简介:摘要:经验模态分解(EMD)算法是由 NE. Huang 等人提出的一种将信号分解成特征模态的方法,它不以任何已经定义好的函数作为基底,而是将所分析的信号x(t)分解为一组本征模函数(Ci)和一个残余项(rn),涵盖了原始振动信号在各种时间尺度上的局部细节特征 。可以用于分析非线性、非平稳的信号序列,具有良好的时频特性。在基于经验模态分解(EMD)的基础上,利用k均值算法实现故障类型和故障程度的正确分类。
简介:摘要:本文针对在邻居用户协同评分识别数据极端稀疏的大环境下运行传统应用协同推荐过滤度量推荐评分算法可能存在的一些弊端,从如何提高不同邻居之间用户评分识别率的准确性角度出发,对目前传统用户相似性平均度量推荐方法特点进行大胆改进,在此方法基础上创新提出一种基于用户相关性平均值的协同推荐过滤算法。实验分析结果表明,该分析算法不仅能有效增强居民邻居推荐用户在居民推荐结果中的品牌影响力,有效帮助提高邻居推荐结果精度,改善邻居推荐结果质量。
简介:摘要:文章从哈尔滨中华巴洛克街区夜间旅游开发的背景出发,在研究了哈尔滨中华巴洛克街区夜间旅游开发优势的基础上,分析了该街区夜间旅游发展中存在的问题,并针对这些问题提出了相应的建议。