作者:岳希; 唐聃; 舒红平; 安义文 期刊:《工程科学与技术》 2020年第01期
针对根据用户的活动行为向其推荐感兴趣项目的协同过滤推荐算法,随着用户数量和项目数量增多,用户在单一项目上的活动行为减少,导致推荐质量不佳的问题,本文提出了在数据稀疏的情况下提高推荐质量的优化算法。将基于项目和基于用户的推荐方法相结合,根据用户之间的相似度初步预测用户对项目的评分,再基于项目之间的相似度产生推荐;在填补未评分的空缺值时,将平均值与预测值相结合;在计算相似度时,考虑用户之间共同评分的项目数权重...
作者:陶鸿; 吴国栋; 孙成; 查志康; 陈海涵 期刊:《长春师范大学学报》 2019年第12期
数据稀疏性和冷启动一直是当前个性化推荐面临的主要问题,跨领域推荐因其可利用多源多领域数据,为解决这两个问题提供了方法与思路。跨领域推荐的核心在于辅助领域数据的利用和知识的迁移。本文从单辅助域跨领域推荐和多辅助域跨领域推荐两个角度,对当前国内外跨领域推荐技术进行了系统的研究与分析,阐述了现有单辅助域跨领域推荐和多辅助域跨领域推荐中使用的跨领域推荐方法,同时讨论了已有方法各自的优缺点与适用范围,并指出了跨...
作者:杨红燕; 张敏; 张星; 李嘉 期刊:《自动化与仪器仪表》 2019年第12期
针对现代医疗临床诊断和医学研究对医学视频降噪的需求,通过医学视频数据的帧拆解,充分研究了医学视频在变换域中的稀疏特性,基于三维块匹配算法(Blocking Matching 3D,BM3D)实现了对医学视频数据的去噪声处理。由于在应用时充分考虑到了医学图像在变换域中的稀疏性,本算法克服了BM3D算法高时间复杂的缺陷。通过与其他降噪算法的对比分析,本算法去噪后的图像和原图像间具有最高的相关性。
作者:赵红飞; 王海军; 韦宁 期刊:《噪声与振动控制》 2019年第06期
传统降噪方法对高品质车型降噪效果有限,导致乘用车对主动降噪控制(ANC)产生迫切需求,但传统前馈式ANC对随机非平稳、非线性信号存在时滞性的技术瓶颈,从而优化与应用ANC已成为降低车内噪声的必要手段。本文结合非负Tucker3分解(NTD)算法理论,提出非负约束型ANC(NCANC)的降噪方法。通过对多通道式NCANC的输入端进行非负约束使子特征信号稀疏化,在进入CPU前完成分块处理,以使处理器可进行并行计算,提高处理效率;同时,次级通道在频率...
作者:殷敬伟; 吴雨珊; 韩笑; 李林 期刊:《信号处理》 2019年第09期
为在北极冰水混合水域环境下实现可靠的自适应水声通信,本文对此环境下的水声信道预测技术进行研究,利用水声信道的稀疏性,使用时域预测器对少数主要路径进行预测,降低计算复杂度的同时消除大部分噪声影响,提高预测精度。本文利用2018年第九次北极科学考察进行的水声通信试验数据比较了基于不同预测系数获取算法的信道预测方法性能,数据处理结果表明本文方法收敛后的信道预测误差可以达到-30dB,证明可以实现水声信道的有效预测,为...
作者:陈子兆; 矫文成 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第02期
深度学习作为近年热门研究领域,具有极大的应用前景,但存在过拟合、欠拟合、隐藏层数和节点数选取等诸多问题。针对深度置信网络存在的过拟合问题,借鉴压缩感知理论和零范数的数学性质,构建了一种基于无均值高斯分布函数的稀疏深度置信网络。通过在预训练阶段添加稀疏正则项,进一步改进深度置信网络训练过程的方法加以解决过拟合问题。利用ORL和MINIST两种公开数据集上对该改进方案进行验证分析,结果表明其比现有的改进方案在稀疏...
