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1. 逼真生成表格式数据的非时间属性关联模型

张锐, 肖如良, 倪友聪, 杜欣

计算机应用 2017, 37 (9): 2684-2688. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2684

摘要（458）

PDF （795KB）（367）

针对数据仿真过程中表格数据属性间关联难的问题，提出一种刻画表格数据中非时间属性间关联特征的H模型。首先，从数据集中提取评价主体和被评价主体关键属性，进行两重频数统计，得到关于关键属性的4个关系对；然后，计算各关系对的最大信息系数（MIC）来评估各关系对的相关性，并采用拉伸指数分布（SE）对各关系对进行关系拟合；最后，设置评价主体和被评价主体的数据规模，根据拟合出的关系计算出评价主体的活跃度和被评价主体的流行度，通过活跃度总和等于流行度总和建立关联，得到非时间属性关联的H模型。实验结果表明，利用H模型能有效地刻画真实数据集中非时间属性间的关联特征。

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2. 基于动态环境衰减的粒子滤波室内定位算法

李奕诺, 肖如良, 倪友聪, 苏小敏, 杜欣, 蔡声镇

计算机应用 2015, 35 (9): 2465-2469. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2465

摘要（743）

PDF （796KB）（383）

针对精确的室内定位中节点受复杂环境的干扰带来因距离相同而位置不同的环境差异,造成定位精度不足和定位稳定性较差的问题,提出了一种新的动态环境衰减因子(DEAF)模型的算法。算法构造DEAF模型,且重新定义了其取值方式。在算法中,首先利用粒子滤波算法对接收到的信号强度(RSSI)进行平滑处理;然后利用DEAF模型计算目标节点的估计距离;最后用三边测量法求出目标节点的坐标。通过与几种常用的滤波模型进行对比实验,得出这种动态环境衰减模型结合粒子滤波的算法能很好地调和不同位置带来的环境噪声差异,算法使定位平均误差降到0.68 m左右,且在室内定位中有较高的定位精度和较好的稳定性。

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3. 融合推荐潜力的个性化趋势预测的混合推荐模型

陈洪涛肖如良倪友聪杜欣龚平蔡声镇

计算机应用 2014, 34 (1): 218-221. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0218

摘要（694）

PDF （641KB）（547）

预测用户对物品的行为中,准确的物品推荐是推荐系统的困难问题。为了提高推荐系统的推荐精度,引入物品的推荐潜力,提出一种新颖的融合物品推荐潜力的个性化混合推荐模型。首先根据最近短时间段和最近长时间段的物品访问率计算趋势动量,然后利用趋势动量计算出当前物品的推荐潜力值,最后将物品推荐潜力值融入到个性化推荐模型中得到混合推荐模型。实验证明,融合了物品推荐潜力值的个性化趋势预测,能较大地提高推荐系统的推荐精度。

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4. 基于统一计算设备架构和基因表达式编程的自动聚类算法

杜欣刘大刚张开活申远赵康倪友聪

计算机应用 2013, 33 (07): 1890-1893. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1890

摘要（981）

PDF （718KB）（587）

针对基于基因表达式编程(GEP)的自动聚类算法GEP-Cluster中聚类中心的筛选和聚合、计算数据对象到各聚类中心距离两个关键步骤效率不高的问题，提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)和GEP的自动聚类改进算法(CGEP-Cluster)。CGEP-Cluster算法采用基因阅读运算器方法对GEP-Cluster算法的聚类中心筛选和聚合步骤进行改进，并基于CUDA将GEP-Cluster算法中数据对象到各聚类中心距离的计算并行化。实验结果表明，在数据对象规模较大时，CGEP-Cluster算法可获得8倍左右的加速比。CGEP-Cluster算法可用于聚类数未知且数据对象规模较大情况下的自动聚类。

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5. 基于Xen虚拟机的内存资源实时监控与按需调整

胡耀肖如良姜军韩佳倪友聪杜欣房丽娜

计算机应用 2013, 33 (01): 254-257. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00254

摘要（832）

PDF （808KB）（637）

在虚拟计算环境中，难以实时地监控与分配内存资源。针对以上问题，基于Xen虚拟计算环境，提出一种能够实时监控Xen虚拟机内存(VMM)使用情况的XMMC方法并进行了实现。所提方法运用Xen虚拟机提供的超级调用，其不仅能实时地监控虚拟机内存使用情况，而且能实时动态按需分配虚拟机内存。实验结果表明，XMMC方法对虚拟机应用程序造成的性能损失很小，低于5%；能够对客户虚拟机的内存资源占用情况进行实时的监测与按需调整，为多虚拟机的管理提供方便。

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6. 基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法

杜欣刘坤起康立山谢大同李悦乔

计算机应用

摘要（1996）

PDF （720KB）（986）

提出了一种新的基于多层染色体基因表达式程序设计的混合遗传进化算法:M-GEP-GA。该算法在基因表达式程序设计的基础上引入了多层染色体，并采用与遗传算法相嵌套的二级演化方法。利用染色体构建的层次调用模型对个体进行表达，用基因表达式程序设计方法优化模型结构,遗传算法优化模型参数。通过对三组数据测试,与用单基因GEP、多基因GEP的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性。