基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

低温工况下燃料电池性能衰减及策略优化

利用极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)、循环伏安(CV)及分区测试技术等表征手段,从不同角度对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在低温(0℃)存储和启动工况下的性能衰减进行研究.结果表明:停机过程无气体吹扫的情况下,冻结/解冻循环导致PEMFC极化阻抗增加,电流密度衰减,催化剂电化学活性面积(ECSA)减少,以及分区电流密度分布均匀性下降,直接影响了PEMFC耐久性;基于优化的二次吹扫策略,可在更少吹扫气体用量下,增强吹扫除水效果;通过水浴加热辅助,在340s内成功实现单电池-30℃低温冷启动.     

音乐推荐系统中的用户冷启动问题

利用新用户使用音乐时的上下文环境信息来解决冷启动问题.当用户播放音乐时，提取用户当时场景的时间、天气、状态等信息，利用这些信息构建决策树分类模型.当新用户使用音乐推荐系统时，提取当前情景的上下文信息，根据决策树分支和上下文信息判断新用户的兴趣，向新用户推荐音乐.实验结果表明，当采用上下文相关音乐推荐算法，推荐数目不超过6项时，新用户对推荐结果的满意度超过TopN算法.     

柴油机冷启动HC在LTA沸石中吸附的分子模拟

为了对柴油机冷启动过程产生的碳氢化合物(HC)进行吸附处理,需要对冷启动过程中的HC吸附过程进行研究.以乙烯(C2H4)和丙烯(C3H6)为探针分子,利用巨正则蒙特卡罗法(GCMC)对LTA型分子筛的HC吸附性能进行分子模拟研究,获得特定温度下的纯组分和混合组分吸附等温线以及吸附粒子云分布.研究结果表明:在柴油机冷启动条件下,C3H6和C2H4在LTA型分子筛上的吸附量显示出类似的趋势,均随着压力的升高而增加,随着温度的升高而减少；当二者同时存在时会发生了竞争行为,C2H4受到的影响比C3H6要大,LTA型分子筛对C3H6的吸附效果要好于对C2H4的吸附效果；C3H6在LTA型分子筛的α笼和β笼中均有分布,而C2H4在LTA型分子筛中的分布主要集中在分子筛的α笼中,只有少量分布在分子筛的β笼中.     

丁醇汽油发动机低温冷启动的排放特性

在点进气道电控喷射汽油机台架上,分别使用汽油、B10和B30这3种燃料在-7℃环境温度下,对冷启动过程中催化剂后的常规排放和非常规排放特性进行了研究,利用化学动力学方法,分析了非常规排放物的主要形成途径.结果表明:在冷启动的最初120 s内,随着燃料中丁醇比例的增大,3种燃油的HC排放量和CO排放量逐步减少;每种燃料的HC和CO排放量均是先增加再减少;对于非常规污染物,随着燃油中丁醇体积分数从10%增加到30%,乙烯排放体积分数提高37.0%,甲醛排放量增加67.6%,乙醛排放量增加69.9%,苯排放量减少40.5%,甲烷排放体积分数减少16.0%,乙炔排放体积分数变化不明显.     

冷启动下米勒循环对缸内直喷汽油机混合气形成影响研究

以一台缸内直喷(GDI)汽油机为研究对象,进行发动机台架试验与一维仿真工作,为三维仿真模拟的冷启动工况提供可靠的边界与初始条件,并进行了相关验证。设计了进气门早关(EIVC)米勒循环气门升程型线,构建了米勒循环发动机模型,探究了米勒循环对缸内低温环境下的附壁油膜发展、喷雾场形成质量的影响。结果表明：米勒循环发动机在进气冲程后期缸内附壁油膜的质量均高于原机;在整个进气与压缩过程中,大部分的油膜以及厚油膜区域均集中在活塞凹坑。EIVC75米勒循环活塞顶部油膜铺展面积显著增大,凹坑周围油膜厚度明显降低;在压缩冲程中后期,由于缸内湍动能耗散较慢,促进了其附壁燃油蒸发;在点火时刻,EIVC60与EIVC75米勒循环较原机附壁燃油质量分别下降了28%、48%,可以有效避免“池火”现象,与此同时,原机的浓度场分布与EIVC60、EIVC75米勒循环相比具有较大差异,原机火花塞附近的当量比在0.8左右,而米勒循环发动机火花塞附近则形成了当量比为1.1～1.2的适宜点火的可燃混合气。     

电喷汽油机冷启动困难的研究与分析

电喷汽油机冷启动困难是当前轿车常见的故障之一,而导致汽油机冷起动困难的原因复杂多样。分析汽油机冷启动困难的原因与故障排除的过程,找到有效可行的方法以解决电喷汽油机这一常见故障,对电喷汽车在启动困难方面的维修具有实际的指导作用。     

基于STC单片机的USB自动下载电路设计

设计了一款基于STC单片机的USB自动下载电路。对该电路的各个模块电路进行了介绍和分析,尤其对USB自动下载电路进行了详细的阐述。这里仅利用CH340C芯片的RTS引脚作为MODEM联络信号输出请求的功能,并结合继电器及驱动、延时电容等电子元器件,无需额外的控制芯片就可以实现自动冷启动,从而实现单片机机器码的自动下载,避免了对单片机频繁的手动掉电再上电的过程,也能有效解决目前多数电脑没有RS232串口,无法进行程序下载的问题。     

一种基于用户信息映射的跨领域推荐算法

冷启动问题一直是推荐系统中的一大难点,而跨领域推荐可以通过迁移其他领域的信息缓解这个问题．本文提出一种基于用户信息映射的跨领域推荐算法,它可以在具有少量标记数据的情况下有效地学习跨域关系,并利用标签提高用户和物品编码的准确性．首先学习用户和物品的潜在向量,并改进降维方法将其处理成低维稠密向量;然后生成用户种群,利用偏好不同的用户种群训练映射函数,通过映射函数映射用户信息提高推荐效果．通过实验探究各个参数对实验结果的影响,验证了本文模型对重叠用户数量的依赖更低,相较于基准实验,有更好的推荐准确性,同时表明本文方法有更好的推荐效果．     

一种基于混合深度学习的推荐算法

为解决推荐算法中的冷启动和数据稀疏性问题,提高推荐的效率,提出一种基于混合深度学习的推荐算法。该算法将深度学习中的半自动编码器和多层感知机模型有效结合,通过半自动编码器模型解决稀疏数据,并融合相关辅助信息解决冷启动问题。它先用半自动编码器提取用户和项目的深层次特征,再将提取的潜在特征输入到多层感知机中进行非线性融合,完成评分预测。实验结果表明,相比于其他算法,该算法可以更好地处理稀疏数据和冷启动问题,使推荐准确性得到不同程度的提升。在给定数据集上,该算法比传统矩阵分解算法的均方根误差提升了约46%。