信息推荐系统中的朋友关系预测算法设计

伴随着互联网规模的不断扩展,信息过载问题越来越突出。信息推荐系统被视为解决信息过载问题的最有效方法。然而目前的方法大多数仅考虑用户独立的反馈,而忽略用户的社会属性对推荐的重要作用,这对信息推荐系统的性能会造成巨大的影响。为此,本文提出了基于朋友关系预测的信息推荐算法,将用户的社会关系预测引入信息推荐过程中,分别基于用户的拓扑信息及历史交互信息建立用户社会关系的存在性判定及关系类型判定,并利用线性回归分析方法和逻辑回归分析方法实现了基本特征的融合。最后,通过在Epinions和Slashdot真实数据集上的实验证明,本方法能够有效提高用户社会关系预测的准确性。     

恒速偏频激光陀螺系统航向敏感误差的在线标定与补偿

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,建立了静基座初始对准时系统中标定参数变化误差对航向敏感误差影响的数学模型。为克服外场测试环境下难以分别精确估计各标定参数的限制,提出将安装关系矩阵参数误差对航向敏感误差的作用视为一个整体进行标定;不需要外部基准,即可基于最小二乘算法实现航向敏感误差系数的在线标定。采用标定得到的航向敏感误差系数,利用原理样机进行了在线补偿精度实验测试。实验结果表明,所提出的在线标定与补偿方法能够有效消除航向敏感误差,提高初始对准航向角精度。     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

基于改进广义成本函数的可靠性分配优化

可靠性分配优化问题的难点在于影响分配的各类因素与可靠性指标间关系的描述与表达.从可靠性成本与各类影响因素的内在关系人手,通过改进广义成本函数进行各类影响因素的融合处理,构建得出新的可靠性分配优化模型实现可靠性指标的综合求解.     

Ad Hoc网的IEEE802.11 MAC协议退避算法

IEEE802.11的MAC协议是移动Ad Hoc网络目前事实上的标准.节点成功发送后,该协议中的信道接入退避算法将节点竞争窗口值CW(contention window)设为最小竞争窗口值CWmin,这种算法易造成某个节点一直占有信道,使得其他节点出现“饥饿”现象.提出一种改进算法EBEB(enhanced binary exponential backoff),用窗口阀值CWmid区分网络状态,让节点据此来合理的设置当前的竞争窗口,而不是直接设为最小值,避免节点之间产生严重的不公平.仿真结果表明改进算法EBEB在数据丢失量、时延、吞吐量上优于原有的BEB(Binary exponential backoff)算法.     

THEORY AND APPLICATION TO THE US MILITARY

An ever‐growing share of defence R&D expenditures is being dedicated to the development and fielding of integrative technologies that enable separate individual systems to work in a coordinated and synergistic fashion as a single system. This study explores the optimal defence budget allocation to the development and acquisition of weapon systems and to the development of integrative technologies. We develop a suitable optimization framework, and then use it to derive the optimal budget allocation and analyse its properties. Finally, we use US defence budget data to calibrate the parameters of the model and provide a quantitative measure for the apparent US military supremacy.     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

基于贪婪算法的影响网络行动方案优选

针对影响网络中行动方案的优选问题,分析了现有方法存在的不足,提出了一种基于贪婪算法的行动方案优选方法。该方法采用自顶向下的搜索方式,通过分析行动组合对期望效果的整体影响来选择较优的行动方案。并进行实例验证。结果表明,与灵敏度分析法和穷举搜索法相比,该方法能够在较短时间内找到较优的可行行动方案集合,可有效支持行动方案的优选。