基于用户多维感官需求的苗绣产品可拓设计方法

分析用户对于苗绣产品体验过程的感官需求,提出基于用户多维感官需求的苗绣产品可拓设计方法,重塑苗绣产品新体验。从用户的感官体验需求的角度出发,从视觉、触觉、嗅觉、心觉多个维度进行分析,剖析用户在多维度感官体验上对苗绣产品的需求意象,明确用户需求意象与设计因子匹配关系,运用可拓设计相关理论把苗绣产品设计因子进行重构。通过理论和实践为苗绣产品创新设计提供参考。用户多维感官需求分析优化了设计师进行设计时对用户需求分析的准确度,同时能够让用户在与苗绣的互动过程中获得全新的产品体验。

面向用户多样化业务需求的多波束卫星系统动态资源分配算法

多波束卫星通信系统由于其高吞吐量和高资源利用率而受到广泛关注.已有研究主要考虑多波束卫星通信系统的信道或功率分配问题,但较少考虑用户分组和动态资源分配策略的联合优化设计,导致系统性能受限.此外,现有研究往往假设固定的波束覆盖半径,忽略了波束覆盖半径可变性对波束覆盖性能提升的影响.本文研究了多波束卫星通信系统中的用户分组和资源分配问题,提出了一种两阶段资源管理方案.针对动态和多样化的用户服务需求,首先设计一种基于Voronoi图的迭代用户分组算法以实现分组之间的负载均衡,然后将子信道和功率分配问题建模为系统平均效用函数最大化问题.为解决该问题,将每个波束视为一个智能体,采用一种基于多智能体深度Q网络(Deep Q Network,DQN)的算法来确定子信道和功率分配策略.仿真结果表明,与K-均值用户分组方案相比,本文所提出的基于Voronoi图的迭代用户分组算法对应的用户组负载差异值可降低49.2%,体现了本文所提算法在实现用户组间负载均衡方面的优势.此外,本文所提两阶段资源管理方案与现有文献中所提算法相比,系统所提供容量与用户需求差值可降低83.43%,体现了本文所提算法在实现系统资源高效利用及用户服务需求保障方面的性能优势.

基于用户偏好挖掘算法的IPTV用户多维画像的设计与实现

随着用户增长和视听类业务发展,IPTV平台积累了海量的用户行为数据,精准挖掘行为数据中的用户偏好是视听类业务持续发展的关键。本文针对IPTV用户特点和业务场景需求,基于IPTV用户行为数据设计了统计规则类和机器学习类的用户偏好挖掘算法,分别挖掘IPTV用户的基础偏好和深层次偏好,并通过Hadoop、Hive、Spark等大数据技术实现了基础标签和深层次标签相结合的IPTV用户多维画像。本文的研究可为网络视听媒体资源价值管理、定制化服务和个性化推荐提供依据。

5G网络下的多用户多输入多输出(MIMO)研究

本研究深入研究了在5G网络环境下的多用户多输入多 输出(MIMO)技术的重要性和潜力。通过详细的分析和实验,我 们发现MIMO技术不仅在提高5G网络性能和容量方面发挥关键 作用,而且具有解决多用户干扰和显著提高数据传输速度的潜力。 这些发现对于5G网络的未来发展至关重要,将为通信技术领域 的创新提供重要的启示和方向。我们的研究为加速5G网络的进 一步演进和改进打下了坚实的基础。

5G NR技术中的多用户多天线干扰管理与智能波束成形

5G新空口(New Radio,NR)技术的迅猛发展已经引发通信领域的重要变革,实现了前所未有的高速数据传输、低延迟通信和大规模连接。在新时代,多用户多天线通信系统的应用将变得普遍,而与之伴随的干扰问题也愈发突出。为了克服这一挑战,干扰管理和智能波束成形成为关键技术,不仅提高了通信系统的性能,还为未来无线通信的发展奠定基础。通过深入探讨5G NR中多用户多天线干扰管理与智能波束成形的关键技术,为实现更高效的通信网络提供了重要参考。

基于多源数据融合的电力用户多维度信息化分类系统设计

由于传统信息分类系统具有分类精度较低的问题,因此提出基于多源数据融合的电力用户多维度信息化分类系统设计。通过数据集成和融合的方法将来自不同数据源的电力用户数据整合到一个统一的数据库中。这些数据包括用电量、用电模式、用户属性等多个维度的信息。采用特征提取技术,从整合的数据集中提取具有代表性和区分性的特征变量。采用机器学习算法建立电力用户多维度信息化分类模型,并利用训练数据对模型进行训练和调优。实验结果表明,该系统在电力用户多维度信息化分类方面取得了显著提升。与传统方法相比,该系统能够提高分类精度,达到95%以上,为电力行业提供更准确、更智能的用户分类工具。

