基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

大学生羞怯与手机成瘾倾向:孤独感的中介作用

为探讨大学生羞怯与手机成瘾倾向的关系,考察孤独感在大学生羞怯与手机成瘾倾向之间的中介作用。采用羞怯量表、UCLA孤独量表得分第三版和大学生手机成瘾倾向量表对在贵州省8所高校抽取的1 147名大学生进行调查。结果显示:大学生羞怯量表得分、孤独感量表与手机成瘾倾向量表得分显著正相关(r=0.27,r=0.29,均P<0.001),羞怯量表得分和孤独感量表得分显著正相关(r=0.49,均P<0.001);羞怯和孤独感均可显著正向预测大学生手机成瘾倾向(均P<0.001),孤独感在大学生羞怯与手机成瘾倾向之间的部分中介作用成立。     

浅析我院高职学生创业能力的培养

我国正由工业经济向知识经济转变，产业结构不断调整。在新形势下，高职教育必须改革创新，增强自身活力，积极主动地适应经济和社会发展的需要。而大力加强对学生创业能力的培养是高职教育生存和发展的必经途径，也是高职教育永保青春活力的必由之路。     

论政治控制的结构、方式及限度

政治控制是国家为了共同的价值目标对社会进行规约与调控的过程。政治控制的核心问题即是公共权力的合理性与合法性问题 ,并具有表现为政治权利运作的结构、方式、及其限度。对这一问题的理解为我们全面地认识政治控制这一范畴 ,提供了个新的视角     

宇宙临界减速因子

本文证明了如果中微子具有质量,那么膨胀宇宙的临界减速因子q_c就不是通常所说的1/2而是等于1。