导读:本文包含了启动算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:冷启动,算法,模糊,用户,系统,层次,内容。
启动算法论文文献综述
李慧敏[1]（2019）在《大型船用柴油机启动动力控制算法分析》一文中研究指出原始启动动力控制算法不足以满足大型船舶柴油机的启动动力控制要求,且启动动力控制性能相对比较差。为了提高船用柴油机启动动力的受控率,提出大型船用柴油机启动动力的控制算法分析。根据柴油机启动动力原理,利用柴油机各部件输入和输出的近似动态关系式,建立启动动力系统动态数学模型。基于启动动力系统,计算大型船用柴油机启动动力控制输出量,依托大型船用柴油机启动动力控制规律的推导,完成了船用柴油机启动动力的控制算法分析。仿真结果表明,设计的控制算法相比于传统控制算法,受控率提升了51.9%,柴油机的启动动力受到了明显的控制,符合大型船舶的航行条件。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年22期）
喻国明,杨名宜[2]（2019）在《沉浸感和接触时长：算法型分发冷启动的两大策略变量》一文中研究指出根据Quest Mobile《中国移动互联网2019春季大报告》,中国移动互联网月活用户增长幅度相比去年同期下降300余万,月活跃用户规模达11.38亿,增长进一步放缓,逼近饱和。另外,寡头独占的情况也日趋严重,腾讯、今日头条、阿里和百度四大互联网平台占人均单日使用时长的70%,其他所有互联(本文来源于《青年记者》期刊2019年22期）
刘璐[3]（2019）在《推荐算法中冷启动问题的研究与实现》一文中研究指出在信息过载的时代背景下,推荐技术可以帮助用户对信息进行有效筛选,协同过滤算法以其效率高、精度准的特点在推荐系统中得到大范围普及。尽管如此,随着推荐系统中的项目和用户数量的快速增长,该算法正面临着严重的冷启动问题,这大大降低了算法本身的推荐效果。因此,为了使推荐算法在冷启动环境下仍能表现出良好的推荐效果,本文对原有的推荐算法进行了改进,改进分为四个方面:一,为解决数据稀疏性会对聚类结果及推荐效果产生影响这一问题,本文基于项目属性间的相似性对评分矩阵进行了预填充,数据稀疏性得以充分缓解。二,针对协同过滤算法中存在的用户冷启动问题,本文引入了用户的人口统计学信息,将用户间的相似度计算公式修改为评分相似性与人口统计学相似性的动态加权,这样系统能够针对不同用户的不同情况对两者所占比重进行动态的调整。当新用户第一次使用推荐系统时,改进的相似度计算公式能够根据用户的人口统计学相似性为新用户寻找最近邻,并产生推荐。叁,针对协同过滤算法中存在的实时性差的问题,本文采用聚类算法对用户进行离线聚类。本文优化了k-mean 算法中初始聚类中心的选取,提高算法的稳定性。然后,使用改进后的聚类算法对用户进行离线聚类,将兴趣爱好相似的用户聚集在同一类别中,当新用户到达推荐系统时,对新用户进行在线的聚类划分。“离线聚类,在线划分”可以有效提高寻找最近邻的效率和推荐系统的实时性。四,针对协同过滤算法推荐种类多样性不高的问题,本文提出了一种新的对流行度较高项目的评分进行分阶段惩罚的方法,以损失最小的推荐精确度换来最大程度上的推荐种类多样性提升。改进后的推荐算法在新用户冷启动环境下可以正常工作,本文使用MovieLens数据集对改进算法进行验证,实验结果表明,该算法可以有效缓解数据稀疏性并解决新用户冷启动问题,同时,相比于其他推荐算法,改进算法在冷启动环境下的推荐精确度有所提高。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-18）
刘建锋,张博,夏云霞[4]（2019）在《基于自适应改进K-Means聚类算法的黑启动分区方法》一文中研究指出针对目前黑启动分区方法中大多利用边介数法对系统进行划分并不能很好地满足系统恢复的时间性和安全性要求,在分析黑启动系统特点和分区要求的基础上,对K-Means算法进行了自适应改进,根据电网的拓扑和电气特性将系统简化为无向有权网络,利用改进后的K-Means算法对系统进行黑启动分区,并以IEEE 39节点和118节点系统为例对所提算法进行验证。结果表明,改进后的K-Means算法的分区结果更为合理,且降低了计算难度、减少了计算量。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年03期）
