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具概率分布变时滞随机系统鲁棒稳定性 被引量:1
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作者 李亚军 邓飞其 彭云建 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1015-1020,共6页
本文研究了一类有非线性时变随机时滞的线性不确定系统的鲁棒稳定性.其中时变随机时滞表征为伯努利随机过程,具有已知的概率分布和变化范围.通过构造新泛函,建立了基于线性矩阵不等式的鲁棒均方指数稳定的充分条件,此条件易于用MATLAB... 本文研究了一类有非线性时变随机时滞的线性不确定系统的鲁棒稳定性.其中时变随机时滞表征为伯努利随机过程,具有已知的概率分布和变化范围.通过构造新泛函,建立了基于线性矩阵不等式的鲁棒均方指数稳定的充分条件,此条件易于用MATLAB工具箱来验证.本文所获得结果的主要特征是稳定性条件依赖时滞的概率分布和时滞导数的上界.同时也证明了允许时变随机时滞的时滞比之传统的确定性时滞有更大的变化范围,因此我们的条件比确定性时滞更为保守.算例表明了文中所提方法的有效性. 展开更多
关键词 变时滞概率分布 不确定随机系统 自由权矩阵 鲁棒稳定 线性矩阵不等式
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基于大数据集的协同过滤算法的并行化研究 被引量:19
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作者 李改 潘嵘 +1 位作者 李章凤 李磊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第6期2437-2441,共5页
通过对基于ALS的协同过滤算法及分布式Hadoop平台的相关特性进行深入研究,将基于ALS的协同过滤算法在Hadoop上进行并行化,解决了传统的基于ALS的协同过滤算法在大规模数据集上的运算问题。经过实验验证,在Ha-doop平台上实现的并行化的AL... 通过对基于ALS的协同过滤算法及分布式Hadoop平台的相关特性进行深入研究,将基于ALS的协同过滤算法在Hadoop上进行并行化,解决了传统的基于ALS的协同过滤算法在大规模数据集上的运算问题。经过实验验证,在Ha-doop平台上实现的并行化的ALS协同过滤算法不仅能够保证实验结果的准确性,而且与单节点上实现的算法相比,运算效率显著提高。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 HADOOP 交叉最小二乘法 并行化
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基于矩阵分解的单类协同过滤推荐算法 被引量:5
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作者 李改 李磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1662-1665,共4页
新闻网页和书签的推荐被认为是单类协调过滤问题。通常这类数据是相当稀疏的,仅仅一小部分数据是正例,在非正例数据中负例和没有标记的正例是混合在一起的,难以区分开来,因此,就如何解释非正例数据出现了歧义。为了解决该问题,提出了一... 新闻网页和书签的推荐被认为是单类协调过滤问题。通常这类数据是相当稀疏的,仅仅一小部分数据是正例,在非正例数据中负例和没有标记的正例是混合在一起的,难以区分开来,因此,就如何解释非正例数据出现了歧义。为了解决该问题,提出了一种加权的带正则化的基于迭代最小二乘法的单类协同过滤算法。即通过对正例赋予权值1,负例赋予一个较小的正实数权值来反映数据的正负置信度。在两个真实的实验数据集上验证了该算法在性能上均优于几个经典的单类协同过滤推荐算法。 展开更多
关键词 推荐系统 单类协同过滤 矩阵分解 wALS
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视觉传感网中基于二次规划的图像压缩感知 被引量:3
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作者 周钦青 陈遵德 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第3期258-261,265,共5页
为降低视觉传感网络中图像压缩感知算法的计算复杂度,提出一种基于二次规划的网络图像恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解问题,转化为有界约束二次规划问题,在此基础上结合阿米霍步长准则,设计一种压缩感知图像恢复... 为降低视觉传感网络中图像压缩感知算法的计算复杂度,提出一种基于二次规划的网络图像恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解问题,转化为有界约束二次规划问题,在此基础上结合阿米霍步长准则,设计一种压缩感知图像恢复算法,通过求解二次规划问题对网络图像数据进行恢复。理论分析和仿真结果表明,与传统图像压缩感知算法相比,该算法可减少约1/3的图像数据恢复运算时间,且图像重构质量提高3 dB^6 dB,有效提高了视觉传感器网络图像恢复算法的实时性。 展开更多
关键词 视觉传感网 压缩感知 图像恢复 二次规划 有界约束 实时性
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基于双向主题模型的协同过滤算法 被引量:2
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作者 李改 李磊 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期68-72,共5页
主题模型可以学习用户和推荐项目的潜在主题分布。提出了一种基于双向主题模型的协同过滤算法,分别学习用户和推荐项目的潜在主题分布用于推荐服务。在真实的数据集上实验验证,该算法的性能均优于几个经典的协同过滤算法。
关键词 推荐系统 协同过滤 主题模型 潜在狄利克雷分布
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一种新的社会化相似度计算方法 被引量:1
6
作者 李改 李章凤 李磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第9期2616-2618,2644,共4页
基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来,使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下,由于... 基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来,使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下,由于用户间没有共同评分项目集,故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题,提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证,该方法的性能优于几个经典的基于社交网络的协同过滤算法,而且能够解决新用户的冷启动问题。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 社交网络 冷启动
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