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递归神经网络下多属性信息模糊推荐仿真
1
作者 莫凡 吴卫祖 《计算机仿真》 2024年第3期492-496,共5页
由于海量信息资源的搜索需要较高的时间成本,因此信息推荐已经成为解决当前网络资源交互环境信息过载问题的关键方法。但是多属性信息数据结构复杂,单属性数据推荐算法难以取得理想的精度和结果。考虑用户信任信息形式和传播路径,提出... 由于海量信息资源的搜索需要较高的时间成本,因此信息推荐已经成为解决当前网络资源交互环境信息过载问题的关键方法。但是多属性信息数据结构复杂,单属性数据推荐算法难以取得理想的精度和结果。考虑用户信任信息形式和传播路径,提出基于递归神经网络的多属性信息模糊推荐算法。利用递归神经网络结构,存储用户历史兴趣信息。通过用户对项目的感兴趣程度建立评分矩阵,利用余弦相似性的思想计算项目属性相似性、综合相似性以及用户相似性。引入权值因子,将综合相似性与用户相似性的预测评分线性整合,得到多属性信息推荐列表,选取top-N推荐给用户。实验测试结果显示,提出方法下列表内相似性指标值ILS始终小于0.3,推荐精准度高于90%,平均绝对误差可控制在0.2以下。以上所得数据均可证明所提方法可综合考虑目标的多属性特征,为用户推荐感兴趣程度最高的对象。 展开更多
关键词 递归神经网络 多属性信息 推荐算法 综合相似性 权值因子
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垃圾焚烧炉炉温加权因子自适应控制方法的研究 被引量：2
2
作者 昌鹏 陆继东 +1 位作者 沈凯 李正华 《锅炉技术》 北大核心 2004年第6期77-81,共5页
通过分析垃圾的焚烧处理过程可知,不稳定的垃圾焚烧状况是影响垃圾处理效果的一个主要原因。过低温度将导致大量有害污染物的生成,造成垃圾处理二次污染,过高温度又带来其他问题。控制垃圾焚烧温度、保证垃圾焚烧过程的稳定成为垃圾清... 通过分析垃圾的焚烧处理过程可知,不稳定的垃圾焚烧状况是影响垃圾处理效果的一个主要原因。过低温度将导致大量有害污染物的生成,造成垃圾处理二次污染,过高温度又带来其他问题。控制垃圾焚烧温度、保证垃圾焚烧过程的稳定成为垃圾清洁、经济处理的关键,也是目前重要的研究方向。在分析垃圾焚烧过程的基础上,应用模糊自适应控制方法对垃圾焚烧炉温过程进行控制,并对此控制方法进行了仿真,仿真结果表明模糊自适应方法具有良好的控制效果,是解决垃圾焚烧过程炉温不稳定的有效途径。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 加权因子 自适应控制 模糊控制
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一种基于分层法的区间数多属性决策方法及应用 被引量：10
3
作者 张方伟 王炜 赵德 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2014年第11期2881-2884,共4页
针对以区间数形式给出属性值、未知属性权重、较多待选方案的多属性决策问题,借鉴水桶理论和现代企业投票制度,将分层法与超立方体分割相结合,给出了一种新决策方法.新方法的优点是能够充分利用不确定信息.最后,我们给出了一个实际应用... 针对以区间数形式给出属性值、未知属性权重、较多待选方案的多属性决策问题,借鉴水桶理论和现代企业投票制度,将分层法与超立方体分割相结合,给出了一种新决策方法.新方法的优点是能够充分利用不确定信息.最后,我们给出了一个实际应用的例子验证新方法的有效性. 展开更多
关键词 多属性决策 分层法 变异系数法 权重 区间数
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