尹世超[5]（2019）在《基于融合属性矩阵分解的冷启动推荐算法研究》一文中研究指出推荐系统旨在帮助用户从海量的信息中挑选出用户感兴趣的信息。它通过历史记录自动挖掘用户的兴趣和喜好,最后为每个用户提供个性化的服务。协同过滤推荐算法在促进服务推荐生态上扮演着重要的角色。然而在实际应用中,协同过滤算法也存在着数据稀疏性、冷启动、迁移性以及是否侵犯用户隐私的问题。其中最为严重也最需要解决的问题就是冷启动问题。冷启动问题分为叁种,分别是用户冷启动问题,项目冷启动问题以及系统冷启动问题。利用项目和用户的信息通常是解决冷启动问题的有效方法。对于项目冷启动而言,有效的利用项目的属性信息是有效解决该问题的方法之一。然而对于用户冷启动问题,由于隐私泄露的日益严重,用户越来越在乎个人的隐私,所以利用用户的个人信息作为解决冷启动问题的解决方案往往是行不通的。协同过滤在促进服务推荐生态系统上发挥着重要的功效,其中矩阵分解技术更是被证明是最有效的推荐方法之一。本文针对推荐系统中所存在的项目冷启动问题和用户冷启动给问题分别提出了解决方法。对于新项目的冷启动问题,本文提出了一种融合项目属性的相似度计算方法,利用该方法来预测用户对新服务的偏好,将预测出来的偏好与矩阵分解模型进行结合,最后利用模型来预测用户对新用户的评分。对于新用户的冷启动推荐,本文从位置信息入手,结合霍夫斯泰德文化维度理论来计算新用户的文化距离,通过文化距离与矩阵分解模型经行动态结合,最终完成对新用户进行服务的推荐。本文的主要贡献如下:(1)针对新项目的冷启动问题,本文采用项目的属性信息来代替传统的评分信息进行相似度计算,利用当前用户的历史记录信息来发掘用户的偏好,通过用户的偏好信息与项目的属性进行初步匹配,然后将匹配结果融入到矩阵分解模型,利用训练产生的模型完成对新项目的推荐。在计算用户偏好过程中,考虑到用户的偏好可能随着时间的推移而改变,本文还引入了时间惩罚因子,用来降低用户久远历史记录所计算出来的偏好的权重。(2)针对新用户的冷启动问题,本文在不侵犯用户隐私的情况下,利用用户的位置信息,计算得出用户和服务的文化距离。通过对启发性服务的寻找,来完成对新用户的初步预测。将初步预测的结果与矩阵分解技术动态的融合,通过对训练集的拟合完成对模型参数的更新。利用训练出的最终模型完成对新用户的预测。(3)通过在真实数据集上面的大量实验可以证明:对于新项目的冷启动问题,我们的方法在准确性、可扩展性以及解决数据稀疏性上面都明显优于对比方法;对于新用户的冷启动问题,本文采用的方法在不侵犯用户隐私的情况下能够精确的完成对冷启动用户的推荐,同时在数据稀疏性环境下也能取得十分优异的推荐效果。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-03-01）
章小枫,李映雪,姚明侠,郑富永,秦亮[6]（2019）在《基于动态叁角模糊决策机的电源启动算法研究》一文中研究指出电力系统失效后发电机的重启过程中,启动序列对恢复时间有重大影响,为此提出了一种基于动态叁角模糊决策机和层次分析法的失效后发电机在线启动序列决策方法。所提算法将发电机启动过程划分为两个阶段,针对不同阶段的目标函数,采用层次分析法计算发电机性能指标的权重因子,并通过计算权重因子迭代地确定下一个启动的发电机,直到完全确定发电机的启动序列。与穷举法和NSGA-Ⅱ相比较,所提算法的鲁棒性和有效性均有较大提升。(本文来源于《江西电力》期刊2019年02期）
邵煜,谢颖华[7]（2019）在《协同过滤算法中冷启动问题研究》一文中研究指出为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年02期）
陈雪梅,谢清钟[8]（2018）在《基于模糊PID数字控制算法的液压启动控制伺服系统的研究》一文中研究指出针对传统PID控制方法对液压启动伺服系统控制过程存在抗干扰差,参数规定冲突的问题。提出基于模糊PID数字的液压启动控制伺服系统控制方法。将液压启动控制伺服系统自主控制输出和PID控制参数结合模糊切换思想,运用模糊切换规则进行判断,将判断结果作用于被控对象,完成模糊PID数字控制器的控制输出。实验结果显示,在模糊PID数字控制算法的支持下,液压启动控制伺服系统的控制效果较为理想,控制过程操作简单且拥有较强的抗干扰能力。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2018年06期）
王素琴,张洋,蒋浩,朱登明[9]（2018）在《针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法》一文中研究指出在解决新用户冷启动问题时,固定不变的Epsilon参数会使传统Epsilon-greedy算法收敛缓慢。为此,提出一种改进的Epsilon-greedy算法。利用免疫反馈模型动态调整Epsilon参数,从而使算法快速收敛。使用蒙特卡罗模拟方法对算法进行实验验证,结果表明,该算法能够在用户与推荐系统交互较少的情况下为用户进行有效推荐,且推荐效果优于传统的Epsilon-greedy、Softmax和UCB算法。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年11期）
