简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：公安交通集成指挥平台是公路交通安全防控体系“三位一体”建设的重要内容，也是公安交警部门科技信息化规划建设的四大信息平台之一。针对前端卡口过车图像质量差和干扰因素多的问题，本文提出一种基于深度学习算法的卡口车辆图像特征识别方法，实现车辆号牌号码、品牌型号、年检标识等车辆特征的准确识别和提取。与现有二次识别算法进行分析比较，在提升卡口过车图像识别准确率的同时，避免了人工设计特征带来的误差干扰，为公安交通集成指挥平台业务的开展提供了强有力技术支撑。

简介：采用帝国竞争算法研究某轻型货车车架质量最优化问题。以某轻型货车弯曲和扭转工况为基础，进行有限元静态分析，得到车架最危险工况为扭转工况。以最小化车架质量为目标函数，引入扭转工况中的最大位移和最大应力为约束条件，建立数学模型，运用帝国竞争算法及罚函数法求解车架优化问题。将帝国竞争算法的求解结果与ANSYS零阶优化算法的结果进行比较，帝国竞争算法得到的车架质量更小，体现了较好的全局收敛能力，具有较好的实用价值和适用性。

简介：随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.

简介：摘 要：近年来在“一带一路”背景下，国内外货运铁路线路增加，货运列车运营所需的电能也大幅上升。研究货运列车的节能优化控制问题对于降低能耗、促进可持续发展具有重要的现实意义。本文使用改进型差分进化算法，将列车运行线路划分为多个区段，每一区段对应一种操纵工况，考虑工况转换原则对种群个体初始化，种群个体经过变异，交叉后选择最优的操纵序列，并结合实际线路及SS3B货车进行了模拟仿真，并对结果进行分析。

简介：摘要：本论文研究了电力电缆敷设技术的优化与改进。首先，对传统电缆敷设过程进行了分析，发现存在一些问题，如施工周期长、工作效率低等。针对这些问题，提出了一种新的优化方案。该方案采用先进的敷设设备和技术，包括自动化设备、无人机技术和数字化监控系统等，以提高施工效率和质量。通过实地试验和案例分析，证明了该方案的有效性和可行性。最后，讨论了未来可能的改进方向，如人工智能技术的应用和智能化管理系统的开发等。本研究对于提升电力电缆敷设技术水平，促进电力行业的发展具有重要意义。

简介：提出了一种改进的基于fp-tree的Apriori算法.该算法先用尾元将fp-tree分区，生成数据量更小的子数据集，再动态删除冗余数据将子数据集的数据进一步压缩，最后通过扫描子数据集进行支持数统计，从而快速挖掘.实验结果表明，在对含有大量高维度数频繁项集的数据集进行挖掘时，这个改进算法的挖掘速度较快.

简介：以江淮汽车5T81型变速箱装配线轴系压装机中的集成块为研究对象，运用FLUENT软件对集成块内流道进行流场仿真分析，得到内流道的压力云图、速度矢量图和速度流线图。分析后发现集成块内流道有大量的涡流存在，涡流会降低集成块的可靠性。在对集成块内流道结构进行优化后，问题得到了改善，进而提高了集成块的可靠性。

简介：6月30日，道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室（以下简称“国家工程实验室”）在公安部交通管理科学研究所揭牌成立，这是我国公安交通管理领域首个国家工程实验室。国家工程实验室于2016年11月获国家发展和改革委员会批复立项，公安部为行业主管部门，由公安部交通管理科学研究所负责建设。共建单位包括北京航空航天大学、同济大学、北京百度网讯科技有限公司、浙江大华技术股份有限公司、公安部道路交通安全研究中心、城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室、华为技术有限公司、无锡华通智能交通技术开发有限公司等，是集全行业之力打造的国家级高水平创新平台。

简介：介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘；然后以AM测度作为配准准则，在优化AM峰值和配准参数的时候，先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近，再使用Powell法进行局部搜索；最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值，从而实现图像配准。实验结果表明，此优化方法不仅提高了计算速度，而且提高了配准精度，配准结果达到了亚像素级水平。

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：分析圆锥滚子加工的现状，对圆锥滚子制造的关键技术进行研究和攻关，全面优化圆锥滚子的加工技术，提高圆锥滚子产品的质量水平。

简介：基于Flink平台对并行Apriori算法进行设计和实现.采用MapReduce计算框架对并行Apirori算法的迭代过程进行设计,并将Flink的流处理和内存缓存应用于算法的实现,从而了Apriori算法在并行计算下的挖掘速度.实验结果表明,基于Flink平台实现的并行Apriori算法对大数据处理有着良好的适应能力,并且在算法迭代次数和迭代产生的频繁项集较多的情况下,拥有较快的挖掘速度.

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法,其全局优化和隐含并行性的特点使得遗传算法能适应求解大规模的复杂优化问题。本文从遗传算法的基本原理着手,阐述了遗传算法在汽车动力性、经济性优化中的应用。

简介：微软在我们的生活中无处不在。有些人，特别是开放源码（Open—source）领域的人，对微软在软件领域的垄断地位很不满，但其垄断所带来的好处仍然是不可否认的。你现在不大可能会收到无法打开的电子邮件或格式错误的电子数据表。如果你坐下来使用一台新设备，而其界面是基于Windows的，你不用怎么学就能知道如何操作。

简介：糖尿病已经成为世界范围内危害人类健康的主要疾病之一，对糖尿病的研究和治疗具有重要意义，本文首先建立并优化小鼠脂肪细胞糖尿病药物筛选模型，然后使用临床抗糖尿病药物对该模型进行考察，并对海糖平（H）和杉糖平（S）两种降糖新药进行了筛选。通过Westem-blot法检测GLUT4（葡萄糖转运蛋白4）以确定药物的药效。结果表明，用临床抗糖尿病药物考察模型能客观反映该药物药效。在此模型上，对杉糖平和海糖平的各个馏分进行初步筛选，发现两种药物的一些有效成分。

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：摘要：集成灶是一种集燃气灶具、油烟机、消毒柜和储物柜等功能于一体的厨房电器产品，是现代厨房的一种新型解决方案。随着人们对生活质量的要求不断提升，集成灶作为一个集合多种功能于一体的产品，受到了越来越多消费者的青睐，然而，集成灶行业的发展还存在一些问题。在这样的背景下，标准化和科技创新成为了发展集成灶行业的关键，通过加强标准制定和执行，提高产品质量，满足消费者需求；通过科技创新，不断提升产品的功能和性能，推动集成灶行业朝着更加智能和高效的方向发展，只有不断推进标准化和科技创新，集成灶行业才能迎接更大的发展机遇。