5个研究背景和意义示例,教你写计算机马尔科夫链论文

今天分享的是关于马尔科夫链的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到马尔科夫链等主题,本文能够帮助到你

面向稀疏短交互特征的商品交易序列用户冷启动推荐方法研究

这是一篇关于序列推荐,马尔科夫链,用户冷启动,元学习算法,知识图谱的论文, 主要内容为随着互联网电商平台的兴起,商品推荐系统发展迅速。研究表明,基于用户与商品交互序列的推荐算法能够感知用户的长期偏好,有助于提升推荐效果。通过对真实数据集分析,发现某些情况下交易数据具有稀疏和短交互性的特征,在二手交易平台中尤为明显,此类问题降低了序列建模推荐方法的有效性。与此同时,当推荐系统进一步面对用户冷启动问题时,有必要综合考虑算法的适应性和数据的稀疏性问题。基于上述分析,对面向稀疏数据的序列建模和用户短交互冷启动问题开展相关研究,从而更好的满足稀疏冷启动环境下对于推荐算法的实际应用需求。主要工作包括建立了适用于稀疏短交互数据的马尔科夫链序列推荐模型,实现了用户冷启动现象的元学习优化算法。在序列推荐建模方面,先对序列交互数据预处理,通过已有长序列生成更多短序列,丰富偏好特征训练样本,使用基于时间流行度的采样方法精选短序列样本;结合知识图谱链路预测的方法提取用户的偏好特征;将用户偏好特征和商品特征映射至同一向量空间,增强序列推荐的预测准确性;使用马尔科夫链概率公式预测下一项商品。针对用户冷启动问题,将提出的序列建模方法与基于参数优化的元学习方法相结合,采用双层梯度下降的模型优化策略,在适应数据稀疏性的前提下优化模型参数,使得模型在冷启动场景下拥有更好的表现。在二手电商Mercari和传统电商Amazon两个数据集上开展一系列实验,两数据集均具有稀疏短交互的特征,其中Mercari数据集比Amazon数据集拥有更大的稀疏度和更短的平均交互长度。与现有方法的对比实验表明,本方法相对主流算法取得了较好的结果,相对于其中的Meta CF算法在下一项商品预测准确率分别提升了0.024和0.015,且本方法在Mercari数据集上具备更明显的提升效果。此外对模型进行消融实验,结果表明采样方法与知识图谱关系提取技术能提升稀疏短交互数据下的序列推荐性能,同时元学习优化算法能够使模型很好地适应冷启动场景。

YW公司供应链业务流程优化研究

这是一篇关于供应链,流程优化,Petri网,马尔科夫链的论文, 主要内容为业务流程优化自从被提出后,越来越多的企业认识到流程优化的重要性。技术更新较快,产品生产研发周期缩短,第三方物流的兴起使得产品交付周期缩短,客户对及时交付、产品多样性等方面提出了更高的要求。企业对内部业务流程状况关注的度也与日俱增,供应链业务流程作为企业最基本的业务活动,提高业务流程效率显得尤为重要。高效的供应链在很大程度上可以缩短产品生产和交付日期,能够更好的满足市场和客户的需求。本研究选择YW公司为研究对象,对YW公司供应链业务流程进行优化,主要内容如下。本研究以Petri网基本原理和业务流程优化理论为基础,通过访谈和调研了解了 YW公司供应链业务流程现状和存在的主要问题,详细描述了业务流程;运用Petri网对其业务流程进行建模,并用仿真软件PIPE对模型的合理进行验证;然后,在变迁中添加时间,形成时间Petri网,由于Petri网模型中的变迁速率的无记忆性,可以将马尔科夫链和时间Petri网联系起来,计算同构马尔科夫链的稳定概率,由此可以得到Petri网模型中变迁的利用率和库所繁忙率,寻找业务流程中的瓶颈节点,针对具体的流程节点,提出优化措施。得到优化后的供应链业务流程,通过Petri网的四种基本结构变迁时间计算方法,计算流程需要的平均时间,以及变迁活动的个数,以此来分析整个供应链业务流程的优化措施是否有效。通过对YW公司供应链业务流程的优化,业务流程活动数量比优化前减少了 5个;供应链业务流程平均时间较优化前缩短28%,由此可知优化措施有一定的效果。

基于贝叶斯网络的舰船动力系统生命力评估方法研究

这是一篇关于舰船生命力,贝叶斯网络,故障树分析法,核动力舰船,马尔科夫链的论文, 主要内容为在现代海上战争中,舰船生命力是衡量舰船运行状况的重要指标。传统的舰船生命力的计算方法是通过机会命中长度来确定,随着舰船系统布局的优化和设备的增加,其生命力计算需要考虑各系统的相互作用,各种设备的配合工作,人员维护和修复以及工作环境等复杂因素,舰船生命力计算方法需要进行相应优化。如何将复杂繁多的子系统工作原理,和子系统的各组成设备,以及设备维护人员因素、环境因素等考虑进去,进行更全面的分析计算,成为舰船生命力计算过程中亟需解决的问题。针对目前存在的问题,本文将基于核动力舰船生命力的各系统工作原理,以各子系统以及子系统的组成设备为分析节点,运用故障树分析法,建立系统故障树模型并转换成Ge NIe软件中建立的贝叶斯网络模型;根据模拟爆炸火球方法计算各系统组成设备及管路的损伤概率,作为贝叶斯网络中根节点的先验概率,计算舰船动力系统生命力损伤概率表;考虑到人为因素、环境因素以及生命力状态之间的转移因素的影响进行马尔科夫链运算,对系统生命力损伤概率进行修正,通过安全工程学中的安全性指标计算方法定义系统的生命力指标。并且在此计算基础上,在Matlab平台和Qt软件开发平台进行程序设计,实现复杂繁多计算的自动化。本文的主要研究工作如下:首先,研究了传统舰船生命力的分析模型,为了提高分析模型中的得到的系统损伤概率的准确性,提出了利用基于故障树分析法构建系统贝叶斯网络开展分析的方法,并研究故障树分析法和贝叶斯网络二者之间相互转化的映射关系。其次,分析核动力舰船动力系统的组成和各子系统工作原理,完成对各子系统的运行模式及设备组成的分析,并用故障树分析法将各子系统转化为故障树模型。通过故障树分析法与贝叶斯网络之间的映射关系,在Ge NIe软件中建立贝叶斯网络模型。再次,为了得到贝叶斯网络模型中各根事件的先验概率,运用模拟爆炸火球的方法,使用Matlab软件开发相应计算程序,分别对舰船设备以及管路进行模拟计算,得到各设备和管路损伤的先验概率,并带入贝叶斯网络开展计算,得到动力系统生命力损伤概率表。然后,考虑到人员和环境以及生命力状态的转移因素,将得到的舰船动力系统损伤概率进行修正并计算其生命力指标。再利用贝叶斯网络的双向推理能力,计算各根节点的后验概率,找出系统的薄弱环节和关键设备,为舰船设计的优化提供依据。最后,运用C++语言开发软件Qt以及Matlab进行混合编程,完成基于贝叶斯网络的舰船动力系统分析软件的设计。