tensor9flow的博客

本文提出两种改进的协同过滤推荐算法，旨在提升大数据环境下的推荐准确性。第一种算法基于k-均值聚类技术（CFRA-Km），第二种在聚类前引入主成分分析（PCA）进行降维（CFRA-Km-PCA）。通过在Netflix数据集上的实验，采用RMSE和MAE指标评估性能，结果表明所提算法优于传统协同过滤方法，尤其是CFRA-Km-PCA显著提升了推荐精度。未来工作将探索算法在更多数据集上的应用及其他聚类技术的结合。

本文提出了一种基于本体的语义方法ONTO-SIEM，用于实现SIEM系统中的事件关联。通过整合IDMEF、M4D4、TAXII等多种信息源，构建形式化的知识表示模型，并利用OWL-DL和SWRL规则进行推理，有效实现了警报的过滤与事件聚合。实验结果表明，该方法在内部渗透和HTTP DDoS场景下分别减少了43%和37.95%的警报量，显著提升了关联处理效率。未来工作将致力于扩展本体结构、结合机器学习技术以增强对复杂攻击的检测能力。

本文提出了一种高效的混合查询处理方法，通过改进哈希除法算法，显著提升了在严格和渐进场景下的查询性能，并结合并行实现进一步优化大规模数据处理效率。同时，针对SIEM系统中的事件关联问题，引入基于描述逻辑的本体表示与语义推理方法，有效整合多源安全信息，减少误报并提升攻击检测的准确性。实验验证了该方法在单一和复杂攻击场景下的优越性。未来工作将聚焦于更复杂的查询形式、高效推理算法及与其他智能技术的融合。

本文探讨了不确定QoS环境下的Web服务组合选择问题以及涉及正负偏好的灵活除法查询的统一处理方法。通过实验分析不同参数对算法性能的影响，比较了DSR与ASR服务排名策略，并提出基于Hash-Division的高效灵活除法处理框架。文章设计了支持要求与禁止关联的统一查询处理机制，结合阈值控制和位图技术提升查询质量，避免空结果问题。进一步提出了并行实现与缓存优化策略，并在商业智能与推荐系统中展示了应用潜力，为复杂查询处理和多偏好决策提供了有效解决方案。

本文探讨了基于数据网络的内容推荐与不确定QoS下的Web服务组合选择两个关键技术方向。在内容推荐方面，提出结合FOAF和关联数据云的SCBF方法，有效降低新用户问题和非结构化内容分析难度，并在MAE和RMSE指标上表现优越；未来将引入召回率等指标并优化冷启动问题。在Web服务组合方面，针对QoS波动性和全局约束，设计了一个包含类管理、QoS集成和选择模块的框架，通过服务排名与回溯搜索算法实现Top-K最优组合选择，实验表明其优于基于平均QoS的方法。文章还分析了两种技术的关联性，提出了多目标优化、实时性处理

本文提出了一种基于语义网数据的内容过滤增强技术——语义基于内容的过滤（SCBF），通过整合FOAF词汇表和链接开放数据（LOD）来解决传统基于内容的过滤在处理新用户问题和非结构化项目时的局限性。该方法利用FOAF进行用户相似度计算以应对冷启动问题，并通过从DBpedia等语义数据源提取丰富属性构建语义向量空间模型（SVSM），提升项目表示能力。实验结果表明，SCBF在Movielens数据集上显著降低了MAE和RMSE误差，提高了推荐准确性。文章还探讨了其在电子商务、在线教育和社交媒体中的应用前景，并展望了

本文提出了一种基于SVM、NB和KNN三个分类器并行组合的植物叶片自动识别系统。通过提取叶片的多种形态特征，结合预处理、特征提取与分类器融合策略，系统在Flavia数据集上实现了76%的准确率。研究发现，朴素贝叶斯表现最优，而SVM因数据低维性影响性能；采用加权投票机制有效提升了组合分类器的准确性。未来可引入深度学习模型以进一步提升识别效果。

