基于Adaboost的人脸识别算法研究

人脸识别技术作为当前的研究热点之一,主要包括识别和检测2大方向.人脸识别的研究内容主要是如何快速准确的在人脸数据库中识别出目标.目前,越来越多的应用需要在复杂条件下处理图像后获得人脸的清晰图像,因此人脸识别成为了研究热点.本文,笔者提出了使用Adaboost算法进行人脸的正面和左右侧面检测,实验结果表明,该算法识别效果好、实时性好、检测速度快.     

基于Adaboost的人脸识别算法研究

<正>人脸识别技术作为当前的研究热点之一,主要包括识别和检测2大方向。人脸识别的研究内容主要是如何快速准确的在人脸数据库中识别出目标。目前,越来越多的应用需要在复杂条件下处理图像后获得人脸的清晰图像,因此人脸识别成为了研究热点。本文,笔者提出了使用Adaboost算法进行人脸的正面和左右侧面检测,实验结果表明,该算法识别效果好、实时性好、检测速度快。     

基于客户需求的第三方物流客户分类

基于客户需求的第三方物流（Third-Party-Logistics,3PL）客户分类就是根据客户需求将客户划分为不同的客户群,针对不同类型的客户,为其提供高效、个性化的物流服务的行为。现有文献对第三方物流的研究主要集中在第三方物流客户关系管理、第三方物流效率评价、第三方物流客户满意度等方面。     

基于电商京东自建物流研究

随着我国电商市场的活跃发展,不断增长的网购交易额也在飞速的影响着物流的发展,同时由于物流相关发展的滞后从而影响到了电商的效益和服务,所以就有像京东、淘宝等这样的电商企业开始构建自己的物流体系,组织自己的物流团队,从而实现物流的控制和优化供应链。文中选用京东自建物流案例,来分析其自建物流的原因,以及京东自建物流的利弊,并对存在的问题提出一些建议。     

基于客户需求的第三方物流客户分类

<正>基于客户需求的第三方物流(Third-Party-Logistics,3PL)客户分类就是根据客户需求将客户划分为不同的客户群,针对不同类型的客户,为其提供高效、个性化的物流服务的行为。现有文献对第三方物流的研究主要集中在第三方物流客户关系管理、第三方物流效率评价、第三方物流客户满意度等方面。文献     

基于层次分析法和熵权法的物流供应商评价

通过对第三方物流服务供应商进行评估与选择,为企业合理选择物流服务商提供了指导与依据。考虑了第三方物流供应商选择原则步骤,提出相应的评价指标,并进一步建立了较为合理的评价指标体系。然后通过分析现有评价方法,提出主观、客观相结合的评价方法,运用了层次分析法、熵权法等建立了基于层次分析法、熵权法的综合评价模型,为物流服务商的选评提供了参考依据。最后,通过实例进行分析,运用综合评价模型,选择出适合的第三方物流供应商,验证了方法的有效性,为相关企业选择第三方物流供应商提供了一定的依据。     

基于GM(1,1)-神经网络模型的安徽省财政收入预测

为分析安徽省财政收入增长趋势,选取2010—2019年与财政收入相关的影响因素的数据资料进行统计分析．采用Lasso回归法筛选出财政收入的主要影响因素,进一步建立财政收入主要影响因素的GM(1,1)预测模型,并根据神经网络模型预测出未来财政收入．结果表明,2010年至今安徽省财政收入呈现持续增长趋势,2020年安徽省财政收入预测值为64 480 128万元,2021年安徽省财政收入预测值为70 866 816万元．     

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高．鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度．在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径．     

基于交互信息的混合特征选择算法

针对传统的特征选择算法只专注于特征间的相关性和冗余性而没有考虑特征之间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的混合特征选择(hybrid feature selection based on mutual information,MIHFS)算法,该算法以K-最近邻算法的分类准确率作为衡量所选特征分类性能的评价指标,有效...     

基于改进抛物线模型的物流需求预测研究

为了提高物流需求的预测精度,选取货运量作为衡量物流需求的指标,在对非线性回归中的抛物线模型进行探讨的基础上,对其进行改进,得到新陈代谢的抛物线模型.以四川省物流需求预测为实例进行检验,结果显示该模型的预测精度达到96.9%,预测精度等级为1级,证明了该模型的实用性.     

