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Implicit Trust Based Context-Aware Matrix Factorization for Collaborative Filtering
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作者 李继云 孙才奇 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2016年第6期914-919,共6页
Matrix factorization(MF) has been proved to be a very effective technique for collaborative filtering(CF),and hence has been widely adopted in today's recommender systems.Yet due to its lack of consideration of th... Matrix factorization(MF) has been proved to be a very effective technique for collaborative filtering(CF),and hence has been widely adopted in today's recommender systems.Yet due to its lack of consideration of the users' and items' local structures,the recommendation accuracy is not fully satisfied.By taking the trusts among users' and between items' effect on rating information into consideration,trust-aware recommendation systems(TARS) made a relatively good performance.In this paper,a method of incorporating trust into MF was proposed by building user-based and item-based implicit trust network under different contexts and implementing two implicit trust-based context-aware MF(ITMF)models.Experimental results proved the effectiveness of the methods. 展开更多
关键词 matrix factorization(MF) collaborative filtering(CF) implicit trust network contex aware
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唐山市大气颗粒物和O_(3)多尺度变化及影响因素
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作者 韩力慧 兰童 +7 位作者 程水源 王慎澳 田健 齐超楠 肖茜 王海燕 韩登越 王迎澳 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1185-1194,共10页
采用KZ滤波法、多元逐步回归法和小波相干性分析法,从不同时间尺度探究了唐山市2015~2022年间PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)的演变特征,并有效区分和定量估算了污染源排放和气象因素对污染物浓度的贡献,揭示了气象因素对污染物不同尺度的影... 采用KZ滤波法、多元逐步回归法和小波相干性分析法,从不同时间尺度探究了唐山市2015~2022年间PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)的演变特征,并有效区分和定量估算了污染源排放和气象因素对污染物浓度的贡献,揭示了气象因素对污染物不同尺度的影响,以及颗粒物和O_(3)之间的协同作用机制.结果表明:研究期间唐山市颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)的浓度长期分量均呈现显著下降趋势,季节分量和短期分量均呈现不同程度的周期波动.O_(3)浓度长期分量变化幅度较小,其季节分量和短期分量均在每年5~7月之间有明显变化趋势.颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)浓度的长期分量变化主要由源排放因素控制,且源排放贡献占90%以上,而O_(3)浓度的长期分量变化则由源排放和气象因素共同控制,且其贡献比例约为2:3.气象因素温度、相对湿度、地表垂直风速和降水量对PM_(2.5)主要表现为小时间尺度的正向作用和大时间尺度的负向作用.温度和短波辐射强度对O_(3)主要呈正向影响,而PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)之间存在小时间尺度的正向影响和大时间尺度的负向作用. 展开更多
关键词 颗粒物 O_(3) KZ滤波 小波相干性 贡献 影响因素
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Power Factor Improvement of AC-DC Converter Based on Separately Excited DC Motor Using Passive Filter
