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8 个结果
  • 简介:针对BPR模型收敛速度慢的问题,RandleS提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度,可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足,我们提出了一种将AOBPR模型与经典的基于矩阵分解的SVD++算法相结合的算法AOBPR_SVD++.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证,表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

  • 标签: 推荐系统 协同过滤 隐式反馈 显式反馈 矩阵分解
  • 简介:低密度奇偶校验码(LowDensityParityCheckcodes,LDPCcodes)极化码(Polarcodes),是国际移动通信标准化组织3GPP在5G(5th-Generation)增强移动宽带场景的信道编码技术方案中,分别作为数据信道控制信道的编码方案.LDPC码编码复杂度较高、硬件资源需求较大以及存在错误平层,而极化码具有线性编码复杂度以及瀑布式下降曲线,基于二者的级联系统可以大大改善彼此的缺点.首先我们研究分析了现有的级联系统,其次详细介绍了级联系统的实现方法,最后就级联系统研究中现存问题进行了分析,并探讨了其未来发展趋势.

  • 标签: LDPC码 极化码 级联码 BP译码算法
  • 简介:软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

  • 标签: 深度学习 迁移学习 GUI自动测试 云平台
  • 简介:针对两连杆三自由度机械臂的电机故障碰撞故障的分类,将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量;搭建ADAMS机械臂虚拟样机,分析故障引起的残余动量特征值变化情况;虚拟样机与Matlab/Simulink进行联合仿真支持向量机故障分类器训练,测试表明采用时频特征向量得到的故障分类准确率为98%;在工业机械臂上开展了碰撞故障实验,得到的故障分类结果表明,基于残余动量时频特征支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.

  • 标签: 机械臂 残余动量 故障检测 故障分类 支持向量机
  • 简介:为了解宁波市不同区域生猪感染猪链球菌2型的现状,我们在不同时间从宁波市不同区域采集了两种猪龄的病猪咽喉拭子、死猪扁桃体、屠宰场鲜肉市场猪肉等四类251份生猪样品进行检测分析.样品经选择增菌培养,采用荧光定量PCR方法检测猪链球菌2型cps2j、mrpef三种毒力基因,评估检测猪链球菌2型感染情况菌株毒力风险.结果表明,不同区域样本中猪链球菌2型三种毒力因子检出率在病猪咽喉拭子中最高(53.2%、41.9%、40.3%),其次是死猪扁桃体样本;4—6月份病猪中猪链球菌2型检出率高达77.8%,且高毒力型猪链球菌2型菌株(cps2j+mrp+ef+)也大量检出(61.1%).说明春季是猪感染猪链球菌2型感染高发时节,尤其要做好防疫工作.

  • 标签: 猪链球菌2型 毒力因子 荧光定量PCR
  • 简介:肌音可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化,之前相关的文献主要研究的是静力运动疲劳的肌音特征.现在我们对动力运动疲劳产生的肌音信号变化特征进行分析,提取腓肠肌坐姿负重提踵至疲劳所产生的肌音信号并进行分析,得到了肌音信号中值频率的变化规律.计算显示随着时间的延长疲劳的加深,肌音信号的中值频率呈现增大的趋势,与静力运动疲劳所得的结论有所不同.实验结果显示,肌音信号的特征受运动类型影响较大,静力运动所得出的结论不能适用于动力运动.

  • 标签: 动力性运动 疲劳肌音 中值频率
  • 简介:针对观缆车主轴系统难以拆卸的特点,将声发射检测技术应用于观缆车轴承的故障诊断中,提出一种经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)与近似熵相结合的观缆车轴承故障诊断方法.即利用观缆车试验台对滚动轴承无故障、内圈故障滚动体故障进行模拟,采集其声发射信号.通过EMD方法将获取的声发射信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsicmodefunction,IMF)分量,然后利用能量相关系数法选取IMF分量,最后对筛选的IMF分量进行近似熵计算.实验结果表明,该方法能够有效判断观缆车滚动轴承是否存在故障.

  • 标签: 声发射 经验模态分解 近似熵 故障诊断
  • 简介:近年来,目标显著检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数图像拉普拉斯正则化对显著目标进行稀疏约束,以此提高显著检测精准度.经过与4种已有的常用显著检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

  • 标签: 目标显著性检测 矩阵分解 加权Schatten-p范数 树结构 拉普拉斯正则化