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基于用户反馈的PageRank改良算法 (2012年)

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简介：
本研究提出了一种基于用户反馈的PageRank改良算法，旨在提高网页排序精度和用户体验，通过引入正负反馈机制优化搜索结果。 通过分析PageRank算法存在的偏重旧网页问题、主题偏离问题及网页欺骗问题，提出了一种基于用户反馈的改进版PageRank算法。该算法在原有基础上增加了用户点击次数反馈、点击时间反馈以及反向权重，并结合了基于网页内容排序的思想，加入了网页内容权重，从而对PR值计算公式进行了优化调整，以克服原算法中存在的上述问题。

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  • 基于用户反馈的PageRank改良算法 (2012年)
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    本研究提出了一种基于用户反馈的PageRank改良算法，旨在提高网页排序精度和用户体验，通过引入正负反馈机制优化搜索结果。 通过分析PageRank算法存在的偏重旧网页问题、主题偏离问题及网页欺骗问题，提出了一种基于用户反馈的改进版PageRank算法。该算法在原有基础上增加了用户点击次数反馈、点击时间反馈以及反向权重，并结合了基于网页内容排序的思想，加入了网页内容权重，从而对PR值计算公式进行了优化调整，以克服原算法中存在的上述问题。
     
  • 利用改良PageRank算法评估微博用户的影响力 (2015年)
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    本文提出了一种基于改进PageRank算法的方法来评估微博用户的影响度，旨在更准确地反映社交媒体上的个人影响力。该方法于2015年发布。 为了筛选微博网络和消息传播中的意见领袖，我们综合分析了微博用户属性、行为以及微博消息的传播特性，并将用户的影响力因素分为两个方面：用户潜在影响力与微博传播影响力。根据这些因素构建了一套评估指标体系，进而提出基于改进RankPage算法的微博用户影响力评估方法。通过采集新浪微博某一话题下的数据来计算用户的影响力，验证了该方法的有效性和合理性。
     
  • 一种改良的动态反馈负载均衡算法
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    本研究提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法，旨在优化分布式系统中的资源分配效率和响应速度，提升用户体验。 在集群系统中，负载均衡算法是影响性能的关键因素之一。为了进一步提高系统的效率，需要优化现有的负载均衡策略。本段落通过分析最小连接算法与DFB（动态反馈）算法的特性，提出了一种改进后的动态反馈负载均衡方法。该新方法能够根据服务器实时性能参数计算出服务节点的最佳分配概率，并据此决定将用户请求发送至哪个具体的服务节点上。经过对比测试三种不同策略下的系统表现，证明了这种新的优化方案可以显著提升集群系统的整体效能。
     
  • 基于改良EMD的地震信号去噪*(2012年)
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    本文提出了一种基于改进经验模态分解（EMD）的方法来处理和去除地震信号中的噪声，旨在提高信号的质量与分析精度。 在地震数据处理过程中，压制随机噪声是一个关键步骤。现有的大多数去噪技术都存在不同程度的问题，如去噪效果不佳或容易损伤有效信号等缺陷。本段落提出了一种新的去噪算法，该算法结合了经验模态分解（EMD）和小波变换模极大值滤波方法的优势。 具体来说，利用EMD可以将原始地震数据自适应地分解成不同特征尺度的固有模态函数(IMF)，而小波变换则具有对噪声依赖性较小且适用于低信噪比信号去噪的优点。通过结合这两种技术，新算法能够有效分离出随机噪声和有效的地震信号，并显著提高数据中的信噪比。 在实际应用中，该方法不仅在仿真实验中表现出色，在处理真实的地震数据时也显示出明显的优越性，优于传统的EMD去噪效果。
     
  • 基于PID反馈增益的自主水下航行器反步法深度调节方法（2012年）
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    本文提出了一种利用PID反馈增益优化反步法控制策略，以实现自主水下航行器精准深度调整的方法。该方法于2012年发表，在提高系统稳定性和响应速度方面展现了显著效果。 本段落针对海底地形测绘过程中自主水下航行器（AUV）的变深控制问题，提出了一种具有PID增益调节功能的深度控制方法，并采用基于反馈增益的反步法设计控制器，以避免传统反步法中出现虚拟控制量高阶导数的问题。通过李雅普诺夫稳定性理论来优化控制器参数，消除了部分非线性项的影响，使得得到的控制器线性部分可以表示为状态变量的线性组合，并且具有PID控制器参数调节的形式。 此外，还分析了在建模不精确、外界干扰和测量噪声存在时闭环系统的鲁棒性能。该系统能够在扰动作用下保证误差系统的一致最终有界性。
     