乔雨[10]（2018）在《面向冷启动问题的推荐算法研究》一文中研究指出互联网技术的飞速发展使得信息呈爆炸式增长,如何从超载的信息中获得所需信息成为了急需解决的问题,而解决这一问题的代表性方案就是推荐系统。推荐系统将用户和信息连接起来,一方面帮助用户快速定位自己需要的信息,另一方面又能够让信息展示在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。推荐系统包含的算法有很多,协同过滤推荐算法是其中的经典算法。由于推荐算法都需要基于非常多的用户和项目信息才能产生准确的推荐,因此当数据规模不能满足推荐系统的需求时,就会因数据稀疏性而导致推荐系统的冷启动问题。冷启动问题会使得推荐算法的推荐准确度大幅下降,从而直接影响用户的体验和对推荐系统的信任程度。目前冷启动问题已经成为推荐技术领域研究的重点。本文针对因数据稀疏性导致的冷启动问题进行研究,主要工作分为两个方面:冷启动问题的检测和冷启动问题的解决。针对冷启动问题的检测,设计了基于状态检测的“情景开关”方法,用于检测系统中用户和项目的状态,以便根据检测出的状态选择合适的处理算法;并通过实验证明该方法对冷启动问题有一定的检测准确度和预处理效果。针对冷启动问题的解决,分别设计了对应于协同过滤推荐系统和上下文情景推荐系统的改进算法:融合用户相似度与评分信息的协同过滤算法(Collaborative Filtering Algorithm Based on User Similarity and Rating Information,SR-CF)和基于因子分解机的上下文推荐算法(Context Recommendation Algorithm Based on Factorization Machines,FMs)。SR-CF算法将用户评分相似度改进为结合用户基本信息相似度、种子集评分相似度和评分信息相似度的混合相似度,通过加权求和的方式求出用户之间的综合相似度;FMs算法在多项式回归算法的基础上运用了因子分解机,通过将特征之间的相互作用进行因子分解,从而降低算法的复杂度。针对这两种改进的算法设计了相关实验,实验结果表明改进后的算法在准确度和时间复杂度方面都有明显的改善。本文所设计的算法不仅缓解了冷启动问题带来的负面影响,而且对推荐准确度和推荐效率都有所改善,研究工作具有一定的理论性和实用价值。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
启动算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据Quest Mobile《中国移动互联网2019春季大报告》,中国移动互联网月活用户增长幅度相比去年同期下降300余万,月活跃用户规模达11.38亿,增长进一步放缓,逼近饱和。另外,寡头独占的情况也日趋严重,腾讯、今日头条、阿里和百度四大互联网平台占人均单日使用时长的70%,其他所有互联
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
启动算法论文参考文献
[1].李慧敏.大型船用柴油机启动动力控制算法分析[J].舰船科学技术.2019
[2].喻国明,杨名宜.沉浸感和接触时长：算法型分发冷启动的两大策略变量[J].青年记者.2019
[3].刘璐.推荐算法中冷启动问题的研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[4].刘建锋,张博,夏云霞.基于自适应改进K-Means聚类算法的黑启动分区方法[J].水电能源科学.2019
[5].尹世超.基于融合属性矩阵分解的冷启动推荐算法研究[D].安徽大学.2019
[6].章小枫,李映雪,姚明侠,郑富永,秦亮.基于动态叁角模糊决策机的电源启动算法研究[J].江西电力.2019
[7].邵煜,谢颖华.协同过滤算法中冷启动问题研究[J].计算机系统应用.2019
[8].陈雪梅,谢清钟.基于模糊PID数字控制算法的液压启动控制伺服系统的研究[J].中国电子科学研究院学报.2018
[9].王素琴,张洋,蒋浩,朱登明.针对新用户冷启动问题的改进Epsilon-greedy算法[J].计算机工程.2018
[10].乔雨.面向冷启动问题的推荐算法研究[D].南京邮电大学.2018
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