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两类分数次多孔介质方程的Gevrey正则性与时间衰减

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两类分数次多孔介质方程的Gevrey正则性与时间衰减

作者：张瑜南京财经大学

学位级别：硕士

多孔介质方程早在六十年代就开始被深入研究了,而对于分数次多孔介质方程的研究直到最近几十年才慢慢成为大家关注的热点问题.在本文中,选取的两类分数次多孔介质方程进行研究,更好的了解在不同的方程中分数次算子所起到的作用.利用调... 详细信息

多孔介质方程早在六十年代就开始被深入研究了,而对于分数次多孔介质方程的研究直到最近几十年才慢慢成为大家关注的热点问题.在本文中,选取的两类分数次多孔介质方程进行研究,更好的了解在不同的方程中分数次算子所起到的作用.利用调和分析的方法,研究它们的适定性、Gevrey正则性和时间衰减.在第一章中,主要介绍了课题的研究背景,重点回顾了分数次多孔介质方程和不可压流多孔介质方程的国内外研究现状,通过对比分析,给出本文的研究依据和研究的核心定理.在第二章中,介绍了后面章节所用到的一些预备知识,主要有与本文相关的Littlewood-Paley理论、Bony仿积技术、常用的不等式及相关引理、临界齐次Besov空间及Fourier-Besov空间的详细定义.同时也对文中所用到的各种符号进行说明.在第三章中,主要通过Duhamel原理把偏微分方程转化为积分方程的方式研究一类带有扩散项的分数阶多孔介质方程在合适临界的Besov空间上对任意初值解的局部适定性以及在初值较小时解的全局适定性.同时,用Gevrey类的方法研究其空间正则性并且给出其关于时间的全局衰减率.在第四章中,利用与第三章类似的研究思路,讨论一类不可压流多孔介质方程在Fourier-Besov空间中解的适定性及Gevrey类正则性.同时,采用函数单调性的方法对时间衰减率进行估计.

关键词：分数次多孔介质方程适定性 Gevrey正则性时间衰减

基于时间衰减与降维优化的协同过滤算法研究与应用

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基于时间衰减与降维优化的协同过滤算法研究与应用

作者：刘盛楠南昌大学

学位级别：硕士

协同过滤算法是目前推荐算法研究中应用较为广泛的算法之一。但随着数据量的不断增加,协同过滤算法也面临诸多考验。本文针对时间因素对项目评分的影响,以及项目-评分矩阵的稀疏性问题。研究提出了融合时间衰减函数和干扰理论的协同过... 详细信息

协同过滤算法是目前推荐算法研究中应用较为广泛的算法之一。但随着数据量的不断增加,协同过滤算法也面临诸多考验。本文针对时间因素对项目评分的影响,以及项目-评分矩阵的稀疏性问题。研究提出了融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法以及基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法,最后设计开发了基于上述改进算法的电影推荐系统。主要研究内容和成果如下:1.提出了一种融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法。该算法将时间衰减函数与干扰理论相结合,在计算项目相似度时对项目评分进行时间加权,解决了时间对项目评分的影响,使得未评分项目的预测评分更加准确。实例分析与实验结果共同表明融合时间衰减函数和干扰因子的协同过滤算法具有可行性,并且减少了对项目预测评分时的误差以及提高了推荐的准确度。2.提出了一种基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法。首先,利用主成分分析将项目-评分矩阵进行降维,解决了评分矩阵的稀疏性问题。其次,采用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵进行主题生成,并与降维后的评分矩阵共同计算项目的相似度。实验结果表明基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法有效可行,且相比于其他协同过滤算法,其推荐结果的准确性有所提升。3.采用Spring Boot+My Batis+Vue框架设计开发了一个电影推荐系统。系统实现了算法选择、参数设置、推荐电影、电影评论/评分、信息管理等功能,将本文研究的算法用于实际的电影推荐。本文研究贡献:将时间衰减函数和干扰理论融合,提出一种新的算法来准确预测项目评分,提高推荐准确性;通过采用主成分分析方法对评分稀疏矩阵进行降维,然后利用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵生成不同主题来提高项目相似度的计算;并设计实现了基于上述改进算法的电影推荐系统。

关键词：协同过滤时间衰减干扰理论主成分分析隐含狄利克雷分布

基于信任排序和时间衰减的公证人机制跨链研究

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基于信任排序和时间衰减的公证人机制跨链研究

作者：杜一民太原科技大学

学位级别：硕士

跨链技术通过不改变链上资产总额而实现不同资产持有人之间的兑换,有效解决行业区块链隔断问题。目前主流的跨链技术中,公证人机制在数字货币金融交易所中运用最为广泛,但是公证人机制存在明显的缺陷即需要参与的公证人足够安全可信。... 详细信息

