基于PCA降维的协同过滤推荐算法

在信息过载的时代,推荐系统通过分析用户的历史行为,为用户兴趣建模,主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息,已经被广泛应用于电子商务等多个领域。但是在推荐系统中,用户评分数据极端稀疏,矩阵的稀疏性导致推荐算法在相似性计算时存在较大误差,进而导致最近邻居选择的不准确,从而影响推荐质量。针对上面存在的问题,文中通过对评分矩阵采用PCA降维的方法,降低了评分矩阵的稀疏性,保留了最能代表用户兴趣的维数,使得相似性计算更加准确,保证了最近邻居选择的准确性,从而提高了推荐质量。实验结果表明,在公开数据集上与传统的协同过滤推荐算法相比较,文中提出的算法具有较高的准确度和覆盖度。

基于MapReduce模型下FP__growth算法的研究及应用

FP__growth算法是基于FP树挖掘频繁项目集的关联规则经典算法,在许多领域中有很高的应用价值。针对传统的FP__growth算法可能产生大量的频繁项集,对FP树的挖掘过程进行了改进,提出了一种项合并剪枝的挖掘策略,进而分析了单路径和多路径的挖掘方法,减少了部分分支的挖掘次数。然后利用MapReduce模型,针对改进的算法并行化实现。实验结果表明该方法提高了算法的执行效率,并且具有良好的加速比和较好的扩展性。

一种正交频分复用技术的多用户资源分配算法

本文提出了一种基于OFDM技术的认知无线电多用户资源分配算法。该算法利用资源分配策略保证了数据吞吐量的均衡性;通过分布式贪婪算法最大限度地提升吞吐能力;同时还可以改变参数的数值调整算法的复杂度。仿真结果表明,该算法不仅可以充分实现对频谱资源利用率,而且还能满足不同用户的通信需求。

应用型高校“物联网应用系统开发”教学方法改革研究

随着"互联网+"的应用,高校物联网学科已经成为重要的计算机教学内容,各大高校逐步重视将物联网、系统应用等相计算机学科结合起来,培养实用型计算机人才。但是在实际的教学中,高校教学与实际人才需求仍有一定的差距,因此在物联网教学中仍有诸多不足,为此作为一线教学工作者,尝试用更加契合实际需求的教学方法来改善现有的"物联网应用系统开发"教学中的不足之处,借助Scrum的相关理念和方法,来帮助构建适应我校需求的教学模式,从而适应培养实用型人才的需求。

欧美限制和人民币汇率调整——双重压力下的中国纺织业

在后配额时代,遭遇了欧美限制和人民币汇率调整的中国纺织业不仅没有“大展鸿图”,其所受到的压力似乎更大了。在这个为中国纺织业提供更为有利的机遇和更加严峻的挑战的后配额时代,只有用全球化的视角分析我国纺织业所受的影响和面临的问题,采取有效的应对策略才能切实提高我国纺织业的核心竞争力,取得新的发展。

基于二元多项式插值的B超图像放大算法

分析了众多传统的图像插值算法,提出了二元多项式插值算法.将所有的插值公式进行转换后都会得到一个待插入点横坐标和纵坐标的二元多项式,其每一项的系数是待插入点周围其他像素点的颜色值的运算结果.设计了一个基于二元多项式插值的B超图像放大算法,实验结果说明了算法的合理性.

基于并行CNN-Self attention&LSTM的锂电池RUL间接预测

针对锂离子电池难以在线测量直接健康因子(容量、内阻)进行剩余使用寿命(RUL)预测的现状,提出基于并行CNN-Self attention与LSTM组合的锂电池RUL间接预测方法。首先基于锂离子电池放电循环数据,利用灰度关联分析筛选出能够高度体现电池容量衰减的间接健康因子;然后分别对间接健康因子使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取和自注意力机制(Self attention)调整特征权重得到对应的特征矩阵;最后融合特征矩阵,并使用长短期记忆(LSTM)网络进行锂电池RUL预测。使用NASA锂离子电池数据集进行实验,结果表明:与传统的CNN、LSTM和CNN-LSTM模型相比,并行CNN-Self attention&LSTM模型所得到的容量衰减曲线更接近实际容量衰减曲线,误差波动范围更小,在RMSE、MAE和R2系数3种评价指标上表现更优。

