基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

中外合资上市公司高管团队特征对企业价值的影响

基于组织战略性人力资源管理的视角和高阶梯队理论,高管团队的特征影响企业战略决策,决定企业的经营与发展,进而影响企业价值.采用中国沪深A股421家中外合资公司2010-2018年的高管团队与企业价值面板数据,研究中外合资上市公司高管团队特征均值和异质性对企业价值的影响.结果 表明:女性高管占比和高管团队的平均年龄、平均任期、平均受教育程度及异质性均显著正向影响企业价值;团队规模、任期异质性对企业价值影响不显著;高管团队年龄异质性对企业价值具有显著的负向影响.优化高管团队的女性占比与平均年龄、任期、受教育程度等特征结构,将有利于提升企业价值.     

20世纪40年代以来福建省大陆海岸带利用程度时空变化分析

海岸带利用程度时空特征的分析是对海岸带地区进行合理规划的前提.基于地形图资料与遥感影像数据,提取福建省20世纪40、60年代,1990、2000、2010与2014年等6个时相的海岸线数据,并综合前人研究成果与遥感影像目视解译的先验知识,将福建省海岸线的利用方式划分为8个类型;赋予各类岸线不同的人力作用强度指数,计算福建省和空间子单元的海岸线开发利用程度指数,分析其利用程度变化趋势与原因.研究发现:(1) 1940-2014年以来,福建省海岸线开发利用程度总体上处于持续且显著加强的趋势,特别是1990年以后,岸线开发利用程度的增长速度尤其显著;(2)随着福建省莆田市以南海岸线海域空间资源的日趋紧张,海岸线开发热点开始向福州、宁德市转移.海岸线开发利用程度指数能有效地反映炎类活动对海岸线影响的强度及其变化趋势,因此本研究有助于深入了解福建省海岸带自20世纪40年代以来的开发力度及其变化和对生态环境的影响.     

城市采暖前后黑碳气溶胶污染差异及影响因素分析

为研究城市采暖前后黑碳气溶胶(BC)变化特征,采用BC 1054型黑碳仪对石家庄市空气中的BC进行连续监测并分析,得到以下结果:监测期间BC平均浓度为(6.39±0.36)μg·m-3,浓度范围为1.04～23.39μg·m-3,采暖前平均浓度为(4.68±0.29)μg·m-3,而采暖后平均浓度为(9.20±0.68)μg·m-3,是采暖前的1.97倍;受人类活动影响呈明显的规律性:采暖前后BC日变化趋势为双峰双谷型,采暖后周末效应明显,BC浓度约为工作日的1.25倍;采暖前BC浓度受粗颗粒物影响较大,采暖后则受细颗粒物影响较大.石家庄市BC与CO,NO2,PM10,PM2.5这4种要素来源相似,主要源于工业企业排放、机动车尾气、道路扬尘.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

高转速部分进气涡轮盘气流力及叶片振动响应研究

针对部分进气涡轮盘所受气流力在周向分布的严重不均匀易造成动叶片疲劳破坏的问题，从部分进气气流力特征和叶片振动响应两个方面进行了研究。根据已有数值模拟和实验结果给出了部分进气模式下考虑Kick效应的叶片所受气流力的分布曲线，采用快速傅里叶变换方法(FFT)分析了气流力的频谱特征，研究了转速和进气度等因素对气流力的频域特性的影响；采用有限元方法对某火箭发动机部分进气涡轮盘进行了瞬态振动响应分析，对比气流力的频谱特征，研究了叶片振动响应的特性。结果表明：在部分进气模式下，高转速涡轮盘叶片所受气流激励可以视为脉冲激励，存在多阶谐波分量；高转速或小进气度都会使得气流力的高阶谐波分量的幅值较大，使得涡轮盘叶片发生高倍频的共振或幅值较大的强迫振动，区别于全周进气的涡轮盘只需避开前6倍频气流力可能引起的共振，部分进气时还需考虑更高倍频气流力的影响。     

考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封转子动力特性

针对阶梯型迷宫密封转子动力特性受进口预旋影响的问题，提出了考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封动力特性计算方法。基于Murphy小位移涡动原理建立气流激振力-转子位移-转子速度的控制方程；采用计算流体力学(CFD)数值模拟方法对不同预旋比的全环密封流道进行计算，通过频域内求解控制方程得到了刚度和阻尼等动力特性参数，研究了不同预旋比的情况下阶梯型迷宫密封的动力特性；绘制了流道内的压力分布和流速矢量图，研究了阶梯型迷宫密封的流场特性。数值仿真结果表明：随着预旋比的增加，直接刚度在低频部分增大，在高频部分减小，交叉刚度几乎不变，交叉阻尼随预旋增加而减小；气流预旋明显降低了直接阻尼，相较于预旋比λ=0的情况，λ=0.255及λ=0.516的工况下直接阻尼的预估值平均减小了16.9%和21.4%;随着节流次数增加，气流经过密封齿的压降逐渐增加，分别为0.25、0.374和0.499 MPa,密封齿顶的流速也逐渐增加，分别为79.5、88.36和106.0 m/s;由于密封齿阶梯式的排列增加了主流道的复杂性，阶梯密封流道分为节流区、射流区和涡流区，涡流区2个转向相反的旋涡增加了流道内气流动能的耗散。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于GBDT和HOG特征的人脸关键点定位

人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要分支,其检测精度将在很大程度上影响人脸识别和表情分析的结果.提出一种新的解决人脸关键点检测问题的方法,即H-GBDT.H-GBDT是一种基于GBDT决策树和HOG特征的人脸关键点检测算法,该算法是将人脸图像的HOG特征作为GBDT的输入,关键点的真实坐标作为GBDT的输出来训练预测模型,在该过程中每个关键点将分纵坐标和横坐标两次在GBDT中做回归运算,并经过不断的调整GBDT和HOG特征的参数来训练出最佳预测模型.在BioID、LFW、LFPW三种数据集上验证H-GBDT算法的性能.BioID是正脸数据集,实验结果表明H-GDBT在该数据集上的检测效果最佳,其检测误差基本上可控制在2%以内;而LFW和LFPW是自然场景下的数据集,H-GBDT在这两种数据集上的检测误差一般在2%~4%之间.     

华人杰出物理科学家群体特征的计量分析

华人科学家在物理学领域造诣较高、具有一定的影响力,以华人杰出物理科学家群体为样本,应用SPSS13.0数理统计软件对该群体的年龄结构、性别比例、出生地域、受教育及出国留学经历、归国时间及工作单位、学科领域等情况进行计量分析,概述这一群体的若干特征,引导物理学的进一步发展。