作者:程浩; 王德利; 王恩德; 付建飞; 侯振隆 期刊:《石油地球物理勘探》 2019年第05期
应用尺度自适应三维Shearlet变换压制多炮地震数据随机噪声,通过将多炮数据变换到三维Shearlet域,充分考虑单炮记录及其间的相关性,在三维Shearlet域更稀疏地表示地震数据。由于有效信号主要分布在低尺度,随机噪声分布在各个尺度,因此在硬阈值的基础上,结合尺度自适应因子压制随机噪声。再通过三维Shearlet反变换,得到去噪地震数据。数值模拟和实际多炮地震数据去噪结果表明:尺度自适应三维Shearlet变换的去噪效果优于二维Shearlet...
作者:代勇; 夏秀渝; 陈林; 叶于林 期刊:《工程科学与技术》 2014年第S1期
针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新势函数法具有较好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离。仿...
作者:张成; 欧书琴; 沈川; 韦穗; 韩超; 夏云 期刊:《工程科学与技术》 2016年第03期
针对压缩感知理论中通用的测量矩阵(如随机高斯、伯努利等)不具有最优性能保证的问题,通过引入奇异值分解,提出基于奇异值分解的测量矩阵优化方法。该方法先对压缩感知中一般线性测量模型中的测量矩阵与测量向量进行优化,再利用优化后的测量矩阵与测量向量重建原稀疏信号。经典的随机高斯测量矩阵和伯努利测量矩阵的数值实验结果表明,本文提出的方法可以显著地提高重建成功恢复概率以及对高斯噪声的鲁棒性。该方法适用于一般线性...
作者:李婷婷; 齐丽娜 期刊:《信息技术与网络安全》 2017年第23期
重点介绍了压缩感知(CS)在认知无线电(CR)通信中的应用。由于分配授权的无线电频谱实际上利用率不高,导致其他未授权用户又无法利用这些已授权频段。频谱占用的这种稀疏性激发了CS在CR通信中的应用。考虑到不同领域的稀疏性,研究人员已经在各种设置中应用了CS理论。文章详细介绍了现有技术状况,从CS的基本原理和主要特点出发,根据宽带CR获取的无线电参数,对主要应用进行分类。随后,介绍了现有适用于宽带频谱感知、信号参数估计...
电子商务的迅猛发展为用户提供了大量的信息,网购已经成为潮流,各种网购平台为用户提供了大量的信息,而如何在众多的电子商务网站和海量的商品中快速地找到用户需求的产品成为一个研究的重点。在此,推荐算法应运而生,,协同过滤推荐算法在电子商务系统中得到了广泛的应用。本文主要介绍两种协同过滤推荐技术在电子商务网站中的应用现状,并在此基础上介绍了一些改进的协同过滤算法的研究现状和推荐效果,以及算法未来可能的研究方向。
作者:张华南 期刊:《电子技术与软件工程》 2018年第19期
本文结合支持向量机(Support Vector Machines,缩写为SVM)的优点,介绍了一种新的用于因子分解的模型—因子分解机(Factorization Machines,缩写为FM)。与SVM相似,FM针对特征向量给出综合预测。与SVM相比,FM使用分解的因子参数,在变量中对交互行为建模,甚至在SVM无法解决的稀疏性(如推荐系统)等问题中,FM也可以用于评估交互行为。通过在线性时间中计算FM模型方程式,可以直接优化FM。不像非线性的SVM,FM不需要转换,模型参数可...
作者:李磊; 张纯; 宋固全 期刊:《应用力学学报》 2018年第05期
针对粒子滤波应用于结构损伤识别问题时出现的粒子退化、反演计算强不适定性等现象,提出了一种改进的粒子群优化粒子滤波损伤识别方法。在粒子滤波算法中,利用粒子群优化过程驱使粒子群朝着后验概率密度取值较大的区域移动,优化了粒子滤波的采样过程;同时,根据结构损伤参数分布的稀疏性特点,引入对粒子群中损伤参数部分的零变异操作,既增加了粒子的多样性,又有效改善了反问题求解不适定性,提高了算法损伤识别的鲁棒性。数值仿真和...