基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法

传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域,但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题,造成算法的推荐质量较差。对此,提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF(attributes and interests collaborative filtering)。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的Slope One算法填充用户—项目评分矩阵,然后计算基于隐性标签的用户兴趣相似度。最后基于两种相似度的组合进行推荐。实验结果表明,AICF算法不仅明显提高了推荐结果的准确性,同时也改善了用户冷启动和数据稀疏性问题。

用多用户多窗口方法处理多维视图动态选择

多维视图动态维护是数据仓库领域当前研究的一个热点 随着数据仓库的普及 ,将有越来越多的各种类型的用户使用OLAP工具满足各自特定的分析需求 现有的各种视图选择方法没有考虑不同类型用户的特点 ,从而存在一些缺陷 提出多用户多窗口方法 ,充分考虑用户的差异 ,利用单个用户在查询时的相对有规律性 ,为用户划分级别 ,并为每个用户设置相应级别的用户视图窗口 ,从而合理地利用了系统有限的资源 ,提高了查询响应速度 ,也保证了特殊用户对查询性能的特殊需求 ;给出了相关的定义和MUMW算法 。

多用户多方式混合随机交通平衡分配模型

为了实现交通网络混合交通流随机平衡分配,分析了广义费用下多用户多方式的路径选择机理与网络平衡条件及信息条件下多用户多方式对路径选择的影响特征,运用数学规划理论,建立了基于信息条件的随机混合交通平衡分配模型,并证明了模型解的等价性与唯一性。计算结果表明:在信息市场占有率为30%,经过6次迭代,模型的解能够很快收敛,显示了信息条件占有率对交通方式选择和流量分配的影响程度,因此,模型可行。

两边用户多归属的平台价格策略研究

关于平台免费甚至补贴的研究大多基于至少一边用户单归属的假设,当两边用户都可以多归属时,平台采用倾斜的价格结构策略未必能够达到预期目标。基于Hotelling线性模型设计了一个允许两边用户多归属的平台竞争模型,用于分析两边用户多归属对平台免费与补贴策略的影响。研究发现:两边用户多归属是很可能在竞争性平台市场中出现的;在用户选择多归属时,平台对一类用户的吸引力取决于竞争平台对另一类用户的吸引力,同平台内用户之间的相互依赖性被削弱;在两边部分多归属的情况下,平台的价格补贴是否有效取决于同平台两边用户间的依赖程度,如果用户间依赖较弱,平台对一边用户的补贴无法增强对另一边用户的吸引力,如果用户间完全依赖,补贴一边用户将成为最优策略。

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.

停车收费影响下的多用户多方式混合交通平衡分配模型

考虑停车收费对城市交通分配的影响,把出行者划分为拥有自用车的出行者和无车的出行者两类.在公交优先策略实施的前提下,分析了拥有自用车出行者选择驾车或公交车出行,无车的出行者选择搭乘出租车或公交车出行的多用户多方式混合交通平衡配流问题,运用数学规划理论,建立了停车收费影响下的多用户多方式混合交通平衡分配模型,证明了模型解的等价性与唯一性.计算结果表明:当停车收费水平提高时,路网中的出行者选择驾车的出行需求显著减少,而选择出租车和公交的出行需求都明显增加.

面向5G通信的多用户多天线系统设计与性能分析

本文通过探讨天线阵列设计、信道模型构建、预编码与信号检测算法,以及动态波束管理与多用户波束赋形技术,明确了提高频谱效率、能量效率和系统吞吐量的途径。同时分析了毫米波技术应用中的天线设计挑战、传播特性与路径损耗问题,以及实际网络部署中的网络规划与干扰管理策略。探讨分析表明,在复杂多变的实际应用场景下,综合技术运用与管理可以显著提升5G多用户多天线系统的整体性能,推动无线通信技术的新一轮飞跃。

基于用户多兴趣的协同过滤策略改进研究

协同过滤机制利用用户之间的相似性来推荐信息,能够为用户发现新的感兴趣的内容,它作为一种行之有效的技术被应用到很多领域中。但传统的协同过滤算法不能反映用户的多个兴趣及兴趣更新情况。基于此不足,在用户聚类协同过滤算法的基础上进行了改进,其基本思想是在基于用户聚类的基础上研究用户多兴趣的表示。针对用户兴趣偏好及更新情况引入基于时间的数据阈值、兴趣类型和用户项目兴趣权重的概念和公式。在此基础上将它们有机结合,融入基于用户聚类的协同过滤算法的推荐过程中。实验表明,改进后的算法比传统协同过滤算法在推荐准确度上有明显提高。

多用户多模式多准则随机用户均衡模型

在网络中存在多类用户和多种模式,每一类用户按照出行时间和出行费用2个准则共同选择模式和路径,且不同模式间阻抗的相互影响满足对称条件的前提下,建立了多用户多模式多准则的随机用户网络均衡模型,用一个等价最小凸规划公式来表示这一混合均衡状态,并证明了所构建的数学规划公式与基于Logit的随机用户均衡条件的等价性,进一步证明了模型最优解的存在性和惟一性条件.最后用一个简单算例表明了所构建的模型的正确性和可行性.