一株猪场粪污水高效除污功能菌株的筛选鉴定、除污特性及机理研究

本研究分离筛选到一株本土高效除污功能菌株OB-Y,经16S rRNA基因比对后确定该菌株属于Microbacterium。除污特性实验结果显示,经室温曝气处理3 d后,投加菌株OB-Y实验组,COD的去除率为95.04%,总磷的去除率为52.61%,氨氮的去除率为96.33%,显著优于未投加菌株组。同时,进一步的除污机理研究结果表明,菌株OB-Y投加后,显著促进了体系内Arenimonas sp.,Stenotrophomonas sp.,Sphingopyxis sp.,Luteimonas sp.,Paracoccus sp.,Thermomonas sp.,Rhodobacter sp.等土著脱氮除磷功能菌株的生长,进而促进脱氮除磷效果。毒理学研究结果显示,该菌株对实验动物的生长无急性毒性效应。总体而言,该菌株在猪场粪污水生物治理中具有广阔的应用前景。

钛合金铣削表面粗糙度检测及多元预测模型研究

搭建铣削力与工件表面粗糙度铣削试验系统,设计正交试验方案,对难加工金属TC4钛合金进行铣削试验。利用三向力测力仪采集铣削力信号,用表面粗糙度测定仪测量工件表面粗糙度,并提取特征值。对特征值进行3种正态性检验。研究结果表明,特征值均不满足严格的正态分布。基于Spearman相关性分析,得到三向铣削力与表面粗糙度相关系数均介于0.7~0.8之间,属于极强相关,可以用于构建表面粗糙度预测模型。基于响应面法,分别以铣削工艺参数、铣削力及铣削工艺参数-铣削力组合为连续因子,以表面粗糙度为响应因子做响应面分析,建立了3种表面粗糙度预测模型。通过对模型参数、表面粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图的分析可知,铣削工艺参数-铣削力组合预测模型的预测精度最高,多元相关系数值为0.9173,修正的多元相关系数值为0.8552,远高于其他2种模型,可以较好地预测TC4钛合金的表面粗糙度,证明了采用多因子组合的方法提高模型精度的可行性,提供了一种可靠的提高钛合金铣削表面粗糙度预测精度的方法。

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明:镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。

2030年可持续发展议程下的联合国三大粮农机构及对中国农业外交的启示

"零饥饿"是联合国2030年可持续发展议程(简称2030议程)所含17项可持续发展目标(SDGs)的第二个目标(SDG2).本文回顾了基于联合国的粮食安全与农业可持续,分析了联合国三大粮农机构(RBAs)在推动2030议程及SDGs中的角色,回顾了中国与RBAs的关系.结果发现:粮食安全和农业可持续是可持续发展的重要组成部分,且SDG2与其他16个SDGs紧密互联;RBAs是2030议程及其相关SDGs的有力推动者和重要参与方;虽然中国是RBAs的重要合作伙伴,但其中国籍员工的代表性仍然有待提升.面对2015年后国际发展议程,中国应抓住机遇,参与到粮食安全和农业可持续的国际治理中去.最后,提出基于2030议程的中国与RBAs的合作建议以及中国农业外交建议.

中国与拉美和加勒比地区农业合作可持续发展分析

对于中国与拉美和加勒比地区,农业合作是双方关系中发展潜力大、战略价值高、互补性强的领域,同时涉及中国的粮食安全。中国与该地区的农业交流历史长、农业贸易体量大、农业投资潜力大、农业援助合作多,双边农业合作存在政策支持和平台支持等机遇,也存在资源分布不均和粮食与饥饿问题等挑战。通过SWOT分析发现,双边农业合作的优势包括中国市场需求等,劣势包括双方距离遥远等,机会包括"一带一路"倡议等,挑战包括可持续性等。最后,提出了推动双边农业合作可持续发展的政策建议,即加强2030议程等国际发展议程对话,加强全球粮农治理议题沟通,加强对该地区农业发展研究,全方位、多角度加强双边农业合作。

