中央高校基本科研业务费专项资金(DL11AB01)
- 作品数：8 被引量：30H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电气工程更多>>
- 结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法被引量：2
- 2018年
- 针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过程中根据用户偏好相似度调整资源分配方式,使其更加合理,产生更好的个性化推荐结果。Movie Lens数据集上的实验表明,所提出的推荐算法相比于其它算法,显著提高了准确率、召回率、多样性,降低了推荐项目的流行度。
- 苏健民郭伟超
- 关键词：个性化推荐相似度用户偏好
- WSN节点定位算法与RFID在食品安全监测中的应用被引量：1
- 2012年
- 在论述RFID射频技术和WSN无线传感器网络技术的基础上,提出将RFID射频技术与WSN技术相结合的方法,解决WSN与RFID技术的融合问题和节点设计问题,根据食品安全检测中的实际情况,引入新的WSN单元蜂窝网络节点定位算法,并采用WSN单元蜂窝网络定位算法与RFID技术相结合的方式。并且设计实现RFID标签和WSN节点相融合以及RFID阅读器与WSN节点相融合,达到基于RFID传感器网络技术在食品安全质量监测中应用的目的。并通过实际以低成本的RFID标签融合RFID射频技术与WSN无线传感器网络技术,对物联网的发展具有技术应用价值。
- 薛丽莹王健
- 关键词：RFIDWSN节点定位算法
- 一种基于特征组合和卷积神经网络的心脏病预测新方法被引量：7
- 2019年
- 针对心脏病预测难的问题,提出了一种基于特征组合和卷积神经网络的心脏病预测方法。通过特征工程对数据进行预处理,减少噪声干扰;使用特征组合算法增强样本属性关联,生成特征矩阵;设计卷积神经网络对特征矩阵进行更高级抽象。该方法在UCI Heart Disease数据集上达到了0.898 9的预测精度,优于SVM、集成学习等传统机器学习方法,可作为相关领域专家判断的重要参考。
- 王健李孝虔
- 关键词：数据清洗卷积神经网络
- 基于蜂窝网络区域划分的节点定位算法
- 2013年
- 针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位。利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果。对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20%左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位。
- 薛丽莹王健
- 关键词：无线传感器网络蜂窝网络
- 基于ENCODER_ATT机制的远程监督关系抽取
- 2019年
- 在信息抽取中,关系抽取是一项准确识别自然语言中实体间关系的关键技术。针对关系抽取模型中容易丢失关键语义特征问题及远程监督的基本假设容易引入噪声数据的问题,本文提出一种基于远程监督的ENCODER_ATT关系抽取模型。基于循环神经网络构造的ENCODER模型在以词级别进行特征记忆提取,并在句子层面进行语义特征信息整合,保证不遗失关键语义特征的同时去除冗余特征。然后在句子层面引入了注意力机制来降低噪声数据对实验结果的影响。在真实的数据集上进行实验,并绘制准确率-召回率曲线,实验结果表明ENCODER_ATT模型对比同类型的关系抽取方法有明显的提升。
- 王健郑七凡李超石晶
- 关键词：关系抽取ENCODER
- 基于变论域模糊理论的温室番茄智能控温策略被引量：15
- 2018年
- 为了对北方温室番茄种植进行精准的温度控制,根据番茄各生长时期的温度特性,运用温度积温理论以及变论域模糊控制理论提出了符合北方温室番茄种植的智能温度控制策略。利用温度积温法对温度阈值进行计算使其可以适应外界环境的动态变化,通过变论域模糊控制理论解决传统模糊控制方式因结构参数相对固定而不适用于高精度控制的难题,提升了稳定性以及系统的响应时间,降低了控制误差。仿真实验表明,该温度控制策略相比PID控制,在响应时间及超调量方面有54.17%和75%的提升;相比传统模糊控制,在响应时间及超调量方面有35.29%和55.56%的提升。温室实验表明,与原有控制策略相比,在日间与夜间控制方面,使用该控制策略的室内平均温度均更接近于期望温度值,同时节约近10%的能量消耗,有效提高能源利用率。
- 王健谢南
- 关键词：番茄种植昼夜温差变论域模糊控制
- 基于趋化-改进粒子群算法的SVR光合速率预测模型
- 2018年
- 针对回归型支持向量机(SVR)参数选取影响模型性能的问题,提出融合细菌觅食算法趋化操作的改进粒子群混合算法(C-IPSO),以优化SVR的惩罚参数和核参数。同时,为了实现对温室环境的精细控制,结合温室作物生长环境因子,建立一种基于趋化-改进粒子群算法优化的回归型支持向量机温室光合速率预测模型。以温室番茄幼苗期、开花期、结果期为例,与支持向量机和基本粒子群算法优化的支持向量机分别建立的模型进行实验对比。结果发现:建立的三个生长期光合速率预测模型的光合速率实测值和预测值的决定系数分别为0.954 8、0.985 4和0.951 5,均比另外两个预测模型更接近于1,表明该模型预测效果均更佳,并证明了所提算法的有效性,为指导温室环境根据作物光合需求进行精准调控提供了理论基础。
- 王健石晶
- 关键词：SVR细菌觅食算法粒子群算法光合速率
- 改进的BP算法在短期电力负荷预测中的应用被引量：5
- 2017年
- 利用标准BP神经网络建立短期电力负荷预测模型,其算法存在最终解过于依赖初值和过学习现象,并且训练过程中存在局部极小问题且预测精度低等缺点。为了提高电力负荷模型的预测精度,通过阅读相关文献,构建了基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型,该模型采用遗传算法对权值和阈值进行初始化,以相对误差和附加动量法相结合的方式去计算权值修正量。比较改进后的BP算法和标准BP算法在短期电力负荷预测的效果,从实验仿真的效果表明改进后的模型提高了预测精度。
- 李建伟李妍王健
- 关键词：短期负荷预测BP神经网络遗传算法附加动量
