【摘 要】
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随着本体数量的不断增加和语义Web的发展,多用户本体协同操作成为发展的必然趋势,但是在共同协作的本体环境中总是充斥着各种冲突,所以协同演化冲突检测和消解是亟需解决的一个问题。提出了一个分类检测并消解演化冲突的结构化方法,根据演化冲突的复杂程度分为直接冲突、衍生冲突和不一致冲突,针对不同类型冲突的特点构建相应的协同演化冲突检测算法,最后通过判断演化冲突对中是否存在可删操作和寻求最大一致子序列进行冲突
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随着本体数量的不断增加和语义Web的发展,多用户本体协同操作成为发展的必然趋势,但是在共同协作的本体环境中总是充斥着各种冲突,所以协同演化冲突检测和消解是亟需解决的一个问题。提出了一个分类检测并消解演化冲突的结构化方法,根据演化冲突的复杂程度分为直接冲突、衍生冲突和不一致冲突,针对不同类型冲突的特点构建相应的协同演化冲突检测算法,最后通过判断演化冲突对中是否存在可删操作和寻求最大一致子序列进行冲突消解,使得多个本体演化意图并存,最终实现本体协同演化的目标。该算法在一定程度上提高了本体协同演化的效率,
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单一评分相似性度量及数据稀疏导致了传统推荐算法计算出的用户或项目近邻不准确、推荐质量不高,为此,提出了一种多因素复合度量的协同过滤推荐算法。该算法基于用户访问次数、停留时间及评分定义了一个多因素约束的相似性计算函数,避免了单一评分相似性度量问题,提高了相似性计算的准确度;同时,基于项目类别、目标用户已访问的项目、已访问过待预测评分项目的用户、访问时序建立了项目及用户信任模型,在数据稀疏及冷启动时用
在节点采用RWP移动模型的移动无线传感器网络中,为了提高网络的综合性能,提出了一种新的路由算法LDM。LDM运用节点在RWP模型的运动特点及节点的运动方向与当前位置,推导出节点的传输概率,并使用传输概率来指导路由选择,同时对节点的消息队列进行了有效的管理,提高了网络的综合性能。通过在ONE仿真器上与Epidemic、DT、FAD算法进行比较,结果表明LDM在综合性能上得到了提升。
半自动2D转3D是解决当前3D影视内容匮乏的重要途径。现有方法大多借助局部邻域进行深度插值,忽略了图像的全局约束关系,因而难以准确恢复深度图的对象边界。针对该问题,提出邻域扩展的最优化深度插值方法。首先引入邻域的邻域,建立邻域扩展的最优化深度插值能量模型;其次在相似的像素点与其邻域加权深度平均值的差异近似相等的假设条件下,将深度插值能量模型的最优化问题转换成一个稀疏线性方程组的求解问题。实验结果表
考虑实际生活中商品供应商具有严格的营业时间限制、客户的个性化送货时间预设以及道路路况影响运输成本等因素,建立带多种约束的关联运输调度问题模型。通过聚类算法和节约算法构造初始解,提高求解速度;自适应地改变启发式因子和期望启发式因子,提高算法收敛速度;引入遗传操作算子,自适应改变交叉概率和变异概率,提高算法的全局搜索能力;提取核心路径便于进行后期优化;通过3-opt与车场交换,提高算法的局部搜索能力。
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