的协同过滤推荐算法

针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端,从提高邻居用户识别准确性出发,对传统相似性度量方法进行改进,在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法。实验结果表明,该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力,有效提高推荐精度,改善推荐质量。     

含高比例光伏配电网电压安全性数字孪生预警方法

光伏的随机不确定性易引起配电网电压越限,而同时光伏又具有电压主动支撑能力,对电压影响产生一定的自消作用。因而,含高比例光伏的新型配电系统电压安全问题日益复杂。因此提出一种新型配电网数字孪生电压安全分析和预警方法。首先论述了孪生配电网电压安全预警的实现机理和功能方案,并基于运行数据建立配电网源荷随机行为的马尔科夫模型,提出不确定场景下电压越限风险评判指标。然后采用吉布斯算法对源荷马尔科夫模型进行蒙特卡洛随机抽样,根据配电网当前的运行状态,利用孪生配电网超实时计算能力快速仿真配电网未来随机场景,并计算电压风险指标,评判电压安全性。最后应用算例分析验证了所提分析方法的有效性及合理性。     

苯及其衍生物的从头计算研究

采用HF／6—311G对苯及其衍生物进行结构优化，并对其电荷布居、振动光谱等进行了探讨，试图找出它们的规律性，为实验研究提供有意义的指导．     

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

城市规划体系对房地产价格的作用机制研究

在综述国内外关于城市规划对房地产价格影响的相关研究进展基础上，分析和总结了目前我国城市规划综合体系中战略性规划、实施性规划和规划管理三个基本层面对房地产价格的作用机制，并据此提出，城市政府利用这种作用机制实现在房地产领域对城市经济、社会与环境等均衡发展的一些调控。     

聚丙烯D502流化床干燥器设计与应用

文章通过对国内外聚丙烯D502流化床干燥器设备的调查，研究设计了计算模型，开发了多种规格的聚丙烯D502干燥器，实现了D502干燥器设备的国产化，并已成功应用于多套聚丙烯装置，性能达到国际先进水平，同时对不同形式的干燥器进行技术比选，为用户选型提供参考。     

细长体非对称涡流动及侧向力分析研究

通过对三维Navier-Stokes方程的求解．模拟低雷诺数下细长体大迎角非对称涡流动，来分析大迎角细长体非对称背风涡的结构及影响大迎角细长体侧向力变化的流场因素。结果表明，截面侧向力沿轴向呈正弦规律变化．影响侧向力的主要因素有细长体两侧边界层的绕流特征、分离涡强度不等及两侧边界层的转捩不对称。     

喇萨杏油田聚合物驱层系组合原则研究

为了提高油田聚驱整体开发效果，最大程度地提高原油收率，在以往聚驱层系组合原则研究成果的基础上，通过聚驱开发实践总结和数值模拟技术，对开发层系组合的基本单元、一套开发层系内层间渗透率级差界限、油层沉积条件和油砂体沉积类型、隔层条件以及一套开发层系的组合厚度等多种聚驱层系组合所需考虑的因素进行了详细的研究，并综合考虑聚合物利用率、油田聚驱整体开发效果以及喇萨杏油田实际油层条件，制定出一套合理的层系组合原则，为大庆油田聚驱开发的层系组合问题提供了理论基础。利用此套原则划分开层系，可以更有效地细分层系，最大程度地满足不同油层渗透率和分子量的匹配关系，从而避免了资源的浪费，提高了聚合物利用率。     

天地往返运输器气动力和气动热工程计算方法研究

提出了高超声速面元法和热平衡参考温度法,给出了物体表面压强系数在不同情况下的计算公式,应用该方法对美国研制的天地往返运输器（X－33）进行了气动力和气动和加热特性计算,结果与试验数据吻合良好,证明该方法简捷、计算工作量小,可供有关航天器设计参考。     

基于CPM的多模式资源约束项目调度建模与复杂度分析

为有效降低多模式资源约束项目调度模型的复杂度和解空间,构建3类混合整数线性规划模型。运用紧上界T_TUB缩减时间序列T的上界和关键路径法缩减各项活动结束时间的上下界,以降低模型复杂度和解空间。为验证改进模型的有效性,从MRCPSP标杆案例库中选取1 106组规模不等的算例进行求解。结果表明,基于CPM的多模式资源约束项目调度模型解空间更小;决策变量同比缩小3～65倍,约束数同比缩小1～4倍;平均求解时间同比减少53%～112%,求解性能显著优于其他模型。为验证紧上界T_TUB的参数α性能,1106组算例结果表明,α越接近1,模型的复杂度越低,解空间越小。但随着算例规模增加,算例可行解探寻难度增加。因此,对大规模算例,α值应适当放宽。