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作者 Shazia Baloch Mukhtiar Ahmed Mahar +1 位作者 Raza Haider Shakeel Ahmed 《Open Journal of Energy Efficiency》 2016年第3期71-77,共8页
In industries DC motor drives are very essential due to their high performance applications such as its reliability, ease of control, low cost and simplicity. And speed control of these motors is very easy due to powe... In industries DC motor drives are very essential due to their high performance applications such as its reliability, ease of control, low cost and simplicity. And speed control of these motors is very easy due to power electronic AC-DC converters. These power electronic converters are with prominent low power factor and higher Total Harmonic Distortion (THD). These converters operate only for short time resulting non-sinusoidal waveform. This problem of harmonic distortion can be mitigated by reshaping the non-sinusoidal waveform to pure sine wave. Different wave shaping techniques have been developed by using different filters among which one is tuned passive filter. This paper proposed power factor improvement and harmonic mitigation of AC-DC converters based on separately excited DC motor using tuned passive filter. In this context experimental model is designed and results are analyzed by power quality analyzer. 展开更多
关键词 DC Motors AC-DC Converters Power factor Total Harmonic Distortion Passive filters
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结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法
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作者 史加荣 何攀 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期299-306,共8页
协同过滤是推荐系统中最经典的方法之一,能够满足人们对个性化推荐任务的需求,但许多协同过滤算法在面对评分数据稀疏性问题时推荐效果不佳。为解决此问题,提出一种结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法。先使用矩阵补全技术对用户项目... 协同过滤是推荐系统中最经典的方法之一,能够满足人们对个性化推荐任务的需求,但许多协同过滤算法在面对评分数据稀疏性问题时推荐效果不佳。为解决此问题,提出一种结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法。先使用矩阵补全技术对用户项目评分矩阵进行补全,再利用补全后的矩阵对已评分的用户和项目分别寻找其近邻项,进而构造用户与项目的评分协同向量,最后使用宽度学习系统来构建用户项目与评分之间的复杂的非线性关系。在MovieLens和filmtrust数据集上对所提出算法的有效性进行检验。试验结果表明,与当前最先进的方法相比,该方法能够有效地缓解数据稀疏性问题,具有较低的计算复杂度,在一定程度上提升了推荐系统的性能。 展开更多
关键词 推荐系统 宽度学习系统 矩阵补全 宽度协同过滤 协同过滤 深度矩阵分解 数据稀疏性 深度学习
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GNSS/MEMS IMU车载组合导航中IMU比例因子误差的影响分析
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作者 张提升 王冠 +3 位作者 陈起金 唐海亮 王立强 牛小骥 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期134-137,共4页
从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10... 从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10^(-3)时,增广比例因子误差有助于提高导航精度,但计算量增加约170%;降维模型能够达到高维模型的导航精度,与不增广比例因子误差相比,计算量仅增加约70%。 展开更多