跨链技术通过不改变链上资产总额而实现不同资产持有人之间的兑换,有效解决行业区块链隔断问题。目前主流的跨链技术中,公证人机制在数字货币金融交易所中运用最为广泛,但是公证人机制存在明显的缺陷即需要参与的公证人足够安全可信。本文主要研究工作如下:公证人机制是基于三方信用背书节点的跨链技术。针对公证人背书节点信用评价单一问题,提出将加权LeaderRank算法运用到跨链模型当中。通过收集节点历史交易效率、用户评价和评价反馈数据,计算节点综合信用改进WLR(the weighted LeaderRank)算法权值组成,参与信任度排序算法,得到安全可信的公证人节点,使得公证人机制更加稳定可信。研究结果表明,改进后的IWLR算法(基于综合信用评价的加权LeaderRank算法)综合分析了节点历史交易评价信息和交易信任关系,对准确选取公证人节点,维护公证人机制安全可靠有重要意义。节点信任度排序为候选公证人节点提供重要依据。针对IWLR算法中新旧节点排序不公的问题,本文引入时间衰减因子对节点排序进行优化。基于IWLR算法,在获得节点综合信用评分基础上引入时间衰减因子,合理分配节点热度,进而选出活跃可信节点参与公证人跨链交易。实验证明,改进后的ITWLR(基于时间衰减的IWLR算法)算法动态分析节点历史评价与节点活跃状态,优化节点上浮与下沉,对激发节点参与跨链交易积极性,准确选取公证人节点,维护公证人机制安全可靠有重要意义。

关键词：加权LeaderRank算法跨链公证人机制信用评价时间衰减

用北京同步辐射光源研究氟化物闪烁体的荧光时间衰减特性

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高能物理与核物理 1996年第12期20卷 1103-1109页

作者：蒋海音王德武刘建飞吴忠华谢亚宁顾牡陈玲燕中国科学院高能物理研究所上海同济大学物理系

介绍了利用北京同步辐射光源测量闪烁体荧光时间结构特性的新方法．并用此方法测量了纯ＢａＦ２、ＣｅＦ３晶体和粉晶样品及掺Ｌａ３＋、Ｃｅ３＋的ＢａＦ２晶体时间衰减谱．对ＢａＦ２掺稀土元素的测量结果表明，Ｌａ３＋和Ｄｅ３＋的... 详细信息

介绍了利用北京同步辐射光源测量闪烁体荧光时间结构特性的新方法．并用此方法测量了纯ＢａＦ２、ＣｅＦ３晶体和粉晶样品及掺Ｌａ３＋、Ｃｅ３＋的ＢａＦ２晶体时间衰减谱．对ＢａＦ２掺稀土元素的测量结果表明，Ｌａ３＋和Ｄｅ３＋的掺入对ＢａＦ２时间衰减慢成分均有一定的抑制作用，但从理论上分析两种掺杂对慢成分的抑制机制并不相同。

关键词：闪烁体同步辐射时间衰减慢成分抑

一种具有时间衰减和主观预期的P2P网络信任管理模型

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电子与信息学报 2009年第11期31卷 2786-2790页

作者：李佳伦谷利泽杨义先北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室信息安全中心北京100876

该文提出了一种基于信誉的P2P网络信任管理模型。在P2P网络中,由于不存在中心节点,需要根据节点的行为来判断其是否可信。通过引入时间衰减算法,解决了对行为评估,本地信任值以及推荐的时间相关性问题。通过对近期表现和长期表现的对比... 详细信息

该文提出了一种基于信誉的P2P网络信任管理模型。在P2P网络中,由于不存在中心节点,需要根据节点的行为来判断其是否可信。通过引入时间衰减算法,解决了对行为评估,本地信任值以及推荐的时间相关性问题。通过对近期表现和长期表现的对比,给出对该节点未来表现的主观预期,能够对节点异动做出反应。利用DHT资源发现算法,有效地降低了网络消耗,并使模型具有可扩展性。模型能够有效地提高P2P网络的交易成功率。

关键词：网络信任管理 P2P网络时间衰减主观预期分布式哈希表

Web服务中一种基于时间衰减和反馈的信任管理机制研究

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计算机工程与科学 2011年第8期33卷 70-73页

作者：龚文涛夏凌云洪涛中国石油大学(华东)网络及教育技术中心山东东营257061 中国石油大学(华东)规划建设处山东东营257061

Web服务是在商业社会中兴起的一种新的Web应用。伴随着Web服务的发展,服务和服务请求者的数量变得越来越多,如何保障服务的利益和如何在海量的服务请求者中选择诚实的服务请求者将变得十分重要和困难,而现有的基于反馈的信任管理惩罚机... 详细信息