  • 基于改良蚁群算法的云计算用户任务调度方法
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    本研究提出了一种改进的蚁群算法应用于云计算环境中的用户任务调度问题，旨在优化资源分配效率和降低成本。通过模拟蚂蚁觅食行为，该算法能够智能地寻找到最优或近似最优的任务执行路径，显著提升系统的响应速度与服务质量。 近年来，随着电力信息化的快速发展，越来越多的电力应用与任务被部署在云端。由于云资源及电力应用之间的动态异构性，如何实现有效的资源划分与任务调度成为云计算系统面临的重要挑战之一。为了满足快速响应的需求并确保最小化完成时间，同时还要考虑到各节点负载均衡问题以保证系统的可靠性，我们提出了一种基于改进蚁群算法的任务调度方案来解决虚拟机中的任务分配难题。 通过对标准蚁群算法进行优化改良，在减少整体完工时间和缩短调度所需的时间的同时实现了更好的资源利用效率和负载平衡。研究结果表明，该方法成功地减少了电力云计算环境中任务的部署时间，并且有效地解决了云节点之间的负载不均问题，为提高此类系统的性能提供了重要的技术支撑。
     
  • 基于改良Criminisi算法的图像修复 (2014年)
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    本文提出了一种基于改良Criminisi算法的高效图像修复方法，通过优化算法细节提升图像恢复质量和效率。研究旨在解决传统算法在复杂背景下的修复不足问题。 为了克服Criminisi算法在图像修复过程中难以达到理想效果以及耗时过长的问题，我们提出了一种改进的Criminisi算法。该方法通过优化优先级计算来确定最佳待修复区域，并改进了最优匹配块搜索策略以找到更合适的替代像素。此外，还引入了一种新的置信值更新方式，旨在进一步提高图像修复的质量。经过仿真实验验证，结果显示改进后的算法不仅显著提升了图像的修复效果，而且大幅缩短了处理时间，从而提高了整体效率。
     
  • 采用改良网格搜索法的SVM参数优化（2012年）
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    本研究提出了一种基于改良网格搜索算法支持向量机(SVM)的参数优化方法，显著提升了模型在分类任务中的性能。发表于2012年。 本段落比较了目前应用较为广泛的三种支持向量机（SVM）参数优化方法，并详细分析了网格法、遗传算法以及粒子群算法在SVM参数优化方面的性能及其优缺点，同时提出了一种改进的网格搜索法。该方法首先在一个较大的范围内进行初步搜索，在找到最优解附近的区域后再进行精确搜索。实验结果表明，这种改进后的网格搜索法耗时较短，并且更适合需要满足时间要求的应用场景，如说话人识别等应用中使用。
     
  • 改良型机载SAR相位梯度自聚焦算法（2012年）
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    本文提出了一种针对机载合成孔径雷达(SAR)系统的改进型相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)算法，有效提高了图像质量和抗干扰能力。 相位梯度自聚焦算法的关键步骤是加窗处理，其中窗宽度的确定直接影响成像效果：如果窗宽度过大，则会引入大量噪声；反之则可能无法包含足够的散焦信息用于成像。为此，在复杂场景中针对强散射点的不同划分情况，本段落提出了一种改进的相位梯度自聚焦方法。该方法通过设定阈值来对强散射点进行分类，并采用门限式加窗技术。 与传统相位梯度自聚焦算法相比，新方法在分辨率和清晰度上表现出更佳性能。最后，文章使用机载雷达的真实数据验证了改进方法的有效性。
     
  • 采用改良A*算法的室内移动机器人路径规划（2012年）
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    本研究提出了一种基于改良A*算法的高效路径规划方法，专门针对室内移动机器人的需求进行优化。通过减少搜索空间和增强启发式评估功能，该算法提高了路径规划的速度与准确性，在复杂环境中表现出色，尤其适用于需要精确导航且障碍物多变的室内场景。 针对移动机器人在室内定位的特点，在结构化环境下开发了机器人路径规划系统。首先阐述了全局地图构建方法，并采用栅格法根据移动机器人的实际运行环境构建了环境地图。利用A*算法进行初步路径规划，但该方法存在不足之处：路径数据中包含大量冗余点，且在拐点处无法调整自身姿态。为解决这些问题，提出了改进的A* 路径规划算法，能够计算出拐点、旋转方向及最小旋转角度，并进行了实验验证。移动机器人定位实验结果表明，利用该改进后的算法不仅简化了路径，还在拐点处实现了移动机器人的姿态调整，从而提高了路径规划的效果。