廉政效能系统优化中的算法失灵及消解策略

智能治理成为当前廉政效能系统优化的新趋势，智能算法在廉政效能系统优化中的应用形成了诸如推动廉政效能系统资源整合、强化廉政效能系统建构、扩展廉政效能系统的伦理边界等优化方向。但受智能算法运行逻辑和算法规则的影响，智能算法在廉政效能系统优化中的应用也存在技术权力的专制化、运行规则的功利化和个体隐私的透明化等算法失灵风险，从而影响廉政效能系统优化。需要我们通过规制算法权力运行、强化算法德性伦理、防范隐私空间坍塌等措施，有效地优化系统权力结构，化约算法伦理缺陷，消解个体隐私风险，从而借助智能算法的技术优势提升廉政效能。     

民用运输机场视觉导视系统设计四维发展趋势

随着我国民用航空事业的发展,机场视觉导视系统设计也经历了4个重要的成长阶段。通过研究全球多个主要国际机场的视觉导视系统,多元、立体、新材料、新媒体是其发展方向。未来中国民用运输机场视觉导视系统设计以三维立体同新媒体相结合的四维视觉导视系统设计理念为指导,将促进各个民用运输机场视觉形象的辨识性,并提高我国视觉传达专业设计实践及教育研究水平。     

《厦门大学学报自然科学版》2014年第53卷(总第238～243期)总目次

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基于改进塘鹅算法优化BP神经网络的新型冠状病毒疫情预测

针对北京市和美国新型冠状病毒感染疫情的累计确诊人数的预测，提出了基于改进塘鹅优化算法（Improved Gannet Optimization Algorithm,IGOA）、优化反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BP）权值和偏差的预测模型。将原塘鹅优化算法中塘鹅的位置更新方式由迭代次数的线性关系修改为非线性关系，并引入了随机数，更准确地模拟塘鹅的捕食过程；在两个阶段均采用随机选择机制，并改进了开发阶段塘鹅的位置更新方式，有效地平衡了探索阶段和开发阶段。在实验阶段利用23个基准函数的极值寻优验证了IGOA的有效性，并建立预测模型IGOA-BP，对北京市和美国新型冠状病毒感染累计确诊人数进行预测。与其他7种比较模型相比，预测模型IGOA-BP的预测结果的均方误差（Mean Square Error,MSE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）均最小，表...     

基于IPSO算法的SNCR脱硝系统建模

由于我国对燃煤发电机组氮氧化物排放量要求的进一步提高，发电厂需要对选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统实行更精准的控制，建立有效精确的模型进行研究是极为关键的。因SNCR脱硝系统有时变、大惯性、大迟延、非线性的特点，故提出一种改进粒子群(IPSO)算法，通过改进收缩因子及随机权重的方法改进粒子群算法，增强该算法的寻优能力。运用该算法分别对运行负荷为320 MW、175 MW、135 MW时SNCR系统中尿素溶液流量与出口NO_x浓度之间的关系进行模型辨识，并将模型的输出与工业现场运行数据相比较，最终得到误差最大值为0.93 mg/Nm³，均方根误差最大为0.369 7 mg/Nm³。结果表明模型精确有效，为后续开展SNCR脱硝系统智能控制提供了模型支撑。     

二维欧氏空间内线性凸区域概念的PAC学习算法

实例空间X的一个子集规定一个概念,表现为一个函数c:X→{0,1}。给定X上一个分布D,可能近似正确(PAC)学习算法的目的是基于独立同分布样本S,由算法产生一个近似函数hS,以高概率保证它与目标函数c的误差不超过给定误差值。如果存在这样的算法其样本复杂性及时间复杂性受多项式界,则认为目标概念可以有效PAC学习。本文讨论二维欧氏空间上有界线性凸区域定义的目标概念的学习理论和方法,证明了有界线性凸区域定义的目标概念是有效PAC可学习的,其方法可以推广到n维欧氏空间上由超平面界定的有界凸区域对应的目标概念学习。     

视觉赋魅:领导人微视频在政治传播中的作用

近一年来,我国涌现出大量以国家领导人习近平为核心的原声微视频,其时长一般为1-3分钟,大量采用习近平的原声进行讲述,并使用通俗易懂、贴近人民的话语来传达习近平的治国理念,传播具有社交化、移动化、碎片化的特点,这些微视频在社交媒体上受到公众的喜爱而大量传播。领导人微视频是在一个什么样的传播语境下集中出现的?它反映了当下政治传播的哪些新特点?作为一种政治传播创新手段,它能否为新时期的政治传播重新"赋魅"?本文借助韦伯的"祛魅"理论对近期主流媒体发布的领导人微视频的传播内容、叙事风格、传播路径进行定量定性相结合的分析,探讨了主动祛魅与视觉赋魅的新命题,提出:视觉赋魅是当下政治传播的核心方式,基于社交媒体的领导人微视频是视觉赋魅的最佳形式。     

EmguCV耦合视觉引导的图像目标定位与补偿技术研究

在平板电脑组装过程中,需要对背光板进行整体定位,传送给机械机构进行位移和角度补偿,从而实现精准组装.但由于背光板顶点背景复杂,往往存在很多干扰点,使得当前图像角点定位算法定位不准,易产生误差.对此提出了一个基于EmguCV与视觉引导的目标定位与引导机制.首先打通Basler SDK与C#-Emgucv平台的数据通道,实现图像采集;然后基于轮廓,查找到背光板区域,再通过最小矩形框定背光板,查找背光板顶点,实现定位;最后计算出水平、垂直方向偏移和旋转角度,联合PLC,实现基于视觉引导的机构补偿.测试定位补偿技术的性能结果表明:与当前图像角点定位算法相比,机制具有更好的定位与引导效果,准确定位出背光板顶点,计算出补偿值.     

基于人工蜂群算法的食品供应链召回优化

针对食品供应链加工环节召回优化问题,给出4层批次分散模型,包含原料、部件、半成品、成品4个层次和分解、组合、包装3个加工流程。该批次分散模型的求解是一个NP难度问题。提出一种基于人工蜂群算法的召回优化方法,并引入惩罚函数,将约束问题转化成无约束问题。仿真结果和性能对比表明,该算法收敛较快,运算开销小,可以显著降低平均召回规模,适用于食品供应链加工环节的召回优化。