本文提出了一种基于SSD和直方图的人员重识别系统，结合高斯混合模型与差分方法实现精准人员检测，利用SSD算法在感兴趣区域进行高效跟踪，并通过交集分析与颜色直方图比较完成重识别。系统构建在线数据库以记录人员历史，在非重叠摄像头网络下表现良好。文章详细描述了系统架构、实验环境与结果，探讨了技术优势、应用场景及性能评估指标，并展望了引入深度学习、多模态融合和数据库优化等未来发展方向。

本文介绍了一种基于面部表情识别（FER）的动态系统，用于控制移动机器人在ROS环境中的位移。通过改进的梯度向量流（GVF）蛇算法实现面部特征的时空与时间提取，并结合MPEG-4规范提取5个归一化距离特征，利用时间延迟神经网络分类器实现90%的表情识别准确率。系统将识别结果转化为控制信号，驱动机器人完成前进、后退、左转、右转等动作，适用于行动不便人群的人机交互场景。文章还探讨了系统在智能轮椅、安全监控等领域的应用前景，提出了多模态融合、深度学习优化和实时性提升等未来发展方向，并分析了光照、姿态、文化差异等技术

本文提出了一种基于隐马尔可夫随机场（HMRF）和共轭梯度算法（CG）的无监督脑磁共振图像分割方法（HMRF-CG）。该方法无需预处理、特征提取、训练和学习，通过最大化后验概率并结合非线性共轭梯度优化，有效提升了分割精度。在IBSR和BrainWeb数据集上的实验表明，HMRF-CG在灰质、白质和脑脊液的分割中均优于K-means、MRF-ACO-Gossiping、LGMM和FSL FAST等现有方法，具有良好的鲁棒性和应用前景。文章还分析了方法优势，对比了主流分割算法，并探讨了未来在算法优化、多模态融合和

本文提出了一种鲁棒的多光谱人脸识别方法，通过结合可见光与红外光谱信息，采用均匀局部二值模式（uLBP）和泽尼克矩（ZMs）进行特征提取，并设计了特征加权平均法和组合特征向量法两种融合策略。在CSIST和IRIS两个数据库上的实验结果表明，特征融合显著提升了识别性能，尤其是组合特征向量法表现最优。该方法对光照变化和轻微姿态变化具有良好的鲁棒性，适用于复杂环境下的多光谱人脸识别系统。

本文探讨了危机管理中的众包协作决策与多光谱人脸识别技术。以阿尔及利亚沙漠蝗虫灾害为例，分析了INPV如何通过众包方式增强态势感知，提升监测与响应效率，涵盖信息共享、方案生成与决策选择三个阶段。同时，提出两种基于uLBP和Zernike矩的多光谱人脸识别方法，通过融合可见光与红外光谱特征，在IRIS和CSIST Lab 2数据库上验证了其优于单一光谱系统的识别性能。研究表明，众包协作可优化危机应对决策，而多光谱融合能显著提升人脸识别的准确性和鲁棒性。未来研究方向包括平台优化与更高效的特征融合策略。

本文探讨了多智能体服务组合与危机管理中的众包协作决策方法。多智能体系统通过观察者、服务、请求和链接智能体的协同，实现高效服务组合；而众包协作决策基于西蒙IDC模型，在情报、设计和选择阶段融合公众参与，提升危机响应的准确性与效率。以阿尔及利亚沙漠蝗虫防控为例，验证了该方法的有效性。文章进一步分析了两类系统的关联，并展望了未来在信息共享与决策支持方面的融合潜力。

本文提出一种基于多智能体系统的服务组合方法，用于满足物联网环境下的多样化用户请求。通过构建请求智能体、服务智能体、链接智能体和推理器智能体，实现对触发、处理和执行类请求的自动响应与复合服务计算。系统采用Netlogo实现，并通过单元测试和办公室温度控制用例验证了其有效性，展示了在不同请求类型下的服务组合过程与结果，为物联网服务自动化提供了可行解决方案。

