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1. 改进的粒子群优化算法优化分数阶PID控制器参数

金滔, 董秀成, 李亦宁, 任磊, 范佩佩

计算机应用 2019, 39 (3): 796-801. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018081698

摘要（647）

PDF （931KB）（495）

为了提高分数阶比例积分微分（FOPID）控制器的控制效果，针对FOPID控制器参数整定的范围广、复杂性高等特点，提出改进的粒子群优化（PSO）算法优化FOPID控制器参数的方法。该算法对PSO中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数方式非线性下降，同时粒子的惯性权重系数和学习因子根据粒子的适应度值大小动态调整，使粒子保持合理运动惯性和学习能力，提高粒子的自适应能力。仿真实验表明，改进的PSO算法优化FOPID控制器的参数较标准PSO算法具有收敛速度快和收敛精度高等优点，使FOPID控制器得到较优的综合性能。

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2. 高速USB2.0接口的音频多通道采集无线传输系统

母其勇任磊王俊肖卉

计算机应用 2010, 30 (10): 2665-2668.

摘要（1463）

PDF （689KB）（989）

为实现野外环境下多通道声阵列远程采集与声场分析，基于USB2.0高速接口，设计实现了单节点最多96个音频信道的同步采集，并基于Wi-Fi无线传输协议802.11n，实现了采集数据的远程无线传输。测试结果表明，本系统的USB2.0高速接口有效数据传输速度最小峰值读/写达到26.5MBps/22.5MBps，无线传输速度稳定均值达到106Mbps。系统除采集卡外，其他设备均采用COTS产品，具有低成本、短研发周期和高可用性的优势。

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3. 基于增量学习的混合推荐算法

任磊

计算机应用 2010, 30 (05): 1287-1289.

摘要（305）

PDF （477KB）（993）

推荐系统是自适应信息系统中的个性化服务模块，可以根据目标用户的信息需求提供个性化的信息服务。针对传统协作过滤算法存在的用户兴趣描述粒度过大问题，以及稀疏评分矩阵造成相似度计算不准确的问题，提出了一种基于增量学习的混合推荐算法WHHR，该算法通过Widrow-Hoff增量学习构建基于内容的用户模型，并结合协作过滤推荐机制实现评分预测。实验验证了WHHR算法在收敛速度和推荐准确性方面较类似推荐算法有较大提高。

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4. 一种基于用户兴趣局部相似性的推荐算法

吴发青贺樑夏薇薇任磊

计算机应用

摘要（1632）

PDF （856KB）（1232）

协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一，被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作推荐算法（CFUPS），针对协作过滤算法中用户近邻的计算和项目评分的预测两关键步骤，基于用户间潜在的局部相似的兴趣，并结合项目资源属性和项目评分矩阵来预测项目评分，进而给用户推荐感兴趣的个性化资源，理论上在提高推荐精度、克服稀疏性问题上均有改善。同时实验表明，在极具稀疏性的数据集上，该算法的推荐精度较以往的协作过滤算法有明显提高。

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5. 基于多Agent的Web服务动态合成的研究

任磊，李玉忱，李璟

计算机应用 2005, 25 (04): 802-804. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0802

摘要（1059）

PDF （213KB）（856）

现有基于传统工作流的Web服务合成的研究,不能很好满足Web服务合成动态、分布式的要求。将Web服务动态合成技术和多Agent技术结合,着重于合成服务流程执行阶段的监控和异常处理,给出了基于多Agent技术的Web服务动态合成系统的框架MAS WS,描述了其中的关键技术,包括Agent联邦动态组建、主动协作、服务流程分层管理、流程规划与执行交叉进行等,并分析了 MAS WS的优势。

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