关于r-致超图的n可扩张性质

文章主要讨论了r-致超图的n可扩张性质及若干应用。     

基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法。实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行。实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性。     

一种适用于质量交换网络优化的节点非结构模型

质量交换网络（MEN）作为过程集成系统的新兴分支方向，具有提高资源利用效率和降低环境污染的双重效益。目前典型的超结构模型在MEN优化中已经取得了很好的应用，但超结构固定排列方式限制了模型中换热器匹配的灵活性和求解域的扩大。基于此，提出了一种新的有分流节点非结构模型，以节点的形式量化传质单元的匹配方式，实现传质单元在流股上的自由匹配，从而增强了单元匹配的灵活性。同时考虑到实际工程中有分流情况的出现，以分组数和分支数表示传质单元的有分流形式，进一步扩大了模型的求解范围。最后，通过2个实际MEN算例分析计算，验证了有分流节点非结构模型的有效性。     

篮球赛事转播中视觉注意与赞助回忆的关系研究

通过分析视觉注意与赞助回忆的关系，为研究人员评估体育赛事广告赞助效果提供新的视角.应用眼动实验法，记录33名体育专业大学生观看体育赛事视频片段的眼动指标作为视觉注意因素，结合广告的曝光因素和品牌卷入因素，分析各因素对赞助回忆的影响.结果显示，曝光时间对赞助回忆的影响非常显著(OR=1.058,p<0.01),每增加一个单位的曝光时间，赞助回忆正确的概率提升5.8%.但曝光时间达到上限后，额外的曝光并不会提升观众的视觉注意和赞助回忆.注视时间对赞助回忆的影响显著(OR=1.097,p<0.05),每增加一个单位的注视时间，赞助回忆正确的概率提高9.7%.曝光次数(OR=0.817,p>0.05)、注视次数(OR=1.003,p>0.05)、品牌熟悉度(OR=0.945,p>0.05)和品牌使用率(OR=1.278,p>0.05)则对赞助回忆率影响不显著.本研究认为，通过曝光因素和品牌卷入因素与赞助回忆的关系评估广告投放效果具有局限性，研究人员可通过分析视觉注意因素与赞助回忆的关系，更加科学、有效地评估赞助商广告的投放效果.