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煤炭学报 2021年第10期46卷 3116-3126页

作者：尹希文徐刚刘前进卢振龙于秋鸽张震中煤科工开采研究院有限公司北京100013 天地科技股份有限公司开采设计事业部北京100013

矿压动态预测是顶板管理和顶板灾害防治的重要手段,也是矿山压力与岩层控制领域的难点问题,目前国内外缺乏成熟、可靠的动态预测方法。采用现场实测、数据挖掘以及理论分析方法,从支架载荷在时间和空间2个方面周期性变化规律入手,构建... 详细信息

矿压动态预测是顶板管理和顶板灾害防治的重要手段,也是矿山压力与岩层控制领域的难点问题,目前国内外缺乏成熟、可靠的动态预测方法。采用现场实测、数据挖掘以及理论分析方法,从支架载荷在时间和空间2个方面周期性变化规律入手,构建了矿压双周期动态分析预测模型。从时间角度,基于覆岩结构及支架围岩关系分析,通过理论推导得到了3类液压支架载荷时序增阻函数,主要包括指数函数、线性函数、对数函数,通过实测数据验证,认为12401工作面支架载荷时序曲线由单一函数和分段函数构成,主要分为4种类型:单纯指数函数,单纯对数函数,对数+线性函数,对数+指数函数,采用滑动窗口动态预测方法和最大拟合优度的准则,建立了采煤循环内液压支架载荷拟合预测模型。从空间角度,分析了循环末阻力随工作面推进度的周期性变化特征,采用系统聚类和K-means两种聚类方法对周期性曲线进行分类并建立模板曲线,采用延伸窗口动态预测方法和最大匹配度准则,建立了循环末阻力模板曲线匹配预测模型。通过软件开发,实现了电液控制系统中立柱压力数据的采集、预处理、矿压特征指标分析、拟合预测、匹配预测等功能,以神东上湾煤矿12401工作面支架载荷数据进行初步预测实践,支架载荷及循环末阻力预测准确率86%以上。矿压双周期预测模型是结合覆岩运动模型和支架载荷实测数据而提出的矿压动态预测新方法,可为综采工作面顶板管理、围岩控制策略的超前制定提供参考。

关键词：支架载荷矿压预测双周期拟合预测匹配预测

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基于特征学习和偏好学习的新闻推荐系统的研究与实现

基于特征学习和偏好学习的新闻推荐系统的研究与实现

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作者：高程峰辽宁大学

学位级别：硕士

随着互联网的不断发展,人们面临着获取新闻信息的多样选择。然而,由于新闻数量庞大且信息重复率高,人们常常感到无法快速找到符合自身兴趣的新闻。为了解决这一问题,新闻推荐系统应运而生,通过分析用户的阅读历史和兴趣爱好,为用户提供... 详细信息

随着互联网的不断发展,人们面临着获取新闻信息的多样选择。然而,由于新闻数量庞大且信息重复率高,人们常常感到无法快速找到符合自身兴趣的新闻。为了解决这一问题,新闻推荐系统应运而生,通过分析用户的阅读历史和兴趣爱好,为用户提供个性化的新闻推荐。在进行个性化新闻推荐时,有两种有效的方法可以采用,即建模特征交互和挖掘用户历史偏好。然而,传统的建模特征交互方法较为复杂,难以准确捕捉用户的兴趣偏好,并未充分利用用户历史行为中的协作信息。因此,本文提出了一种基于图神经网络的模型,以兼具特征学习和偏好学习的能力,并在此基础上设计和实现了个性化新闻推荐系统。在新闻推荐算法方面,本文提出了一种基于图神经网络的特征学习和偏好学习推荐模型。该模型采用了两种关键方法,以提高推荐效果。首先,模型构建了用户和新闻特征的完全图,并通过特征交互的方式学习用户和新闻的嵌入表示。这种方法充分利用了数据集中特征的共现性,通过学习特征之间的交互关系,有效地捕捉到用户和新闻的特征表达。其次,为了更好地理解用户的偏好,模型根据用户和新闻的交互历史构建了用户-新闻高阶连通图。通过在图中进行多跳信息的传递,模型能够捕捉到用户的偏好信息。这种偏好学习的方法能够更全面地理解用户的喜好和行为模式。最后,模型将经过特征学习和偏好学习后得到的用户和新闻嵌入表示进行匹配,以完成推荐预测。为了验证该模型的有效性和合理性,本文在包括新闻数据集的四个公共数据集上进行了实验验证。实验结果显示,该模型在推荐任务上取得了显著的性能提升。在系统设计方面,本文设计并实现了基于特征学习和偏好学习的新闻推荐系统,该系统架构包括数据层、特征层、策略层和应用层。在数据层通过新闻爬取获取最新新闻,保证新闻物料库的时效性;在策略层采用了基于特征学习和偏好学习的新闻排序策略,针对冷启动采用对物料库热度排名填充新用户的推荐列表;同时为预防同类新闻的过度曝光,采用了根据新闻类型的重排序。个性化推荐系统综合了多个方面,保证了新闻推荐结果的准确性、时效性、多样性。

关键词：新闻推荐系统图神经网络特征交互匹配预测

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一种用于Web服务预测的改进PPM模型

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中国电子科学研究院学报 2012年第6期7卷 590-595页

作者：张亚光王积鹏王源中国电子科学研究院北京100041

针对现有PPM模型预测准确率不够高,且无法处理好预测准确率与预测代价之间平衡的问题,提出了一种新的改进PPM模型(PD-PPM)用于Web服务预测,以便更实时地向用户提供个性化、智能化的服务。为了建立该模型,定义了Web服务编码结构、错误补... 详细信息

针对现有PPM模型预测准确率不够高,且无法处理好预测准确率与预测代价之间平衡的问题,提出了一种新的改进PPM模型(PD-PPM)用于Web服务预测,以便更实时地向用户提供个性化、智能化的服务。为了建立该模型,定义了Web服务编码结构、错误补偿矩阵(ECM)、子类服务PPM模型(SW-PPM)和大类服务PPM模型(PW-PPM),并利用控制领域的PD控制算法,在SW-PPM模型与PW-PPM模型之间进行切换控制和参数调整;此外,还在ECM的基础上建立了错误补偿机制。经实验证明,PD-PPM模型能有效平衡预测准确率和预测代价之间的矛盾,并可以对预测准确率进行精准地跟踪控制,从而达到了预期的效果。

关键词： Web服务预测匹配预测 PD闭环控制错误补偿机制

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