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公开(公告)号：CN115186231A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210712213.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的SOM算法的等离子体参数重构的方法，包括：获取待重构等离子目标体的相对介电常数，获得等离子目标体的相对介电常数的实部和虚部；利用等离子目标体的相对介电常数的实部和虚部，重构出等离子体参数，等离子体参数包括电子密度和碰撞频率；利用电子密度重构值归一化碰撞频率重构值，得到归一化后的碰撞频率重构值。本发明能够高精度的重构出等离子体参数；本发明能够利用电子密度的重构值归一化碰撞频率，从而获得高精度的碰撞频率重构值；本发明能够利用单色电磁波对等离子体参数进行重构，能够避免和等离子体的直接接触，还可以通过多个频率重构不同电子密度的等离子体。
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公开(公告)号：CN115186231B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210712213.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的SOM算法的等离子体参数重构的方法，包括：获取待重构等离子目标体的相对介电常数，获得等离子目标体的相对介电常数的实部和虚部；利用等离子目标体的相对介电常数的实部和虚部，重构出等离子体参数，等离子体参数包括电子密度和碰撞频率；利用电子密度重构值归一化碰撞频率重构值，得到归一化后的碰撞频率重构值。本发明能够高精度的重构出等离子体参数；本发明能够利用电子密度的重构值归一化碰撞频率，从而获得高精度的碰撞频率重构值；本发明能够利用单色电磁波对等离子体参数进行重构，能够避免和等离子体的直接接触，还可以通过多个频率重构不同电子密度的等离子体。
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公开(公告)号：CN109615421A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811433908.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的个性化商品推荐方法，包括：按照预设比例将多类数据集分成多类训练集与测试集，再将多类训练集以一对多方式分成若干个二类训练子集；对多目标种群进行初始化，并对二类训练子集进行二进制编码得到N个个体；将N个个体体进行多目标迭代得到pareto前沿面；将pareto前沿面上AUC值最大的个体对应的SVM分类器作为预测模型；根据模型改进策略对预测模型进行改进，得到目标预测模型；根据目标预测模型对测试集进行预测，根据测试集中每个样本的AUC值对测试集中每个样本进行分类，得到测试集中每个样本的类别。
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公开(公告)号：CN109615421B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811433908.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的个性化商品推荐方法，包括：按照预设比例将多类数据集分成多类训练集与测试集，再将多类训练集以一对多方式分成若干个二类训练子集；对多目标种群进行初始化，并对二类训练子集进行二进制编码得到N个个体；将N个个体体进行多目标迭代得到pareto前沿面；将pareto前沿面上AUC值最大的个体对应的SVM分类器作为预测模型；根据模型改进策略对预测模型进行改进，得到目标预测模型；根据目标预测模型对测试集进行预测，根据测试集中每个样本的AUC值对测试集中每个样本进行分类，得到测试集中每个样本的类别。
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