【摘 要】
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随着油田生产生活的丰富多彩，主题网站的数量和样式也越来越多，其中一部分网站不仅要求画面美观，还允许用户不断更新内容，这些区别于传统主题网站的需求也就需要寻找新的方法来解
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随着油田生产生活的丰富多彩，主题网站的数量和样式也越来越多，其中一部分网站不仅要求画面美观，还允许用户不断更新内容，这些区别于传统主题网站的需求也就需要寻找新的方法来解决本文就以WEB开发技术和门户技术结合搭建群众路线主题网站为例，通过整体框架设计、门户模块嵌入、热点链接等程序实际编写工作，展示主题网站搭建的新思路、
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为提高无线传感器网络数据压缩感知中恢复算法的实时性,提出一种基于二次规划的无线传感器网络数据恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解转化为有界约束二次规划问题,在此基础上结合阿米霍步长准则对二次规划进行求解,从而对网络数据进行恢复。理论分析和仿真结果表明,所提算法可准确恢复网络数据,并且相比传统压缩感知恢复算法,可明显降低数据恢复的计算复杂度,有效提高网络数据恢复算法的实时性。
针对Ad Hoc网络中虫洞检测方法带来的高时延和能耗问题,提出一种低时延和能耗的轻量级虫洞检测方法。即在节点查询路由后,利用路由节点的邻居数目,找出可能受虫洞影响节点的集合,同时依据路由节点的某个邻居节点的路由信息,进一步确定路由节点是否受虫洞影响。仿真结果表明,该方法可有效减少虫洞检测中的路由查询次数,并且与DeWorm和E2SIW方法相比,可有效减少时间延迟和能量消耗。
针对主观信任的模糊性和不确定性以及现有的基于云模型的信任模型中粒度粗糙的问题,提出了一种基于多维信任云的信任模型。首先,依据实体间的直接交互经验和交互时间,利用加权逆向云生成算法计算被评估实体的直接信任云;然后,通过评估推荐实体的推荐可信度,计算被评估实体的推荐信任云;最后,综合直接信任云和推荐信任云产生综合信任云,并依此进行可信实体的选择。仿真结果表明,基于多维信任云的信任模型能够有效地识别系统
针对现有的大部分多示例多标记(MIML)算法都没有考虑如何更好地表示对象特征这一问题,将概率潜在语义分析(PLSA)模型和神经网络(NN)相结合,提出了基于主题模型的多示例多标记学习方法。算法通过概率潜在语义分析模型学习到所有训练样本的潜在主题分布,该过程是一个特征学习的过程,用于学习到更好的特征表达,用学习到的每个样本的潜在主题分布作为输入来训练神经网络。当给定一个测试样本时,学习测试样本的潜在
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针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank的评价算法。该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征。在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型。粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同