本文探讨了物联网中智能Web服务架构与基于多代理系统的服务组合创新方案。智能Web服务采用多层架构，结合上下文感知与主动-被动反应机制，实现自主适应与高效决策；而多代理系统通过细分执行、处理与触发服务，提升服务组合的灵活性与效率。文章还介绍了在Netlogo平台上的实现方法及智能家居、环境监测等应用用例，并展望了上下文元模型、行为处理技术等未来研究方向，展示了这些技术在推动物联网智能化发展中的巨大潜力。

本文探讨了物联网环境中智能服务的主动与被动决策方法的结合，提出了一种基于上下文感知的主动-被动服务框架。该框架通过整合物理、使用、环境和社交上下文信息，结合时间推理模块实现对未来情境的预测，并在实时响应与前瞻性决策之间动态切换。文章以智能家居中的自动浇水系统为例，展示了该框架在复杂动态环境中的适应性与智能化优势。研究创新性地引入时间维度，增强了服务的自主性与预测能力，为物联网智能服务的发展提供了新思路。未来工作将聚焦算法优化、系统集成及安全隐私等问题。

本文探讨了面向移动用户的可扩展上下文模型，结合本体建模与语义规则推理（SWRL），提出了一种适用于智慧城市环境的三层本体结构（通用、领域、应用），涵盖用户、移动设备、活动和环境四大上下文维度。该模型具备良好的灵活性、推理能力与扩展性，支持个性化推送式推荐。文章还对比了现有上下文模型的局限性，并展望了未来在运行时上下文创建与CARS系统实现方面的研究方向。

本文探讨了提升物联网应用可靠性和智能城市中移动用户服务推荐准确性的关键技术。通过引入基于预配置保护周期和双环双连接拓扑的光学网络容错机制，增强了网络在链路故障下的稳定性；利用贝叶斯分类器构建RCD机制，实现对传感器数据的分布式检测与错误恢复，显著提高了故障检测准确率并降低了误报率。同时，提出一种基于本体的上下文模型，融合用户身份、位置、活动及环境等多维信息，支持开放环境下上下文感知推荐系统的语义表达与智能推理。仿真结果表明，RCD算法在检测速度和准确性方面优于传统方法。未来研究将关注数据安全隐私、实时性优化

本文研究了车载自组织网络（VANET）中的OTRB时间同步协议及其在不同聚类算法（CBLR、LID、NMCS）下的性能表现，仿真结果表明NMCS通过考虑节点移动性显著提升了同步效率并降低了通信开销。同时，针对物联网应用中传感器数据可靠性问题，提出基于贝叶斯网络的RCD容错机制，有效提高了故障检测准确率并降低了误报率。研究表明，稳定的聚类策略和智能容错机制对提升网络性能与数据质量具有重要意义，为VANET和IoT系统的优化提供了可行方案和技术参考。

本文研究了无线传感器网络（WSNs）与车联网（VANETs）中的集群技术，重点探讨了数据可靠性、完整性及网络性能的提升方法。在WSNs中，提出了基于加密机制的受损节点和故障聚合器检测方案，并通过NS2模拟验证了FDP和FDAP方案在能耗、网络寿命方面的显著改进，尽管数据接收量略有下降，但数据质量更高。同时分析了不同比例故障节点对协议性能的影响，表明故障节点会增加能耗、缩短网络寿命并减少有效数据接收量。在VANETs方面，讨论了集群机制对时间同步和通信效率的重要性，比较了多种集群算法的优劣，并指出簇稳定性、传