Web服务是在商业社会中兴起的一种新的Web应用。伴随着Web服务的发展,服务和服务请求者的数量变得越来越多,如何保障服务的利益和如何在海量的服务请求者中选择诚实的服务请求者将变得十分重要和困难,而现有的基于反馈的信任管理惩罚机制对于恶意的服务请求者缺乏有效的识别方法和惩罚机制。针对Web服务中缺乏对恶意服务请求者实施有效处罚机制的问题,本文在基于反馈的信任管理机制基础上,提出了一种反馈与时间衰减结合的信任管理机制,激励服务请求者提供诚实的访问行为,有效避免其对服务造成伤害,增强了Web服务的访问控制安全。

关键词： Web服务信任管理反馈时间衰减

基于矩阵压缩和时间衰减的加权频繁项集挖掘算法

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基于矩阵压缩和时间衰减的加权频繁项集挖掘算法

作者：刘洋南宁师范大学

学位级别：硕士

加权关联规则挖掘是一种通过赋予项目权重从而挖掘关联规则的技术,权重可以表示用户感兴趣的程度、项目在数据集中的重要性等。加权关联规则相比于传统的关联规则更符合用户的需求。但加权关联规则挖掘也有一些局限性。例如,随着时间的... 详细信息

加权关联规则挖掘是一种通过赋予项目权重从而挖掘关联规则的技术,权重可以表示用户感兴趣的程度、项目在数据集中的重要性等。加权关联规则相比于传统的关联规则更符合用户的需求。但加权关联规则挖掘也有一些局限性。例如,随着时间的推移用户感兴趣的程度可能已经下降,导致过时的加权关联规则对现在的用户来说并不具备指导性。相比于过时的加权关联规则,近期挖掘的加权关联规则才是用户真正需要的。在加权关联规则挖掘过程中,最主要的步骤是挖掘加权频繁项集。RWFIM-PE算法是一种包含时间衰减约束的加权频繁项集挖掘算法。以使用时间衰减因子计算得到的近期度（Recency）来标记事务发生的时间点与数据集时间终点的距离。这些事务包含的项目不仅受权重的影响,也受到事务的近期度的影响。这使得最后挖掘得到的是包含近期度属性的加权频繁项集,即近期加权频繁项集（RWFI）。用近期加权频繁项集生成的关联规则,从时间上来说对用户更有指导意义。但RWFIM-PE算法存在着一些不足之处。该算法遵循Apriori算法的思想,在生成（k+1）-项集时需要大量的连接操作,算法执行时间开销较大,占用内存较大。针对RWFIM-PE算法存在的问题,本文提出了两个基于矩阵压缩和时间衰减的加权频繁项集挖掘算法。本文主要完成了以下3方面的工作:（1）提出基于矩阵压缩的近期加权频繁项集挖掘算法RWFIM-M。RWFIM-M算法使用矩阵运算的思想,优化了迭代搜索候选项集的过程;使用矩阵压缩的方法缩小了事务数据集的搜索空间,优化了搜索RWFI的过程,提高了挖掘RWFI的效率。（2）提出基于投影矩阵的近期加权频繁项集挖掘算法RWFIM-PM。将含有相同前缀的近期事务权重频繁2-项集所包含的项目的列复制到一个矩阵中,组成投影矩阵,进一步压缩矩阵,压缩数据集的搜索空间,提高挖掘RWFI的效率。（3）对于提出的算法,使用3个数据集,从多个角度进行对比实验。分析实验结果,证明所提出的RWFIM-M算法、RWFIM-PM算法的性能良好。

关键词：时间衰减矩阵压缩投影矩阵近期加权频繁项集

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融合时间衰减与偏好波动的协同偏好获取方法

计算机应用 2016年第7期36卷 2011-2015页

作者：杨立胡运红邵桂荣运城学院公共计算机教学部山西运城044000 运城学院应用数学系山西运城044000

针对现有的推荐系统多采用近邻用户的偏好行为来预测当前用户的偏好,而不考虑用户的偏好会随着时间的变化而改变,影响了推荐准确率的问题,提出了一种基于时间衰减与偏好波动的协同偏好获取方法。首先,基于时间因素、用户历史偏好等获取... 详细信息

针对现有的推荐系统多采用近邻用户的偏好行为来预测当前用户的偏好,而不考虑用户的偏好会随着时间的变化而改变,影响了推荐准确率的问题,提出了一种基于时间衰减与偏好波动的协同偏好获取方法。首先,基于时间因素、用户历史偏好等获取偏好衰减增量与衰减速度,并据此生成衰减函数,使用衰减函数对用户历史行为数据进行衰减修正;其次,基于用户的历史偏好分布获取其偏好波动幅度;最后,将衰减函数与偏好波动幅度分别加入到最近邻获取与偏好获取流程,协同为用户生成推荐列表。在大规模真实数据集上的实验结果表明,所提出的方法与基于属性评分分布的协同过滤(RDCF)与最优Top-N的协同过滤(OTCF)相比,平均绝对误差(MAE)值分别降低了近6.42%和7.73%。实验结果表明所提方法能够提高推荐准确度,提升推荐质量。

