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.     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

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。     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

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。     

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。