本文探讨了无线传感器网络（WSN）中感知数据的可靠性和完整性问题，分析了现有数据聚合与安全传输方法的局限性，并提出了三种改进方案：LEACH-FD、FDP和FDAP。LEACH-FD通过簇头结构和中位数过滤提升数据质量；FDP引入基于信任值的动态聚合器选择与异常检测机制；FDAP在FDP基础上增加加密与节点认证，增强安全性。这些方案在提高数据可信度、抵御节点故障和潜在攻击方面展现出有效性，但也存在如无法区分节点受损原因、未覆盖聚合器故障等不足，为后续研究提供了优化方向。

本文提出了一种高效的警报消息广播（EBAM）协议，用于车载自组织网络（VANETs）中的紧急消息传播。该协议通过优化转发器选择、设计合理的消息格式以及引入潜在节点机制，有效解决了传统广播协议中存在的消息丢失、碰撞和高延迟等问题。EBAM协议在密集与稀疏网络中均表现出优异的消息接收率和低延迟性能，适用于实时性要求高的交通安全场景。此外，该协议可与GPS、传感器等技术结合，拓展至智能交通系统的实时预警与管理应用。

本文介绍了一种针对网络中恶意节点丢弃数据包问题的混合确认惩罚方案（HAPS），通过结合确认机制、声誉模块和排除模块，有效识别并惩罚恶意节点，提升数据传输的可靠性与吞吐量。同时，文章探讨了在VANETs中实现高效警报消息广播的EBAM协议，该协议在降低消息丢失率和延迟方面表现优异。通过NS-2.34模拟验证，HAPS相比EAACK在不同恶意节点数量和移动速度下均展现出更优的性能。未来工作将聚焦于复杂度分析、激励机制引入及协议优化，以适应更复杂的网络与交通环境。

本文探讨了无线传感器网络（WSN）与移动自组网（MANET）的部署及安全机制。针对WSN中传统部署方法忽视地形差异的问题，提出基于地形分区的部署策略，通过分区优化和模拟退火算法显著提升复杂环境下的覆盖质量。对于MANET中的自私与恶意节点问题，设计了基于Dempster-Shafer理论的混合确认惩罚方案（HAPS），结合监测、声誉评估与排除模块，有效提高网络吞吐量并降低恶意丢包率。仿真结果验证了两种方案在不同场景下的有效性与优越性，未来可进一步优化分区算法与拓扑管理以提升整体性能。

本文提出了一种基于地形分区的无线传感器网络（WSN）现实部署方法，通过将感兴趣区域（RoI）划分为地形相对简单的子区域，有效应对3D随机部署中因地形复杂导致的覆盖盲区问题。该方法采用TIN模型表示地形，结合可见性分析进行分区，并在各子区域内使用模拟退火算法优化传感器部署，以最大化覆盖质量。同时，提出了利用中继构建两层网络架构来增强连通性的思路。仿真结果表明，该方法在不同地形复杂度下均能显著提升覆盖性能，优于传统SA和贪心算法。未来工作将聚焦于分区算法优化、连通性巩固及实际场景验证。

本研究探讨了多产品管道系统的优化调度与无线传感器网络的部署问题。针对连接单一炼油厂与多个配送中心的直结构单向管道，采用连续混合整数线性规划（MILP）方法，优化新批次注入顺序，最小化产品间界面体积并确保库存安全，实验结果表明该方法能有效满足日常需求且界面损失仅占2.3%。在无线传感器网络方面，提出基于地形分区的两阶段部署方案，通过合理分区与传感器布置提升覆盖质量与连通性，并展望结合人工智能、自适应策略与多技术融合的未来发展方向。两项研究均展示了模型驱动方法在复杂系统优化中的高效性与应用潜力。

本文研究了混合遗传算法（HGA）在流水车间调度问题（FSSP）和多产品管道调度中的应用。HGA结合了遗传算法（GA）与基于厚结猛蚁的元启发式算法（API-Fourragement），通过强化与多样化搜索策略提升求解质量。实验结果表明，在不同规模的FSSP实例中，HGA在最小化完工时间方面优于基本GA。此外，针对多产品管道调度问题，采用混合整数线性规划（MILP）连续方法实现了最优调度，有效满足市场需求并最小化产品间界面数量，具有良好的实际应用价值。