关键词：推荐系统时间衰减衰减增量衰减速度偏好波动

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证据理论的可信度时间衰减模型的研究

证据理论的可信度时间衰减模型的研究

作者：郭兴峰西南大学

学位级别：硕士

证据理论由于其特有的表达方式和处理模糊信息的方法,在处理不确定信息方面具独特的优势,近年来受到人们越来越多的关注。随着证据理论在信息融合、目标识别、决策、预测和人工智能等领域的应用日益广泛,证据理论中相关概念的物理意义... 详细信息

证据理论由于其特有的表达方式和处理模糊信息的方法,在处理不确定信息方面具独特的优势,近年来受到人们越来越多的关注。随着证据理论在信息融合、目标识别、决策、预测和人工智能等领域的应用日益广泛,证据理论中相关概念的物理意义及与其它不确定性理论之间的关系也引起了一些学者的兴趣。目前大多数关于信息融合的研究都是在空域开展的,然而,在信息融合中,受干扰信息和传感器性能的影响,单个测量周期内各传感器所获取的信息并不一定准确,在信息融合中,往往还需要综合利用多个时间节点的识别信息进行时域信息融合,因此信息融合应该是基于多传感器的时空序贯融合的过程。虽然基于证据理论的时域信息融合受到了一些研究者的关注,但目前仍缺乏有针对性的时域证据组合方法。时域证据组合方法还有待于进一步深入研究,需要基于时域信息融合的特点构建有针对性的时域证据组合方法。从证据理论的相关研究中可知,证据组合的关键在于冲突信息的处理,证据可靠性评估是一种重要的冲突处理方法,时域证据组合的重点也在于如何处理证据间的冲突。因此,本文将围绕时域证据序列的动态可靠性展开研究。本文首先对证据的融合模型进行研究,对已有的证据动态衰减模型方法做出一些合理的改进。接着根据时域融合的特点,将证据理论的时间衰减模型应用到人因分析当中,对人因分析中事件的依赖程度的影响因素进行分析。最后,基于广义TOPSIS的方法,在动态决策评估中,我们相应作出修改并应用了时间衰减模型,为动态分析多属性决策提供了一种科学的方法。为了体现我们所修改和提出的这些方法的有效性和科学性,我们将这些算法应用到实际的数据当中,与已有的认可的算法进行比较说明。本文的工作主要包含以下三个方面:(1)根据时域融合的特点,提出了一种改进的时间衰减模型在时域融合的过程中,受到传感器可靠程度的影响,我们在修改传感器接收到的信息时,这些信息不仅会受到时间的影响,而且还有可能受到自身所携带的信息量的影响。因此,在考虑时间衰减模型时,我们加入了信息量这一影响因素,融合了香农熵的差值,对模型进行了修改。最后通过实验数据与传统的时间衰减模型进行对比,我们所提出的基于信息量的时间衰减模型,更加的倾向于识别目标,更加科学的阐释了在时域融合过程,信息衰减的影响因素。(2)基于时间衰减模型,提出了一种新的事件依赖性评价模型在人因分析过程中,最重要的一个关键环节就是对事件的依赖程度进行分析。而直接影响事件依赖程度的因素有三个。其中一个为“时间的接近程度”,本文采用时间衰减模型,更加科学的表达方式去分析这一影响因素,将时间具体化,数字化,而非传统的时间模糊化,概念化。最后我们用具体的实验数据去分析这三个影响因素,对依赖程度所造成的影响。我们使用证据理论,来融合这三个直接的影响因素,得到事件的依赖程度表达式,最后根据数学模型,来计算得到,条件下人出错的概率。我们采用控制变量的方法,分析某一影响因素对依赖程度造成的影响时,另外两个影响因素的数据值保持不变。最后我们对实验结果进行了合理性的分析。(3)基于时间衰减模型的特性,我们提出了一种动态的广义多属性决策方法在动态多属性决策中,我们给出的时间节点的历史数据,时间上距离我们越近则对于我们的帮助就越大,即这些时间节点较近的数据越有用。这与我们时间衰减模型的思想相同,但是形式刚好相反,所以我们对时间衰减模型做了一定的修改,使其满足动态多属性决策的特点。广义的多属性决策是相比较传统的多属性决策而言,传统的多属性决策,要求属性的评价模型及评价规则即框架必须相同,而广义的决策,不要求框架相同,给了专家更大的自由度。我们结合改进的时间衰减模型与广义的多属性决策,去处理动态多属性决策问题。最后,我们使用决策的一些数据,来对我们所提出的方法的合理性和科学性做出说明。

关键词：证据理论时间衰减人因分析动态性多属性决策