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1. 基于新型粒子群优化粒子滤波的故障诊断方法

陈志敏薄煜明吴盘龙田梦楚黎绍鑫赵文科

计算机应用 2012, 32 (02): 432-439. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00432

摘要（1671）

PDF （720KB）（382）

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高，容易陷入局部最优，难以满足电厂温控系统故障诊断的需求，提出一种适用于故障诊断的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法。该算法引入社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方式，并且完善了粒子速度的更新策略，对优势速度赋有较小概率的变异，提高了粒子的寻优能力，同时随机初始化劣势速度，保证了样本的多样性。实验结果表明，与PSO-PF相比，NPSO-PF提高了故障检测的精度和鲁棒性，可以有效地应用于温控系统故障的诊断。

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2. 基于用户特征和项目属性的协同过滤推荐算法

陈志敏李志强

计算机应用 2011, 31 (07): 1748-1750. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01748

摘要（1554）

PDF （615KB）（1280）

在数据极度稀疏的环境下，仅仅依赖用户直接评分数据的传统协同过滤算法无法取得满意的推荐质量。提出基于用户特征和项目属性的协同过滤算法，在用户相似性计算过程中引入时间相关的兴趣度，使得最近邻的确定更加准确；预测评分时，通过衡量用户信任度来体现各邻居对目标用户最终推荐的贡献程度，并以用户对项目属性的偏好度代替评分数据对新项目进行推荐。基于MovieLens数据集进行的实验结果表明，改进后的算法有效解决了系统冷启动问题，明显提高了系统推荐的准确度。

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3. 基于主题划分的网页自动摘要

陈志敏;沈洁;林颖;周峰

计算机应用

摘要（1001）

PDF （762KB）（957）

提出了一种以网页结构为指导的自动摘要方法。对页面源文件进行解析时，利用文档的结构信息生成DOM树，并在此基础上划分文档主题。同时充分挖掘网页标记对主题词提取和句子重要性计算的价值。最后以主题块为单位，根据句子间的相似度调整句子权重，动态生成摘要。实验结果表明该方法能有效解决文档摘要分布不平衡问题，减少了文摘内容的冗余。

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4. 基于增量式蚁群聚类的用户访问模式挖掘

沈洁，林颖，陈志敏，赵敏涯

计算机应用 2005, 25 (07): 1654-1657. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01654

摘要（1099）

PDF （870KB）（731）

提出一种新的用户访问模式增量式聚类算法：首先引入一种新的用户兴趣表示方法构造用户访问特征对象，再基于蚁群聚类的基本思想，利用人工蚂蚁依相邻区域对象相似性拾起或放下对象实现聚类；然后使用一种类解体机制，随着用户兴趣度的变化而形成新的类别，从而实现增量式聚类更新发现用户新的访问兴趣。实验结果表明，该方法能动态有效地实现增量式聚类。

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