基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移

针对图纹上色容易色彩溢出、风格迁移缺少布料纹理特征等问题，提出基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移方法。初始化数据集，收集服饰图纹图像，提取服饰图纹黑白线稿，合成具有颜色特征的手绘图像，构建风格数据集；构建条件生成对抗网络模型，基于该生成器模型实现对具有颜色信息的线稿图像上色；构建卷积神经网络模型，利用该模型计算内容图的内容特征并结合Gram矩阵计算风格图的风格特征，输出令人满意的服饰图纹迁移图像。实验结果表明，该方法生成的图像具有真实的服饰图纹颜色分布，具有较好的布料材质感。     

流量工程中的一种迁移策略及算法

围绕在MPLS网络中如何运用流量工程技术使网络的流量分布趋于合理这一问题，提出了一种基于限制路由的业务流迁移蓑略，并详细描述了依据此蓑略的相应算法。该算法对网络资源属性和业务流属性加以综合考虑，引入判别函数并由此计算出路径的迁移值，从而确定业务流是否适于迁移，以最终达到均衡网络负载，提高网络资源利用率的目的。仿真试验已验证了该蓑略及算法的正确性和有效性。     

基于Java的分布式测控系统任务调度研究

针对分布式测控系统动态任务调度算法,提出了一种任务迁移的方法。该方法基于Java的对象序列化机制、多线程机制、远程方法调用(remotemethodinvocation,RMI)技术,实现了将重载机上的任务迁移至轻载机上执行。任务迁移的成功使分布式测控系统动态任务调度算法顺利实现,从而有效地提高了系统效率,达到了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现。     

飞机成员开发中编队调整问题的处理

在基于HLA的仿真成员开发中,成员中对象间的跨成员通信是通过RTI进行的,成员内部的对象间通信是通过对象间发送消息来实现的。但是,在某些情况下,对象间的通信方式可能会动态改变,高分辨率的飞机成员开发中的编队调整问题就属于这种情况。针对这一问题,该文提出了四种解决方案,包括:统一用跨成员交互进行通信,利用所有权转移来实现,重新划分成员和基于成员框架的实现,并对每种方案的可行性进行了分析,然后详细讨论了基于框架的解决方案。     

企业云架构演进关键因素识别方法

针对企业云服务演进策略,本文提出基于ANP(网络分析法)幂矩阵序列变化的企业架构演进关键因素识别方法。该方法通过ANP网络层构造服务架构各因素的作用机制与强弱,分解ANP矩阵的影响变化过程,提取云迁移各阶段的关键因素集,获得服务架构私有云演进综合方案。通过在ANP幂矩阵中验证关键因素集的各阶段改善效果,实现分步构建一个具有松耦合、可重用SOA特性的企业云服务架构演进途径。     

基于改进回声状态网络的高炉煤气产耗预测

以钢铁企业高炉煤气系统为背景，针对其产生量和消耗量的预测问题，提出一种改进回声状态网络时间序列方法进行系统仿真预测。并根据最小均方差准则，以最小化网络训练误差为目标，采用随机梯度下降法对网络参数进行优化。该方法对于不同预测对象，可计算出合适的网络连接权值、储备池谱半径等参数，避免了传统回声状态网络方法中单凭经验选择网络参数的现状，提高了预测精度。采用该方法对高炉煤气系统现场实际产耗数据进行了仿真预测，仿真结果表明所提出方法的有效性。     

单泵驱动双马达速度同步控制技术研究

提出一种改进的NarandraMRAC方案,结合恒压网络技术,对单泵驱动双马达速度同步控制问题进行了研究。该方案对恒压网络压力波动、负载干扰具有较强的鲁棒性。采用独立泵源驱动双马达同步控制方案适用于工程机械行走系统,对越野性能要求高的步兵战车驱动系统也具有适用性。     

一种基于复杂网络的多厢车辆配送路径优化算法

寻找复杂配送网络中带有容量约束的多厢车辆优化路径（MCVRP）具有很强的现实意义。将局部搜索方法与果蝇优化算法相结合，提出混合果蝇优化算法（HFOA）来解决这一问题。在该算法中，采用随机方法构造初始可行解，利用路径吸引力概率函数创建果蝇飞行路径方案，选用最优方案更新配送网络的轨迹强度。为了扩大搜索范围、提高算法质量，使用2-OPT、交换和插入等3个局部搜索方法优化果蝇群的飞行路径方案。研究发现，HFOA可以有效缩短多厢车辆的最优路径长度，从而使得混合果蝇算法能够产生较好的路径规划方案。并且，在大规模复杂网络上效果更好。基于随机网络、小世界网络或者无标度网络的仿真实验发现，网络的平均密度、关键“长程链接”和网络规模对配送路径长度都会产生显著影响。     

CMAC网络与模糊PD并行控制仿真研究

针对工业被控对象广泛存在的不确定性、非线性、时变性和多干扰等特性,提出了一种CMAC网络与模糊PD并行控制器的设计方法。该方法以模糊PD控制代替传统的PD控制实现反馈控制,并采用遗传算法整定模糊PD控制的量化因子,CMAC网络实现前馈控制。仿真结果表明,CMAC网络与模糊PD并行控制相对于PID控制与传统的CMAC网络与PD并行控制具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。     

