针对推荐系统算法中覆盖率和多样性偏低所带来的长尾问题，提出了一种长尾物品的推荐框架以及关注长尾物品的推荐算法FLTI。长尾物品的推荐框架是基于卷积神经网络（CNN）模型构建的，分为数据处理层、推荐算法层和推荐列表生成层。将FLTI算法加入到了框架中的推荐算法层，该算法首先计算了频繁推荐项以及非频繁推荐项，然后采用使用长尾物品替换频繁推荐项的方法来满足系统中指定的长尾比例。实验结果表明，在Movielens 1M和BookCrossing数据集上，FLTI算法比传统的基于用户的协同过滤（UserCF）算法、基于物品的协同过滤（ItemCF）算法、奇异值分解（SVD）推荐算法以及协同去噪自动编码（CDAE）算法在覆盖率指标上最多提高了51%，多样性指标上最多提高了59%。
针对事物可拓状态的识别问题,提出了一种可拓模式判别模型.首先,给出了可拓模式判别的定义;然后,分析了论域的静态划分与动态划分特性;其次,设计出可拓模式判别的一般框架,并给出了对判别结论进行质变与量变的量化处理公式;最后,利用提出的方案对实例的一般状态及可拓状态进行了判别.实验结果表明了该方案对对象可拓状态表达、分析与判别的可行性.模型能够有效地解决传统可拓模式分类器所无法解决的可拓性与状态变换的判别问题.
为解决现有的目标检测模型在处理小目标交通标志时精度不足以及漏检率较高的问题，提出一种基于YOLOv8算法的改进型目标检测模型。首先，融合残差网络（ResNet）的设计理念，在Backbone中引入残差连接机制使模型更有效地整合多层特征信息，从而增强对小目标的识别能力；其次，逆转Neck部分的路径聚合特征金字塔网络（PAFPN）结构，提出I-PAFPN（Inverse PAFPN）结构，从而使网络更集中地捕捉目标的关键特征；再次，将原先的3级检测扩展为4级检测，使模型关注并更细致地提取小目标的特征，从而提高模型对小目标的敏感度；最后，引入WIoU（Wise Intersection over Union）损失函数弱化低质量样例对模型的影响，提高模型准确率。在数据增强后的TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）数据集上的实验结果表明，经过改进的YOLOv8模型的mAP50和mAP50：95相较于原始的YOLOv8模型分别提高17.1和12.5个百分点，验证了改进YOLOv8模型在小目标交通标志检测方面的有效性和优越性。