关键词 车载组合导航 MEMS IMU 比例因子误差 状态模型 卡尔曼滤波
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基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计
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作者 盛开宇 陈熙源 +2 位作者 汤新华 闫晣 高宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,共7页
为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频... 为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。 展开更多
关键词 卫星导航 自适应强跟踪Kalman滤波 渐消因子 卡方分布 软件接收机
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剪切增稠液微胶囊的制备与性能研究
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作者 俞波 赵炳乾 +3 位作者 倪叶舟 钱坤 俞科静 陈坤林 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,共7页
本研究以壳聚糖材料为壁材,剪切增稠液(STF)为芯材,通过单凝聚法制备了STF微胶囊(STF MCs)。通过单因素实验研究,确定了微胶囊的制备工艺参数:司盘80(Span 80)与吐温80(Tween 80)作为分散剂,复配比例为3∶1;乳化剂用量为11%,核壳比为2... 本研究以壳聚糖材料为壁材,剪切增稠液(STF)为芯材,通过单凝聚法制备了STF微胶囊(STF MCs)。通过单因素实验研究,确定了微胶囊的制备工艺参数:司盘80(Span 80)与吐温80(Tween 80)作为分散剂,复配比例为3∶1;乳化剂用量为11%,核壳比为2∶1,搅拌速度为600 r/min,反应温度为60℃;体系的油水比为1∶2。在此条件下制得的STF MCs呈较为规整的球形,粒径分布较为均匀,且主要集中在3μm左右。结果表明,碳纳米管的引入有效改善了STF的流变性能。掺杂CNTs的STF体系具有更小临界剪切速率,更快的黏度突变,并且峰值黏度增加近一倍;芯材和微胶囊乳液的红外光谱大部分都一致,表明壳聚糖成功吸附在芯材液滴表面,实现了对STF的包封。壁材对芯材STF起到了保护作用,提升了芯材STF的热稳定性。 展开更多
关键词 剪切增稠液 微胶囊 单凝聚法 单因素筛选 防护性能
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基于SVD的复数UKF及电力系统对称分量估计
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作者 崔博文 陶成蹊 《船电技术》 2024年第4期1-5,共5页
电力系统对称分量的检测对于电力系统安全稳定的运行具有很重要的意义。利用复数域无迹卡尔曼滤波算法,对三相电压系统的正负序分量及频率进行了估计。为了提高复数无迹卡尔曼滤波的参数估计精度及算法稳定性,引入最优自适应因子并对预... 电力系统对称分量的检测对于电力系统安全稳定的运行具有很重要的意义。利用复数域无迹卡尔曼滤波算法,对三相电压系统的正负序分量及频率进行了估计。为了提高复数无迹卡尔曼滤波的参数估计精度及算法稳定性,引入最优自适应因子并对预测协方差矩阵进行SVD分解,提出了基于SVD的自适应CUKF算法。为消除零序分量,对三相电压分量进行αβ变换,定义了复数形式的状态变量,建立了非线性状态方程及观测方程,实现了正序、负序对称分量估计。通过与普通复数域无迹卡尔曼滤波算法对比,所提研究方法在估计精度及收敛速度等方面优于传统无迹卡尔曼滤波方法。 展开更多
关键词 复数无迹卡尔曼滤波 对称分量估计 最优自适应因子 奇异值分解
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抗差Vondrak滤波方法在时间频率传递中的应用
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作者 张智超 贾小林 +2 位作者 焦文海 严祥高 李佳豪 《全球定位系统》 CSCD 2024年第2期23-29,共7页
时间频率传递的结果会受到非模型化误差和观测噪声的影响,其噪声常为高频信号,构建低通滤波器可在一定程度上消除观测值序列中的高频噪声信号.本文对Vondrak滤波函数的本质进行剖析,通过IGG3算法对钟差序列进行定权并采用频率响应法选... 时间频率传递的结果会受到非模型化误差和观测噪声的影响,其噪声常为高频信号,构建低通滤波器可在一定程度上消除观测值序列中的高频噪声信号.本文对Vondrak滤波函数的本质进行剖析,通过IGG3算法对钟差序列进行定权并采用频率响应法选择适合的滤波因子;对不同的链路分别进行卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer,TWSTFT)、基于软件接收机的卫星双向时间传递(two-way satellite time and frequency transfer based on software defined receiver,SDR-TWSTFT)和短基线共视时间频率传递实验,并对钟差结果采用抗差Vondrak滤波进行平滑去噪.结果表明:滤波后的钟差序列能够很好地反映原始钟差序列的趋势;平滑后的TWSTFT钟差结果,日波动效应得到了有效的抑制,精度有明显提升;对于共视钟差结果,精度有明显提升,与精密单点定位(precise point positioning,PPP)时间传递结果的差值保持在−1.0~1.0 ns范围内. 展开更多