矿尘迁移致生态系统损害级联传播评价研究

为了解决矿尘迁移致矿区生态系统损害级联传播评价问题,采用矿尘迁移路径构建迁移网络,明确潜在的危害来源路径,给出了生态系统损害级联传播Petri网仿真模型(PN-EDCP)的定义,阐述了将迁移路径网络抽象为Petri网模型的一般方法。通过向Petri网模型中引入库所对象属性与方法的概念,使得模型真实含义清晰,具备对生态系统对象间逻辑关系及损害级联传播路径的描述和分析能力,能够将矿尘迁移现象损害生态系统的过程直观展现出来。在实例研究中,使用PN-EDCP模型完成了仿真分析,并对损害度变化趋势及与之相关的级联路径进行了深入讨论。     

我国上市公司股权结构测评指标的量化分析

股权结构测评指标是分析我国上市公司治理状况的重要因素。采用我国上市公司748个样本公司的统计数据,利用变异系数分析和多元回归分析方法,分析了影响公司绩效的股权结构因素,给出了公司绩效和股权结构的衡量标准。通过筛选与公司绩效具有较大相关关系的股权结构指标,对我国上市公司股权状况的测评指标进行了有效性分析。     

混合所有制与国有企业研发投入研究

本文以2007-2016年我国非金融类国有A股上市公司为样本,研究了混合所有制对国有企业研发投入的影响.研究发现:混合所有制促进了国有企业研发投入,即股东股份比例多样化能够显著地提升国有企业研发投入.进一步研究发现,与集体股东和外资股东相比,私有股东更能提高国有企业研发投入;与地方国企相比,混合所有制对中央国企研发投入的促进作用更为显著;此外,混合所有制能够提升国有企业管理层薪酬与业绩敏感性,改善国有企业公司治理.本文的研究发现为评价混合所有制、推动和深化国有企业改革提供了政策依据,也为推动国有企业研发投入提供了对策建议.     

股权结构与公司绩效关联关系的量化研究

公司绩效与股权结构因素的量化研究是分析二者关联关系的关键.利用变异系数分析方法,度量了影响公司绩效的股权结构因素和公司绩效指标,并对它们的量化指标进行了有效性分析.通过股权结构与公司绩效量化指标的多元回归分析,筛选出与公司绩效具有较大相关关系的股权结构指标,提供了分析我国上市公司股权状况的量化指标.     

视频监视中的运动目标跟踪算法

提出了一种新的运动目标跟踪算法。通过预测运动目标下一时刻的位置以及缩小目标搜索范围来提高跟踪速度。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,该算法即使当运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度。     

投资者情绪、股权结构特征与上市公司创新效率

非理性的投资者情绪以及管理层对股市的过度“呵护”扭曲了中国A股上市公司的投资结构，影响资本市场资本配置效率。使用上市公司数据探讨了投资者情绪和股权结构特征对上市公司创新效率的影响。研究发现：A股上市公司存在较为明显的迎合投资现象，投资者情绪与上市公司投资效率之间存在非线性关系的抑制作用，即当市场情绪低落时，创新效率的损失对投资者情绪十分敏感；当市场情绪高涨时，创新效率的增速则对投资者情绪变得迟钝。另外，本文得出的3个结论应获得足够的关注：① 国有或国有控股的上市公司迎合投资的创新效率要高于民营上市公司，政府应积极利用市场情绪推动国有上市公司混改，利用非公资本改良国有上市公司的投资“DNA”，实现产业转型和技术升级的创新基因表达。② 积极打造国家创新驱动发展战略相关产业的资本风口，鼓励并引导社会资本进入高科技领域等创新效率较高的实体产业。③ 大力推动上市公司“两权分离”，提高管理团队的投资能力和投资的持续性，保持较高的投资水平和创新效率。     

基于改进NN-SVM算法的网络入侵检测

在网络入侵检测中,引入类归属度对NN-SVM算法进行改进.综合距离与同异类点个数因素,通过计算样本点对最近T个样本点的类别归属程度来决定取舍,以此对样本集进行修剪,从而降低正反类的混淆程度,以降低SVM的学习代价,提高泛化能力.试验表明:与SVM算法相比,改进的NN-SVM算法能有效地减少学习样本数,解决小样本的机器学习问题,提高系统检测性能.     

机构投资者持股持续性对我国上市公司业绩及风险的影响研究

通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.     

A Parallel Algorithm for Corner Detection on Object Contour

; A new parallel algorithm for corner detection on object contour is presented in the paper. In this algorithm whenever a point (pixel) is scanned, the k direction codes between the two sides of the point, which is on the edge of an object, are obtained by k-step forward and backward boundary tracking. A comer is determined by the sum of the difference between the two weighted code chains. Note that the whole chain code sequence or boundary of an object is not necessary to be extracted at all in this algorithm, and the corners are obtained immediately once the image is scanned, furthermore, what humans perceive as corners can be detected and localized by this algorithm.     

基于首次找准原则和相邻原则的LF蚁群聚类的改进算法

研究了LF蚁群聚类算法的改进问题。首次找准原则能够克服算法运行初期蚂蚁长时间遇不到待处理对象的现象,使得不同的蚂蚁一开始就能遇上不同对象。在LF算法中,当蚂蚁未负载且对当前对象试图执行拾起操作时,若不转移该对象,则采用位置相邻原则来预选下一个待处理对象。当蚂蚁负载且对当前对象试图执行放下操作时,则采用对象间相邻原则来选择相应的放置位置。改进后的算法既可以独立处理聚类问题,又可以作为其他算法的预处理步骤,具有一定的应用价值。     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。