基于层次分析法的图书退货二次分类上架作业效率提升方案实证研究

近年来,图书行业的大量退货严重制约着图书公司的效益。本文以安徽振兴图书公司的相关数据为研究对象,首先运用层次分析法对安徽振兴图书公司图书退货处理效率影响因素进行具体分析,在结论的基础之上采用二次分类法对于该公司的退书上架作业效率提出了提升方案。由于图书行业的行业特征明显,管理方法相近,所以希望通过此例的实证研究,从技术层面对于国内整个图书行业的此类问题提供借鉴和参考。     

乌素煤矿水文地质类型划分探讨

根据国家新颁布的煤矿防治水规定,为界定乌素煤矿水文地质类型,详细分析了矿井水文地质条件。通过对乌素煤矿矿井水文地质条件、矿井充水因素、矿井涌水量、矿井受水害影响程度及防治水难易程等方面分析,以实际资料为依据,遵循就高不就低原则,提出乌素煤矿矿井水文地质类型为中等型的结论,为经济合理地搞好矿井防治水工作提供了基础资料。     

安全生产行为分类研究及应用

针对安全行为科学的研究对象——安全生产领域中人的行为的认识不清晰等问题,认真分析了安全行为科学与行为科学,以及人为差错和人的不安行为的区别,从行为的主动性和被动性,行为所处的阶段以及行为意识的深浅对人的行为进行分类和细分类。研究结果表明,针对安全生产中不同种类的行为,采取的控制措施应有所不同,对于情境行为要通过行为和需要之间的联系进行激励和抑制,对于知识缺乏型不安全行为应通过教育培训方式来预防,对于信息不完整型不安全决策行为,则通过科学技术和有效的信息收集手段来控制。该理论研究对企业安全行为管理具有一定的指导意义。     

我国消费品安全理论研究的现状与展望

开展消费品安全理论研究是保护消费者免受消费品伤害、保持消费信心的重要前提。我国启动消费品安全理论研究有一定的社会背景,目前我国关于消费品安全的研究主要包括消费品安全评价、消费品伤害致因、消费品安全监管三个方面,也存在很多不足;今后的研究将会拓展到消费品安全法规与标准、伤害致因、监测与预警、学科归属等方面。     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

基于改进Boosting算法的夜间运动车辆检测

针对夜间交通场景中运动车辆目标提取及实时检测困难的问题,引入改进的Boosting模糊分类算法,提出了一种新的基于车头灯的夜间运动车辆检测方法.通过SIFT算法和融合多特征的方法精确提取夜间运动车辆车头灯特征,利用遗传算法优化Boosting模糊分类算法,并以加权投票方式对提取的车头灯特征进行分类判别,最后结合车头灯空间、运动信息及灯光颜色信息进行同车车头灯配对分组,实现夜间运动车辆的实时检测.实验表明,该方法在夜间交通环境中具有良好的实时检测效果和较高鲁棒性.     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

基于Hadoop的Web文本分类系统设计研究

针对传统Web文本分类方法无法解决大规模分类问题,在深入分析当前主流并行计算平台Hadoop的基础上,提出基于Hadoop的Web文本分类系统,该系统主要包括文本预处理、向量表示、文本分类、结果评价等模块.真实数据集上的比较实验表明所建系统的有效性.     

基于改进的区域生长鼻咽癌MR医学图像分割

在综述医学图像分割技术的基础上,针对临床鼻咽癌MR医学图像的特点,提出一种基于区域生长的改进分割方法.该方法从基于区域生长的自动分割入手,克服以往交互式地定义初始种子的不足,利用概率矩阵完成初始种子的自动生成,再运用SUSAN算子作为区域生长的终止准则,从而实现对鼻咽癌MR医学图像的有效分割.以福建肿瘤医院临床医学图像数据进行分析实验,结果表明,该方法分割效果显著提高.