生物质气化燃气无焰燃烧的实验研究

在自行设计的无焰燃烧系统中探究了生物质气化燃气无焰燃烧的温度场、污染物排放等特性,研究预热温度(950 K、1 000 K、1 050 K、1 100 K)、当量比(0.45、0.60、0.75、0.90)、不可燃成分组成(BGG1~4)对燃烧特性的影响,并找到最优运行参数.结果表明,生物质气化燃气无焰燃烧时具有传统燃料类似的均匀温度场和低污染排放,但是整体温度更低,污染物排放更低.预热温度、不可燃成分、当量比等因素由高到低影响燃烧的热效应.最优的运行参数为:预热温度1 100 K,当量比0.9;不可燃成分组成BGG1为60%N2+5%CO2.

基于VMD和优化的LSTM锂离子电池寿命预测方法

针对锂电池使用过程中存在容量回升造成非平稳的容量退化趋势,造成模型的预测精度容易受到干扰的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与贝叶斯优化(BO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的锂电池剩余寿命预测方法。首先,通过变分模态分解将原始容量退化序列进行分解,得到有限个模态分量;然后对分解之后的分量进行降噪、重构;最后,使用贝叶斯优化的长短期记忆神经网络算法对处理之后的数据进行寿命预测,获得最终的锂电池剩余寿命(RUL)预测结果。通过CALCE中心的锂离子电池数据集进行实验,所提出的VMD-BO-LSTM锂电池组合预测模型具有较高的预测精度与稳定性,实验采用的电池均方根误差的平均值小于7%,且优于其他预测模型。

智能化带式输送机健康监测技术研究综述

作为各类离散物料连续化、长距离、大运量运输的关键装备,智能化带式输送机近年来受到高度重视,对其健康监测技术的研究对促进带式输送机深度智能化、确保稳定高效运行、实现全面智能保护和安全生产有着重要意义。本文首先将带式输送机的输送带、托辊、滚筒、减速器等关键部件作为研究对象,从信息感知与处理、故障诊断、状态评估与预测3个方面分析了相关健康监测技术的研究进展。然后,总结了现有智能化带式输送机健康监测技术的优缺点,分析了现存问题及其可能遇到的挑战。最后,从多源状态感知与预处理技术、早期故障诊断技术、健康评估与预测技术、全状态网络化监测技术、数字孪生监测技术等方面,提出了未来具有研究价值的潜在方向。

基于优化VMD和集成模型的锂电池寿命预测

针对锂离子电池容量退化趋势不平稳,导致单一模型预测精度容易受到干扰的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的变分模态分解(VMD)和集成模型的锂电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用WOA优化VMD的模态个数和惩罚系数;其次,通过优化后的VMD对锂电池容量退化序列进行分解,并对得到的模态分量进行相关性分析,分为趋势分量和波动分量;然后,分别使用门控循环单元(GRU)和Transformer模型对趋势分量和波动分量进行预测;最后,集成各个模型的预测结果,得到锂电池剩余使用寿命的预测结果。通过NASA的锂离子电池数据集进行实验验证,证明所提预测方法的均方根误差均小于0.04,抗干扰性和预测精度都优于对比模型。

茭白田出水水质对地表径流水质影响的研究

通过现场调查结合采样分析,对茭白田出水中pH、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、化学需氧量(CODCr)、溶解氧(DO)、色度等多项水质指标进行监测,并对照地表水环境质量标准(GB 3838-2002),分析研究茭白田出水水质对地表径流水质的影响,进而提出健全水体污染防治体系的对策与建议。结果显示,所监测地点水样中,部分采样点的茭白田出水在施肥用药高峰期对下游地表径流水质有显著影响,且与非标准化茭白田相比较,示范田施肥用药高峰期水质指标显著优于非标准化生产茭白田。

全球气候变化对于欧盟葡萄酒产业的影响及对中国的启示

介绍了欧盟葡萄酒产业情况和全球气候变化对葡萄酒产业发展的影响;阐述了全球气候变化将带给欧盟葡萄种植和葡萄酒生产的影响和欧盟及成员国的应对措施;总结了对于中国葡萄酒产业应对全球气候变化的启示。