基于标记重要性的多标记特征选择算法

针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.     

基于主成分回归算法的城市客流聚集风险预测

为解决特大城市突发公共事件客流聚集预警准确度不高的问题,采用主成分回归算法对固定区域内运营商提供的手机用户数据和真实客流数据进行回归拟合,并根据多种统计检验方法对模型进行检验与评估.通过主成分分析,有效克服了运营商提供的手机用户数据的多重共线性问题,充分利用了手机用户数据的各个维度信息,并且降低了算法的复杂度,有效提高了城市客流聚集风险预测的精准度.     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

基于VAR模型的安徽省地方财政支农支出与农村居民消费关系研究

基于安徽省1999—2018年财政支农支出与农村居民人均消费支出的数据,采用单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验等方法,分析安徽省财政支农支出与农村居民消费的关系.结果发现,两者之间存在着长期稳定的均衡关系,即长期来看安徽省财政支农支出的增加对农村居民消费具有较为显著的挤入作用.建议加大安徽省财政支农支出,鼓励农村...     

基于Relief-PGS优化算法的数据分类

【目的】在选取图像特征对图像进行分类时,选取的特征属性是否冗余会影响到图像分类的正确率。为提高分类的准确率,使用Relief-PGS优化算法对特征子集和支持向量机参数同步进行优化。【方法】首先使用Relief算法对特征数据集进行筛选,其次将筛选出的特征子集数目和支持向量机参数一起编码到粒子群-遗传算法中进行同步优化,最后对处理后的数据集进行分类,能有效提高分类的准确率。【结果】选取UCI数据库中的5种数据集进行分类,与传统的SVM算法、PGS算法和Relief-SVM算法相比,Relief-PGS优化算法对图像分类的准确率分别提高了22.53%、6.05%和11.16%。【结论】研究结果表明,Relief-PGS算法在去掉不重要特征的同时,对支持向量机参数进行优化,能有效提高分类的准确率。     

基于改进的销售百分比法的资金数量预测

资金的需求和企业的发展密切相关,销售百分比法是财务管理中通常适用的一种资金预测的方法,但是该方法受很多因素的限制,预测结果受主观因素的影响较大,本文中对销售百分比法引入了时间价值和回归分析,利用SPSS软件,核算各项目的预测金额,以及外部筹资额。     

基于模糊图论的生产物流系统建模研究

运用模糊图论的基本理论,提出了一种生产物流系统的建模新方法.结合实例,建立了生产物流系统的多重有向模糊图和广义模糊矩阵模型.实例结果表明,该模型能直观和定量地描述生产物流系统各环节之间的关系.     

基于循环经济的逆向物流管理模式分析

保护环境、节约能源已经成为未来经济发展过程的重点。如何减少资源的浪费、提高资源的利用率,这是与经济发展同样重要的一个问题。利用循环经济的理论来指导逆向物流的发展,对降低环境破坏程度是一种行之有效的措施。本文以循环经济与逆向物流发展相辅相承的关系为切入点,分析了循环经济下逆向物流的发展模式,从而提高人们对逆向物流的认知度和重视度。     

基于农村电商产业集群的物流服务质量评价研究

物流服务是农村电商产业集群发展的重要基础支持。本文在质性分析农村电商物流服务质量内涵及特殊性的基础上,结合SERVQUAL模型,构建有针对性的物流服务质量评价指标体系,具体划分为有形性、响应性、可靠性、移情性、经济性、便利性等6个维度,并应用德尔菲法计算权重。研究发现,设施设备因素和人员因素是影响物流服务质量提高的重要原因。基于此,本文提出巩固基础设施、提高物流服务人员素质、完善物流服务标准等相应对策,以期为物流企业提高服务质量提供政策建议。     

基于因子聚类分析对安徽省经济高质量发展的综合评价

为研究安徽省经济高质量发展水平,从经济发展、社会协调、创新进步、能源高效、环境保护5个方面构建了安徽省经济高质量发展的评价体系.运用因子分析和聚类分析对安徽省16个城市经济高质量发展进行了综合评价.结果发现,安徽省各个城市间经济创新发展差异程度加大且发展不协调,传统能源型城市的能源利用率普遍不高,而在环境保护方面则出现了地区效应,皖南环境保护发展要优于皖北.根据综合评价的结果,为今后安徽省经济高质量发展提出相关建议.