面向群智共创的用户多模态信息设计

目的通过群智共创理论视角,探索用户多模态信息设计应用与虚拟网络下多角色共创设计方法,提出面向群智共创的用户多模态信息设计模型,优化文创产品设计中用户设计参与度与用户满意度。方法从群智共创理念出发,根据用户参与设计的行为,提出从“显性—隐性”“感性—理性”两个维度来划分用户多模态信息,并构建相应的用户多模态信息结构以及设计应用方法。同时以“听见敦煌”声纹识别藻井文创定制APP设计为实践对象,对面向群智共创的用户多模态信息设计方法进行验证。结果群智共创场景下,在声纹识别藻井文创设计中的用户多模态信息设计方案可以提高用户参与度与消费体验满意度,形成用户设计优化链路,为提升设计质量提供支持。结论面向群智共创的用户多模态信息设计,可以通过分析挖掘用户信息,并将其特征融入设计,提升设计效率,推进群智共创。

低复杂度多用户多输入多输出系统预编码算法

针对多用户多输入多输出(Multi-user Multiple-input Multiple-output,MIMO)系统虽可获得很好的系统容量性能,用户间却彼此存在干扰的问题,提出了一种具有较低计算量的线性块对角化预编码算法,并进一步给出了发送端性能优化预处理算法,从而较好的消除用户间干扰,并充分利用多用户MIMO系统容量性能.所提算法可以获得相近的误码率性能,具有较低的计算量,较好的满足了无线通信系统实时性、快速性的要求.仿真结果验证了所提算法的有效性.

基于时隙变换的多用户多载波相关延迟移位键控系统

为了改善多用户相关延迟移位键控(CDSK)系统误码率(BER)较高的缺点,该文提出一种基于时隙变换的多用户多载波相关延迟移位键控(TST-MUMC-CDSK)系统。该方案采用置换矩阵对参考信号进行变换达到传输多用户信息的目的。在发送端,复制P次之后的混沌信号与经过希尔伯特变换的正交信号一同经过时隙变换器,产生2N个相互正交的混沌信号来承载2N个用户信息,大大提高了系统的传输速率。该文推导了该系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和瑞利衰落信道(RFC)下的误码率表达式,通过理论分析以及数值仿真验证了理论推导的正确性。仿真结果表明对比于其他同类系统,所提系统在相同误码率的情况下可以节约更多的比特能量,在误码率同为10–2时,该系统所需的信噪比比降噪多用户相关延迟移位键控(NR_MUCDSK)系统低1.5 dB,比无信号间干扰多用户相关延迟移位键控(NISI_MU_CDSK)系统低2.6 dB。该系统具有良好的理论价值,且为实际工程应用提供了良好的参考。

面向视障家庭用户多样性的饮水机设计研究

目的针对视障家庭用户在饮水方面具有多样性和差异性需求的情况,分析现有饮水机设计研究的不足。基于包容性设计理念,进行家庭用户操作能力水平多样性分析,以及饮水机偏好多样性分析,以此指导饮水机产品的开发设计。方法运用观察访谈法对视障家庭饮水需求进行挖掘与整理,通过问卷调研法了解用户的偏好。其次,对视障家庭中视障者、老年人、中青年三类用户进行现有饮水机的可用性测试,结合用户饮水需求和产品偏好提出三个设计策略:多模式简化使用步骤、水质检测提升饮水品质、多通道反馈适配操作能力,基于此对饮水机进行再设计。结论在符合视障家庭用户多样能力的前提下,通过设计实践满足用户的多样需求,提升了视障家庭饮水机的使用体验,为改善视障家庭饮水问题提供了切实可行的方法参考,对相关产品设计具有一定参考价值。

基于合作似然检测和球形译码的多用户多输入输出多跳中继系统

针对多输入输出(MIMO)系统在传输数据过程中的误码率(BER)和信道容量优化问题,提出一种基于合作似然检测和球形译码的多用户MIMO多跳中继系统。首先,该系统构建二阶协作的MIMO中继系统模型对信道数据的中继传输过程以及路径损耗、阴影衰落情况进行分析;接着,通过球形译码来推导出等效的最大似然规则进行对数正态阴影衰落检测;最后提出最大调和平均信道功率选择策略,基于相关性链路度量和最大信道功率阈值为用户选择误码率更小的接入链路,从而改善多用户MIMO系统的性能。实验仿真结果显示,与基于互信息最大化的多用户MIMO多跳中继系统以及基于解码转发和多入多出技术正交空时分组编码(STBC)的中继系统相比,该系统在数据传输过程中的平均比特误码率分别降低了27.4%和32.6%,平均信道容量分别提高了9.5%和12.7%,因此在减少误码率和提高信道容量上具有较好的效果。