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为预测某条微博的具体转发者，在微博是否会被转发的研究基础上，提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法，并针对该算法进行真实数据集检测。实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比性能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。

多变量系统的解耦与控制研究，秦静，李世光，本文首先介绍了多变量系统的各种特点以及其耦合特性并在其基础上对PWM整流器进行了解耦分析。通过静止坐标变换和旋转坐标变换，得

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基于神经网络的货币编码的识别与研究，张平， 杨一平，由于货币图案、大小不一，种类繁多，编码字符类型和大小不同，编码块背景图案复杂，流通过程中产生的污染和损害，这些均给自动识

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单亲遗传算法：现状与展望，李茂军，罗安，首先介绍单亲遗传算法的诞生背景和特点，然后介绍单亲遗传算法的理论和应用研究现状，最后给出了单亲遗传算法的进一步研究方向。

本文提出了一种使用OPENBCI收集两个手势数据并解码信号以区分手势的实验。 用受试者前臂上的三个电极提取信号，并在一个通道中传输。 利用巴特沃斯带通滤波器后，我们选择了一种新颖的方法来检测手势动作段。 代替使用基于能量计算的移动平均算法，我们开发了一种基于Hilbert变换的算法来找到动态阈值并识别动作段。 从每个活动部分提取了四个特征，生成了用于分类的特征向量。 在分类过程中，我们基于相对较少的样本对K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）进行了比较。 最常见的实验是基于大量数据来追求高度拟合的模型。 但是在某些情况下，我们无法获得足够的训练数据，因此必须探索在小样本数据下进行最佳分类的最佳方法。 尽管KNN以其简单性和实用性而闻名，但它是一种相对耗时的方法。 另一方面，由于支持向量机应用了不同的风险最小化原则，因此在时间要求和识别准确性方面具有更好的性能。 实验结果表明，SVM算法的平均识别率比KNN高1.25％，而SVM比KNN短2.031 s。