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无人机辅助物联网技术被广泛应用于灾害应急通信中,但物联网设备的通信中存在多种不确定因素。针对位置参数区间存在不确定性的问题,提出了无人机辅助物联网通信的鲁棒优化方法。使用椭球不确定集对地面物联网设备位置参数区间不确定性进行描述,建立了包含不确定性的物联网设备通信鲁棒优化模型,并对模型进行了求解。为提高模型求解的准确性,提出一个有关位置参数区间不确定和椭球误差域之间的相关分析方法,分析了两类不确定因素对物联网设备通信模型的影响程度。以地面物联网设备最优部署和通信最小功率为目的,设计了仿真实验。结果表明,在不确定因素存在时,所提优化模型能有效实现地面物联网设备间的最优部署和通信功率最小化。 相似文献
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利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取.针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF).首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表.在MovieLens-1 M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果. 相似文献
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