基于深度卷积神经网络与中心损失的人脸识别

传统人脸识别方法手工设计特征过程复杂、识别率较低,对于开集人脸识别通用深度学习分类模型特征判别能力较弱。针对这两方面的不足,提出了一种以分类损失与中心损失相结合作为模型训练监督信号的深度卷积神经网络。首先,利用构建的应用场景数据集优调从公共数据集获得初始化参数的深度人脸识别模型,解决训练数据过小和数据分布差异问题,同时提高模型训练速度;然后,以传统损失函数和新的中心损失作为迁移学习过程中的监督信号,使得类内聚合、类间分散,提高模型输出人脸特征的判别能力;最后,对人脸特征进行主成分分析,进一步去除冗余特征,降低特征复杂度,提高人脸识别准确率。实验结果表明,与传统人脸识别算法相比该算法可以自动进行特征提取,并且相对于通用深度学习分类模型该算法通过度量学习使特征表示更具判别力。在自建测试集和LFW、YouTube Faces标准测试集上都取得了较高的识别率。     

Linex损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

本文在Linex损失函数下,研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计,并且讨论了多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.     

统一风险偏好下的风险成本控制

探讨了商业银行应承担的风险成本和实际风险损失之间的关系,提出相关对策建议,以提升一级分行风险管理水平.     

不等式约束增长曲线模型中线性预测的可容许性

根据线性预测可容许性的定义,利用矩阵的有关性质,得到了齐次线性预测(非齐次线性预测)在齐次线性预测类(非齐次线性预测类)中是可容许性预测的充分必要条件,推广了以往文献的有关结论.     

管道突扩处水头损失系数实验研究

管道突扩处水头损失系数理论计算公式因静水压强假设而具有局限性.文中根据实验分析得出该系数与突扩前断面流速有关,但二者之间规律复杂,在实际使用管道时,应通过实验确定该系数在不同流量下的值.     

浅谈抽凝汽轮机组的经济运行

<正>在电厂的各大热损失中,汽机的排气热损失和锅炉的排烟热损失占的比例最大。锅炉的排烟热损失通过投入加热器运行、锅炉燃烧调节、增加过热器面积和加强吹灰等手段来     

流动性异动环境下短期投资者的交易行为及临界条件

在非瓦尔拉斯市场下,构建了一个有一风险资产和两类交易者的微观结构市场模型,讨论了在流动性异动的市场环境下风险中性的短线投资者的交易行为,以及持有或卖出风险资产的均衡临界点.研究结论表明,短线投资者持有或卖出的价格临界点由投资者的损失极限唯一确定,且严格大于损失极限.     

铝合金薄板在疲劳载荷下孔洞聚合试验中的材料损失

此文是航空铝合金薄板在疲劳载荷下2个相邻孔洞聚合的系列试验研究之一.研究发现:在某些情况下,2条初始的疲劳裂纹几乎同时产生在应力集中程度较高的2个相邻孔洞之间的区域,在2个孔洞内边缘各产生一条裂纹,同时在疲劳载荷下扩展,相互不连接,直至到达对方孔洞的边缘,也就是说孔洞的聚合是由2条裂纹导致的,而不是通常的由一条裂纹导致,最终孔洞的聚合导致大块材料的损失,而2个孔洞外边缘的疲劳裂纹在孔洞聚合导致材料损失后才继续扩展.这是一个新现象,超出了疲劳裂纹萌生的基本理论,也无法用经典的弹塑性分析理论来解释.     

零售商为损失厌恶的供应链优化与协调问题

研究由单个风险中性的供应商与单个损失厌恶的零售商组成的两级供应链中,当随机需求依赖于价格时的供应链问题。不同于以往的文献,研究发现,当随机需求依赖于价格时,损失厌恶零售商的最优订购数量随其损失厌恶程度的增加而减少,且随批发价格的增加而减少;最优零售价格则相对损失厌恶程度、批发价格在一定条件下具有单调性;此外,还证明了批发价格合约不能协调供应链。最后,通过数值例子验证了所得结论。     

回购契约下具有损失厌恶型零售商的供应链协调问题

研究在不确定需求下由单个风险中性的供应商与单个损失厌恶的零售商组成的两级供应链问题。不同于传统的线性损失厌恶效用函数,应用展望理论在回购契约中研究效用函数为分段非线性函数时的零售商的决策行为,以及整个供应链的协调问题。研究表明,损失厌恶的零售商的最优订购量随其损失厌恶程度的增大而减少,随回购价格的增大而增加,且对整个供应链来说存在唯一的一个回购价格,能够使整个供应链达到协调。