关键词 抗差Vondrak滤波 平滑因子 共视时间频率传递 卫星双向时间频率传递(TWSTFT) 精密单点定位(PPP)
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滤波器弹性的深度神经网络通道剪枝压缩方法
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作者 李瑞权 朱路 刘媛媛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期163-171,共9页
深度神经网络(deep neural network,DNN)在各个领域获得了巨大成功,由于其需要高额的计算和储存成本,难以直接将它们部署到资源受限的移动设备端。针对这个问题,对网络中的全局滤波器重要性评估进行了研究,提出滤波器弹性的通道剪枝压... 深度神经网络(deep neural network,DNN)在各个领域获得了巨大成功,由于其需要高额的计算和储存成本,难以直接将它们部署到资源受限的移动设备端。针对这个问题,对网络中的全局滤波器重要性评估进行了研究,提出滤波器弹性的通道剪枝压缩方法以轻量化神经网络的规模。该方法先设置层间局部动态阈值改进L1正则化(L1 lasso)稀疏训练中剪枝过度的不足;然后将其输出乘以通道缩放因子替换普通的卷积层模块,利用滤波器的弹性大小定义全局滤波器的重要性,其数值由泰勒公式估计得出并排序,同时设计新的滤波器迭代剪枝框架,以平衡剪枝性能和剪枝速度的矛盾;最后利用改进的L1正则化训练和全局滤波器重要性程度进行复合通道剪枝。在CIFAR-10上使用所提方法对VGG-16进行实验,减少了80.2%的浮点运算次数(FLOPs)和97.0%的参数量,而没有明显的准确性损失,表明了方法的有效性,能大规模地压缩神经网络,可部署于资源受限的终端设备。 展开更多
关键词 模型压缩 滤波器重要性 通道剪枝 缩放因子 弹性
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基于相对离群因子的标签噪声过滤方法
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作者 侯森寓 姜高霞 王文剑 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期154-168,共15页
分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题,目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声.离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤,但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性,使得离群点检测算法无法精确检测分类数... 分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题,目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声.离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤,但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性,使得离群点检测算法无法精确检测分类数据集中的标签噪声.针对这些问题,提出一种基于离群点检测技术、适用于过滤类别型标签噪声的方法--基于相对离群因子(Relative outlier factor,ROF)的集成过滤方法(Label noise ensemble filtering method based on rel-ative outlier factor,EROF).首先,通过相对离群因子对样本进行噪声概率估计;然后,再迭代联合多种离群点检测算法,实现集成过滤.实验结果表明,该方法在大多数含有标签噪声的数据集上,都能保持优秀的噪声识别能力,并显著提升各种分类模型的泛化能力. 展开更多
关键词 分类 标签噪声 离群点检测 相对离群因子 噪声过滤
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改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法
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作者 杨遵立 张衡 +2 位作者 吕伟 余娟 张从胜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期19-24,共6页
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位... 卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最优的位置预测信息。仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度都得到提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 BP神经网络 更新因子 优化模型
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一种GNSS/SINS组合导航的改进鲁棒滤波算法
