基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

普遍信任视角下城市居民绿色住宅支付意愿的影响因素:中国部分一线城市的证据

绿色住宅的推广和使用是降低建筑能耗、实现减排目标的重要途径.基于普遍信任视角,从居民内在心理因素与外在情境因素入手,系统构建城市居民绿色住宅支付意愿影响因素的研究模型,并探求普遍信任的一阶及高阶调节效应及影响该效应发挥作用的边界条件.结果显示,对于内在心理因素,普遍信任对居民绿色住宅认知与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,但易受到居民损失规避心理的负向影响;普遍信任对居民环境关心与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民广告诉求(来源可靠性诉求和利已诉求)的正向影响;普遍信任对居民道德认同与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且易受到居民高解释水平的正向影响.对于外在情境因素,普遍信任对社会风气/群体压力与支付意愿的关系有显著的正向调节作用,且权威认证标识有助于增加居民对绿色住宅的"初始信任",助推居民主动购买绿色住宅社会风气的形成.基于实证研究结论,在政府、开发商及居民个体层面提出相应建议.     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

负面在线评论及商家回复对顾客购买意愿的影响

从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发，通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容，探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理。对496份调查问卷所得数据进行统计分析，研究结果表明：负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响，且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归因和感知信任影响潜在顾客购买意愿；在负面在线评论比例与失误严重性不同的情况下，商家应采取不同的回复策略实现节约成本与减小损失的目的。     

半群的(U,V)-区间值模糊双理想

在半群中引入(U,V) 区间值模糊双理想的概念, 并讨论其基本性质. 给出半群的(U,V) 区间值模糊双理想与模糊双理想以及区间值模糊双理想的关系, 证明半群的(U,V) 区间值模糊双理想的交仍然是半群的(U,V) 区间值模糊双理想, 并讨论半群的(U,V) 区间值模糊双理想直积的相关特性.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法

为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除.     

H-矩阵最小奇异值的一个下界

给出了Nekrasov矩阵逆的1范数上界，并在此基础上获得了Nekrasov矩阵的最小奇异值的一个下界.将结果应用到 H-矩阵，结果表明，新的估计是有效的.     

基于熵值修正G1法江西省智慧旅游建设水平评价研究

文章基于熵值修正G1法对智慧旅游建设水平进行研究,构建城市智慧旅游建设水平评价指标体系和模型,对江西省11个地级市进行实证研究,结果显示,11个城市的智慧旅游建设水平整体较低,其中基础设施建设水平、经济发展水平、科技创新和硬件支撑上城市间差异较大,在智慧旅游环境支撑总体差异小,保持在较高水平。并依据评价结果对江西省11个城市分为三个类别,对每一类别城市的特点进行了分析,以期能够指导江西智慧旅游的规划建设。