本文探讨了两种混合算法在制造业调度问题中的应用：一种是结合移动瓶颈启发式（SBH）、禁忌搜索（TS）和袋鼠算法（KA）的混合方法，用于解决灵活作业车间调度问题（FJSSP-PPF），显著降低了完工时间；另一种是将基于厚结猛蚁觅食行为的API算法与遗传算法融合的混合遗传算法（HGA），有效优化了流水车间调度问题（FSSP）。通过实验对比与敏感性分析，验证了混合算法在不同规模问题上的优越性能。未来研究方向包括复杂场景应用、多目标优化及与其他算法的比较。

本文研究了实时系统与柔性作业车间调度中的混合算法应用。在实时系统调度中，提出基于蜂王交配优化（HBMO）的混合方法，结合遗传算法（GA）、GRASP生成初始种群，并利用模拟退火（SA）和禁忌搜索（TS）优化子代，有效降低了任务延迟。在柔性作业车间调度中，设计了一种三阶段混合算法：采用移位瓶颈启发式（SBH）生成初始解，通过TS进行局部搜索，再以袋鼠算法（KA）实现全局优化，显著减少了制造跨度 $C_{max}$。实验结果表明，所提混合方法在解的质量和收敛速度上均优于传统算法。未来工作将聚焦于参数优化、实际约

本文探讨了社交蜘蛛优化（SSO）算法在神经网络训练中的应用，以及混合蜜蜂策略在实时系统调度中的实践。SSO通过模拟蜘蛛的性别分工与交配行为优化网络权重，显著降低均方误差，在微波滤波器建模中表现优于PSO；混合蜜蜂策略结合HBMO与GA、SA、TS等方法，实现全局与局部搜索协同，有效生成满足时间约束的最优调度方案。文章对比了两种算法的核心思想与优劣，并展望了其在多目标优化、动态环境适应及跨领域融合的发展方向，为智能优化技术在复杂工程问题中的应用提供了有力支持。

本文探讨了两种创新算法在通信领域的应用：基于细菌觅食优化的SMBFOA协议用于提升无线传感器网络的能量效率与数据传输能力，以及社交蜘蛛优化神经网络（SSO-NN）在微波滤波器建模中的应用。SMBFOA通过智能汇节点移动策略优化网络性能，而SSO-NN则利用生物启发式算法训练神经网络，实现对复杂微波滤波器结构的高精度建模。文章还分析了两种算法的优势、实际应用场景及未来发展方向，包括算法融合、动态适应与跨领域拓展，为相关技术进步提供了新思路。

本文探讨了业务流程设计的进化多目标优化与基于细菌觅食优化算法（BFOA）的汇聚节点移动性研究。在业务流程优化方面，采用MA-NSGAII框架结合大规模选择算子，在最小化成本和持续时间上表现出优越性能；在无线传感器网络中，提出SMB-FOA协议，利用BFOA模拟大肠杆菌行为优化汇聚节点移动路径，显著提升数据吞吐量与网络寿命。研究进一步分析了两者在优化思想与算法应用上的共性，并提出了跨领域融合的可能性，为未来智能系统的设计提供了新思路。

本文探讨了流式特征选择与业务流程设计的多目标优化两大关键技术。在流式特征选择方面，基于WD2O算法的变化检测与全局搜索机制，实现了对动态数据流中有效特征的高效选择，并通过多个生物数据集验证了DOSFS方法在准确性和紧凑性上的优越性能。在业务流程设计优化方面，提出基于MA-NSGAII的改进框架，通过大规模选择操作符增强种群多样性，有效平衡成本与持续时间的多目标冲突。实验结果表明，该方法在多种选择策略对比中表现更优。最后，文章总结了两种技术的应用价值，并展望了未来在高维数据、不确定性建模和跨领域应用中的研究方