作者:魏波; 吴瑞峰; 张文生; 吕敬钦; 王莹莹; 夏学文 期刊:《电子学报》 2019年第10期
针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L_(1/2)正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型....
作者:张昌宏; 陈元; 曹书豪; 程思嘉 期刊:《火力与指挥控制》 2017年第10期
最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)算法是一种优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法,针对该算法稀疏性差,支持向量过多的问题,提出了一种基于Tsallis熵的稀疏算法。分析了最小二乘支持向量机算法的训练过程,提出了增量算法和Tsallis熵的概念,以此为基础提出了一种解决算法稀疏性的改进算法;最后对算法进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法相比于传统算法稀疏性更强,适用于大样本...
作者:李秀梅 期刊:《大连交通大学学报》 2005年第03期
利用小波-Galerkin积分法,第一次给出了用区间上的小波包解第二类积分方程的算法实例,并与小波解积分方程得到的结果进行比较,实验结果表明条件数更小,稳定性更好;同时讨论了解法中方程组的系数矩阵的稀疏性,小波包得到的矩阵更稀疏.
作者:刘嫣; 汤伟; 刘宝泉 期刊:《电工技术学报》 2018年第15期
基于压缩感知(CS)的电能质量扰动(PQD)信号多采用DFT基进行稀疏分析.但此方法存在频谱泄露问题,降低了原始数据的稀疏性,易造成后续重构算法稀疏度过度估计、执行效率下降.针对上述问题,在对PQD信号进行DFT稀疏分析的基础上,提出了一种对频谱泄露具有免疫能力的改进重构算法.首先对4种典型PQD信号进行了幅度谱推导,详细分析了信号相关参数与稀疏特性的关系.其次在此基础上对自适应匹配追踪(SAMP)算法进行改进,并提出频谱能量...
作者:刘卫涛; 刘博; 栾文鹏; 崔高辰; 刘浩 期刊:《电力系统及其自动化学报》 2018年第02期
电力负荷功率分解是将负荷总功率合理地分配给各主要成分电器设备,这对于用户了解自身用电习惯、降低电能消耗、节约电费具有重要作用。为了提高分解准确性和实用性,在分解法中首次引入无功功率构建多特征分解模型;在分解模型的最优化目标函数中增加了关于成分电器设备稀疏性及工作状态转换稀疏性的惩罚项;提出了一种有效的工作状态辨识结果修正方法。在公开数据集上与文献12方法进行对比测试的结果表明,上述方法能够有效提高电力...
本文针对无人机自组网内部成员的运动特性,提出一种适用于无人机平滑飞行环境的移动预测算法;针对节点的稀疏性,提出了一种适合用于无人机自组网的邻节点筛选算法。鉴于GPSR协议周期性信标交换算法在无人机自组网中存在的不足,重新定义信标,结合邻居列表维护机制及本预测算法对其进行改进,以使改进的路由协议(命名为GPSR-for Sparsity UAV Ad Hoc network based on Neighbors′number and Mobility Predication,以下简称GPSR-NMP...
针对传感器数目小于源信号数目的欠定情形,研究了基于压缩感知(CS)的欠定盲源分离(UBSS)问题。从欠定盲源分离和压缩感知的数学模型入手,在源信号具有稀疏性的前提下,将其转化为CS理论中的稀疏信号重构问题。在Sparco框架下建立了CS-UBSS两步法算法通用模型,并理论证明了该模型的有限等距特性(RIP)。仿真结果说明了该算法模型针对语音信号和图像信号的可行性与适用性,拓宽了UBSS问题的解决思路,尤其是CS理论中性能优越的重构...