摘要：针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。

摘要：设计并实现了一种基于时间约束的角色访问控制系统,描述了系统中的时间约束,分析了在引入时间后系统中存在的冲突,给出了解决冲突的策略以及各功能模块的实现。

摘要：基于Synchro 10设计了交通管理与控制课程中信号控制探索性实验,实验内容包括交叉口模型构建、进口道布局方案设计、信号配时方案设计、信号控制优化及结果分析等。学生需要反复实验以得到最优控制方案。实验教学结果表明,该探索性实验不仅有利于学生掌握软件的操作、深入理解信号控制机理,而且培养了学生使用现代化工具分析交通管理与控制问题的能力。

摘要：针对语音产生的数字模型来分析清音和浊音的特点,研究了清音和浊音的压缩感知观测序列的特性,从而推出清音的压缩感知观测序列具有近似高斯信号的特性,而浊音的压缩感知观测序列具有非高斯信号的特性。基于这种特性来设计一种直接针对压缩感知观测序列、非重构的清浊音判别方法,并给出了它与重构信号清浊音判别在准确性和计算量两个方面的比较结果,解决了基于语音压缩感知观测序列重构情况下判别清浊音的高计算量问题。

摘要：如何控制和预测孔结构是炭气凝胶研究的重要课题。然而,由于耗时耗财,导致实验方法研究控制和预测孔结构成为难题。本文提出一种基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型,并采用遗传算法设计和优化模型,对六种典型训练算法模型性能进行比较分析。利用该模型对孔径和吸附容量进行预测,两者的预测相关系数分别为0.992和0.981,预测均方根误差分别为0.077和0.054。经测试,该模型与实验研究的结果相符,并有效的应用于预测和控制炭气凝胶实验参数。

摘要：首先论述新型图信号处理(Graph Signal Processing,GSP)技术的基本概念和相关研究进展,其中包括图拓扑结构、图傅里叶变换、滤波及图学习。鉴于语音信号是一种非平稳和非线性的信号,为此,文中研究基于GSP技术的语音信号的图映射理论,即将时域语音信号映射为图域的语音图信号,通过设计语音图信号的图拓扑结构和图邻接矩阵来研究语音图信号的内在潜藏关系,进而设计优于经典DSP的语音图信号消噪算法和系统。在此研究基础上,进一步讨论相关实际应用问题,例如麦克风阵列环境下如何通过GSP技术处理麦克风阵列声源(说话人)的定位及追踪问题。期望基于GSP技术语音图信号处理理论,为语音识别、合成、编码、增强等各个领域的图信号处理奠定理论基础。

摘要：为提升近场热光伏发电系统的能源转换效率和发电功率,设计了Ⅲ-Ⅴ族半导体表面的矩形光栅结构,以实现从热发射器到热光伏电池的近场辐射热流选择性调制.使用在近红外波段具有表面等离子体激元特性的掺杂氧化锌作为热发射器,在GaSb热光伏电池表面添加亚微米二维光栅结构,在近场间距下形成与表面波耦合的陷光效应,由此有选择性地增强了电池能带内的光谱辐射热流.有别于以往类似研究中常用的等效近似方法,开展了时域有限差分方法模拟,能够严格考虑周期性结构细节,结合以涨落耗散理论为基础的Langevin方法,直接计算了复杂结构参与的近场辐射传热问题,以此揭示表面结构影响近场辐射传热的物理机理.结果显示使用带表面结构的薄膜GaSb电池,可使辐射热流的光谱峰值达到同温度远场黑体辐射源情况下的2.84倍,且热流增益区集中在波长略短于电池能带的窄波段区间,适应高效率、高功率热光伏系统对辐射传热设计的要求.

摘要：论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设计及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用。举例说明了神经网络和专家系统方法在复合材料优化设计中具有重要的研究价值。最后对该领域的发展提出了建议。

摘要：压缩感知(Compressed sensing,CS)技术是近几年出现的一种新兴的信号采样和压缩技术,基于该理论所获得的原始信号采样值,不仅数量大大低于基于传统的Nyquist准则的采样值,而且CS技术还具有对未知信号边感知边压缩的特性。重构算法的设计是CS技术的核心,成为学者研究的重点。本文在对国内外已经出现的重构算法进行系统地研究后,在深入地研究了贪婪追踪算法和其重构模型的基础上,给出了正交匹配追踪(OrthogonalMatching Pursuit,OMP)类算法的基本原理、优缺点及针对各种算法的缺点的改进方案。此外,为了读者更好地定位OMP类算法,本文还简要介绍了其他几种经典的重构算法。最后,把各种算法应用于图像重构,通过仿真实验分析了各种算法的重构性能、鲁棒性和复杂度,并进一步验证了各种算法的优缺点。

摘要：目的随着影像和雷达传感器技术的发展,车载预警系统可以更快、更广和更高精度地实现对于行人的识别与追踪。相较于其他预警方式,增强现实平视显示预警(Augmented Reality Head-up Display,AR-HUD)可以为用户提供实时、准确的预警信息并降低用户因视线切换而带来的驾驶风险,具有较大的应用潜力。已有研究表明,预警信息的编码方式对预警效果影响显著,然而目前AR-HUD预警方式的设计标准尚未制定,因此,探究AR-HUD的预警编码方式对其应用具有重要意义。方法以AR-HUD行人预警为例,基于颜色、边框形状、闪烁等设计元素对预警信息进行编码设计,从眼动指标、行为指标和主观指标对各编码方式进行多模态的量化分析和评估,提出相应的设计建议。结论采用颜色编码可以显著提升编码可识别性,保持低漏报率的同时有较短的反应时,而非颜色编码利用冗余编码可以增强编码可识别性;采用形状编码会降低编码可理解性,但会减小用户对预警的漏报率;闪烁编码会增大对预警的漏报率和反应时;用户主观上认为冗余编码比单维编码有更强的警示性。研究结论可为AR-HUD的交互设计和实车应用提供相关理论支撑。