本文提出了一种新的流式特征选择方法——动态在线流式特征选择（DOSFS），该方法结合了在线流式特征选择算法（OSFS）和动态优化算法（WD2O），旨在应对大数据环境下特征动态增长的挑战。DOSFS通过引入WD2O增强对冗余特征空间的探索能力，提升了特征选择的效率与质量。实验结果表明，DOSFS在准确率、召回率、F1值等指标上优于传统方法，同时能选择更小的特征子集。未来研究方向包括参数优化、多领域数据验证及与其他AI技术的融合应用。

本文提出了一种基于拍卖机制的多机器人任务分配解决方案FA-POWERSET-MRTA，结合萤火虫算法与幂集算法，实现高效的任务分配。该方案通过拍卖者与投标者的交互完成全局与局部分配，具备良好的可扩展性与鲁棒性。模拟结果表明，算法在不同任务和投标者配置下均能实现100%的任务分配率，且分配时间受任务数量影响较小，展现出优越的性能潜力。未来工作将引入时空约束以增强通用性。

本文介绍了两种前沿技术在不同领域的应用：在药物重定位中，提出基于半监督深度学习的DeepSS-DTIs方法，通过特征提取与堆叠自动编码器实现高精度药物-靶点相互作用预测；在多机器人系统中，设计FA-SETPOWER-MRTA两阶段任务分配方案，结合萤火虫算法进行全局优化与幂集法实现局部分配，有效提升任务分配效率与质量。实验结果验证了两种方法的优越性，具有广泛的应用前景。

本文综述了推荐系统与药物靶点相互作用预测的研究进展。在推荐系统方面，探讨了基于遗传算法的聚类方法以解决协同过滤的可扩展性和稀疏性问题，并强调推荐多样性与新颖性的重要性。在药物研发领域，重点介绍了药物重新定位的意义及其计算方法，提出并详细分析了一种结合堆叠自动编码器与监督深度神经网络的深度半监督学习模型DeepSS-DTIs，该方法在DrugBank数据集上实现了超过98%的准确率，显著提升了药物-靶点相互作用预测性能。文章还总结了当前面临的挑战与未来研究方向，为相关领域的进一步发展提供了理论支持和技术参考。

本文提出一种基于分区的遗传算法优化推荐系统中的用户聚类，以提升基于用户的协同过滤性能。通过改进K-means初始种子选择难题，利用遗传算法的全局搜索能力，结合组精度与中心多样性的适应度函数，有效提高预测准确性和推荐质量。实验基于Movielens数据集，结果表明该方法在不同邻居大小和推荐长度下均优于KNN、K-means和PCA-GAKM等传统方法，具有良好的可扩展性和应用前景。

本文探讨了提升系统灵活性与推荐质量的两项关键技术：一是基于组合逻辑的分类过程灵活模型，通过类型化模块和规则简化处理链，实现高效且可自动化的计算流程；二是改进的推荐系统方案，提出基于遗传算法的聚类方法优化K-Means初始化问题，显著提升推荐准确性和效率。两者结合可在新闻推荐、电子商务等场景中实现从数据处理到个性化推荐的全流程优化，未来有望拓展至多模态、实时动态系统中，推动智能服务的发展。

本文研究了一种融合社交信息与协同过滤的好友推荐算法，并结合无监督与监督分类技术提升推荐效率与准确性。通过引入社交性、信任度等社交指标，设计SBCF与C-SBCF推荐算法，并在Yelp数据集上验证其有效性。同时，探讨了传统分类处理链的局限性，提出基于类型化应用系统的形式模型以增强分类过程的灵活性与可组合性。实验结果表明，所提方法在精确率、召回率和F-度量等指标上表现优越，未来将引入语义信息进一步优化推荐性能。