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作者 孙玉梅 王学伟 任宪洁 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期6-12,共7页
GNSS/SINS(全球卫星导航/捷联惯性导航)组合导航系统的最优卡尔曼滤波需要满足测量值为高斯分布的假设条件,否则将会导致滤波精度下降甚至发散。鲁棒滤波是解决上述问题的有效方法,但在提高滤波精度方面存在一定的局限性。为了解决该问... GNSS/SINS(全球卫星导航/捷联惯性导航)组合导航系统的最优卡尔曼滤波需要满足测量值为高斯分布的假设条件,否则将会导致滤波精度下降甚至发散。鲁棒滤波是解决上述问题的有效方法,但在提高滤波精度方面存在一定的局限性。为了解决该问题,基于马氏距离和牛顿迭代法提出了一种改进的鲁棒滤波方法。首先,根据马氏距离判断测量值是否存在异常;然后,根据牛顿迭代法引入一个比例因子以对测量噪声协方差矩阵进行优化与调整,进而较精确地调整测量值与系统模型信息在滤波过程中的比重;最后,基于最优卡尔曼滤波(KF)、传统鲁棒卡尔曼滤波(RKF)及文中提出的改进鲁棒卡尔曼滤波(IRKF)对GNSS/SINS组合导航系统进行仿真分析及性能对比。实验结果表明,相对于KF,IRKF可提高位置及速度精度分别为14.1%及13.8%,相对于RKF,IRKF可提高位置及速度精度分别为8.1%及7.7%。 展开更多
关键词 组合导航系统 马氏距离 鲁棒滤波算法 比例因子
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一种状态约束下的抗差自适应联邦滤波算法
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作者 冯抗洪 宋迎春 崔先强 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期138-143,共6页
充分利用先验约束信息可以提高多传感器组合导航的定位精度和可靠性。将状态约束下的卡尔曼滤波扩展到传统联邦滤波中,提出一种状态约束下的联邦滤波算法。当子传感器出现异常时,在状态约束下的联邦滤波基础上,采用Huber方法调整子滤波... 充分利用先验约束信息可以提高多传感器组合导航的定位精度和可靠性。将状态约束下的卡尔曼滤波扩展到传统联邦滤波中,提出一种状态约束下的联邦滤波算法。当子传感器出现异常时,在状态约束下的联邦滤波基础上,采用Huber方法调整子滤波器观测噪声矩阵,同时在信息分配阶段引入自适应信息分配因子,实时调整子滤波器融合权重,得到一种状态约束下的抗差自适应联邦滤波算法,以进一步减少不准确的子滤波器估计对融合结果的影响。将该方法应用在捷联惯导、全球导航卫星系统和里程计的多传感器组合导航系统中。仿真实验表明,状态约束下的联邦滤波估计精度优于传统联邦滤波,状态约束下的抗差自适应联邦滤波能够进一步提高观测异常下的导航定位精度和可靠性。 展开更多
关键词 联邦滤波 状态约束 Huber方法 自适应信息分配因子
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基于GNSS/UWB的多无人机协同定位技术
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作者 鄢家鑫 贺晓华 +1 位作者 周泽波 林国泉 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期121-128,共8页
针对多无人机之间位置信息的求解问题,提出基于GNSS/UWB的分布式协同定位方法,并基于因子图理论构建了一套分布式数据融合框架,在无人机之间引入消息传送与接收以实现信息共享,然后采用和积算法求取无人机节点位置信息的边缘概率密度函... 针对多无人机之间位置信息的求解问题,提出基于GNSS/UWB的分布式协同定位方法,并基于因子图理论构建了一套分布式数据融合框架,在无人机之间引入消息传送与接收以实现信息共享,然后采用和积算法求取无人机节点位置信息的边缘概率密度函数。设计了基于改进EKF的迭代滤波器对无人机状态进行估计,对算法进行仿真。仿真结果表明,该分布式协同定位算法有着接近于集中式协同定位算法的定位精度,并且优于单点独立定位算法的定位精度。 展开更多
关键词 分布式 协同定位 因子图 迭代滤波 信息融合
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基于多尺度形态学滤波和K-SVD的轴承复合故障特征提取方法
16
作者 何建国 区瑞坚 +1 位作者 张玮 薛卓 《轻工机械》 CAS 2024年第1期64-72,79,共10页
针对滚动轴承复合故障诊断中的故障特征分离和提取难题,课题组提出一种基于多尺度形态滤波(multiscale morphological filtering,MMF)和K-SVD字典学习的复合故障特征分离与提取方法。首先,利用多尺度形态学滤波的尺度差异对信号进行分解... 针对滚动轴承复合故障诊断中的故障特征分离和提取难题,课题组提出一种基于多尺度形态滤波(multiscale morphological filtering,MMF)和K-SVD字典学习的复合故障特征分离与提取方法。首先,利用多尺度形态学滤波的尺度差异对信号进行分解,实现复合故障特征分离;其次,通过特征能量因子(feature energy factor,FEF)筛选出最佳尺度分量,并利用K-SVD分别构建学习字典库;然后,通过正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)从字典库中重构出信号;最后,结合迭代求差思想,对复合故障进行分离和特征强化。仿真和实验分析表明该方法能够自适应地分离并准确提取滚动轴承复合故障特征。与经典变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法对比,该方法具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承 复合故障 多尺度形态滤波 特征能量因子 字典学习 正交匹配追踪算法
