摘要：增量式属性约简是一种针对动态环境下的数据挖掘方法.目前已经提出的增量式属性约简算法仅适用于符号型的信息系统,而很少有对混合信息系统进行相关的研究,这促使在混合信息系统下构建相关的增量式属性约简算法.区分度是用于设计属性约简的一种重要方法,本文将传统的区分度在混合信息系统下进行推广,提出邻域区分度的概念,然后分别研究了邻域区分度在混合信息系统下对象增加和对象减少时的增量式学习,最后根据这种增量式学习分别提出了对应的增量式属性约简算法.UCI数据集上的相关实验结果表明,所提出的增量式属性约简比非增量式属性约简能够更快速的更新约简结果.

摘要：提出一种将舰船通信资源分配与切换调度问题进行综合解决的方法,针对微基站与宏基站组建的网络环境,设计基于能效的舰船通信资源分配与切换调度的数学模型,将通信能效最大化作为目的,把数学模型转换成舰船通信资源分配与切换调度2个子问题。切换调度问题中,利用分析和推论获得微基站的睡眠模式决定条件,构建了微基站睡眠的用户调度流程,并与舰船通信资源分配流程结合,获得联合舰船通信资源分配与切换调度方法,实现数学模型求解,并提高运行最优能效和降低了时延。实验表明,相比当前方法,所提方法可节省约3–5倍的运行时间,能效可提高将近40%,不仅提高了舰船通信资源分配与切换调度的能效,还有效解决了运行时延高的问题。

摘要：针对社交网络服务中传统个性化推荐系统的推荐性能和满意度低的问题,在分析社交网络服务中影响个性化推荐各种因素的基础上,引入社交网络用户关系亲密度度量方式——友情度及其三要素,并给出它们的计算方法。研究大型社交数据的用户主题兴趣和各类相似度,设计了一种基于友情度的个性化推荐系统,以提高社交大数据复杂环境下推荐精度及质量,提高用户对推荐结果的满意度。通过实验分析证实了所提出个性化推荐系统比基于PCC和JMSD算法等传统推荐系统的性能更优越,且推荐结果质量要高。最后给出了未来的研究方向。

摘要：为了实时了解中药材生长环境信息,提出了一种基于物联网的中药材生长环境信息采集系统设计方案。以CC2530芯片为核心构建了一个Zig Bee网络,运用Cluster-Tree路由算法提高路由查找和传送数据功能,利用卡尔曼滤波算法对采集数据进行融合处理,系统可实现对影响中药材生长的主要环境信息实时采集,主要解决中药材生长环境信息动态采集和数据管理,为中药材生长环境调控提供参考数据。