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融合时间因素的隐语义模型推荐算法
17
作者 马震 《电子设计工程》 2024年第8期50-54,共5页
针对传统推荐算法中存在数据稀疏和精确度不高的问题,提出一种融合时间因素的隐语义模型推荐算法,在隐语义模型中引入时间偏置项体现时间推移对用户兴趣偏好的影响,解决数据稀疏问题的同时降低时间推移造成的误差,结合基于邻域的协同过... 针对传统推荐算法中存在数据稀疏和精确度不高的问题,提出一种融合时间因素的隐语义模型推荐算法,在隐语义模型中引入时间偏置项体现时间推移对用户兴趣偏好的影响,解决数据稀疏问题的同时降低时间推移造成的误差,结合基于邻域的协同过滤模型求出目标用户推荐列表。采用Movielens1M数据集验证算法的有效性,实验证明该算法与基于用户的协同过滤算法以及基于隐语义模型的推荐算法,能有效解决数据稀疏问题,在准确率、召回率和综合F值上分别比基于用户的协同过滤算法提高1.66%、2.12%、2.04%,比基于隐语义模型的推荐算法分别提高1.38%、1.48%、1.49%,能够进一步提高推荐系统的准确性及推荐质量。 展开更多
关键词 时间因素 隐语义模型 矩阵分解 协同过滤
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基于协同过滤和深度学习的信息分析算法
18
作者 刘承佳 吴鹏 郑晓娟 《电子设计工程》 2024年第3期92-96,共5页
针对在结构复杂的大型人力资源数据库中,传统协同过滤算法存在冷启动的问题,文中开发了一种数据信息的综合分析算法。该算法在传统协同过滤算法的基础上融合了深度学习模型,采用栈式去噪自编码器和概率矩阵分解模型求出项目的隐语义矩... 针对在结构复杂的大型人力资源数据库中,传统协同过滤算法存在冷启动的问题,文中开发了一种数据信息的综合分析算法。该算法在传统协同过滤算法的基础上融合了深度学习模型,采用栈式去噪自编码器和概率矩阵分解模型求出项目的隐语义矩阵。同时还构建了相关项目的评分矩阵,并利用该矩阵对项目得分加以预测,且将其作为冷启动项目的分数。通过协同过滤算法进行项目推荐,从而解决了算法的冷启动问题,并提高了综合性能。实验测试结果表明,文中所提算法较传统协同过滤算法的推荐准确率提高了约20%。 展开更多
关键词 协同过滤 深度学习 自编码器 概率矩阵分解 隐语义矩阵 冷启动
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基于异常检测的标签噪声过滤框架
19
作者 许茂龙 姜高霞 王文剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期87-99,共13页
噪声是影响机器学习模型可靠性的重要因素,而标签噪声相比特征噪声对模型训练更具决定性的影响。噪声过滤是处理标签噪声的一种有效方法,它不需要估计噪声率,也不需要依赖任何损失函数,然而目前大多数标签噪声过滤算法都会面临过度清洗... 噪声是影响机器学习模型可靠性的重要因素,而标签噪声相比特征噪声对模型训练更具决定性的影响。噪声过滤是处理标签噪声的一种有效方法,它不需要估计噪声率,也不需要依赖任何损失函数,然而目前大多数标签噪声过滤算法都会面临过度清洗问题。针对此问题,文中提出了基于异常检测的标签噪声过滤框架,并在此框架下给出了一种自适应近邻聚类的标签噪声过滤算法AdNN(Label Noise Filtering via Adaptive Nearest Neighbor Clustering)。该算法分别考虑分类问题中的每一个类别,把标签噪声检测问题转化成离群点检测问题,识别出每一个类别的离群点,然后根据相对密度去除离群点中的非噪声样本,得到噪声备选集,最后通过噪声因子对噪声备选集中的离群点进行噪声识别和过滤。实验结果表明,在合成数据集和公开数据集上,所提噪声过滤方法可以减轻过度清洗现象,同时能够得到很好的噪声过滤效果和分类预测性能。 展开更多
关键词 标签噪声过滤 离群点检测 自适应k近邻 相对密度 噪声因子
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Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter 被引量:10
20
作者 YANG Yuanxi GAO Weiguang 《Geo-Spatial Information Science》 2007年第3期200-203,共4页
二种褪色的过滤器和他们的原则被介绍。一个适应柔韧的过滤器与相应原则被给。在控制运动学的模型错误的影响的褪色的过滤器和适应地柔韧的过滤器的基本能力被分析。一个实际例子被给。褪色的过滤器和适应地柔韧的过滤器的结果被比较并... 二种褪色的过滤器和他们的原则被介绍。一个适应柔韧的过滤器与相应原则被给。在控制运动学的模型错误的影响的褪色的过滤器和适应地柔韧的过滤器的基本能力被分析。一个实际例子被给。褪色的过滤器和适应地柔韧的过滤器的结果被比较并且分析。为了控制优先的州的错误或运动学的模型的影响,到估计的礼品的错误说参数,褪色的过滤器,使用fading 因素限制 Kalman 过滤器的存储器长度并且做现在的大小的大多数使用,象1960年代和1970年代一样早在统计的域里被开发[ 1'2 ]。这篇论文的作者分别地在实际应用分析了褪色的过滤器,在在州的参数估计上控制运动学的模型错误的影响的能力和可能存在的问题的基本性质。 展开更多
关键词 KALMAN滤波器 衰退滤波 自适应滤波 衰退因素
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