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基于云模型的农产品供应链电子商务信任机制_以供应链成员博弈为视角_仝好林

农产品供应链电子商务处于微妙的市场格局中,而信任是交易的根本,研究供应链成员间信任度对农产品电商发展有重要价值。首先通过调研问卷模式获得大量数据,进而在云模型算法基础上搭建电子商务农产品供应链成员间的信任博弈仿真体系,虚拟电子商务中的各成员节点贸易状态,可知成员间信任度高能带来较高和持久的效益。在此基础上进一步分析信任和农产品供应链电子商务发展间的具体影响因子,设计假定,利用结构方程完成路径系数及显著性分析,结果表明各环节交互,成员间信任度和承诺均对农产品供应链电子商务发展有重要影响。

  • 2021-05-06
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变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究_孙海霞

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量（SSC）检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD（Analytical Spectral Device）公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数（R■）和均方根误差（RMSEP）分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法（Shenk’s）、直接标准化（DS）、斜率/偏差算法（S/B）进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器（24个）和从仪器（28个）的特征波长,优选出单一变量（SV）24个、共性变量（CV）23个、融合变量（FV）29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。

  • 2021-05-06
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点；结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

  • 2021-04-30
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基于PoolNet显著性和SUR_省略_IBE模型的林火视频烟雾提取算法_汪鑫

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。

  • 2021-04-29
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人脸老化模拟与PCA算法结合的人脸识别模型_余丰江

针对如何在读取两张年龄有较大跨度的人物面部照片的情况下来进行人脸识别这个问题,该文给出了较有创新性的方法。首先使用高斯模型,肤色信息人脸检测的分割算法,迭代算法提取人脸特征部位。然后使用基于人脸外轮廓的局部曲率标准差的个性化脸型匹配算法结合关于形状和颜色的衰老合成模型和年龄原型的纹理增强合成模型给出了基于个性化原型的人脸老化图像合成方法。接着在传统PCA算法的基础上给出了结合人脸老化模拟的改进型算法思路,从人脸不易变量和易变量的重建两方面入手判定人脸的相似性,理论上可以较为准确地在跨年龄情况下进行人脸识别。

  • 2021-05-06
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基于MMPSO算法的风电场多机等值模型参数辨识_刘立群

为了解决基于容量加权法的风电场等值模型参数难以充分反映风电场全部运行状态的问题,文章针对多机等值模型进行了参数辨识。首先,以电网侧故障为激励,根据各等值机组参数的轨迹灵敏度大小区分关键参数和一般参数。然后,采用改进的多粒子群优化算法分步辨识电气与控制器部分的关键参数。最后,通过仿真分析了各等值机组参数轨迹灵敏度大小与输出功率的关系及其变化规律,得到了参数修正后具有更优动态性能的多机等值模型。

  • 2021-05-06
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基于一致性预测算法的内网日志检测模型_顾兆军

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

  • 2021-05-06
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一种模型决策森林算法_尹儒

随机森林（RF）具有抗噪能力强,预测准确率高,能够处理高维数据等优点,因此在机器学习领域得到了广泛的应用。模型决策树（MDT）是一种加速的决策树算法,虽然能够提高决策树算法的训练效率,但是随着非纯伪叶结点规模的增大,模型决策树的精度也在下降。针对上述问题,提出了一种模型决策森林算法（MDF）以提高模型决策树的分类精度。MDF算法将MDT作为基分类器,利用随机森林的思想,生成多棵模型决策树。算法首先通过旋转矩阵得到不同的样本子集,然后在这些样本子集上训练出多棵不同的模型决策树,再将这些树通过投票的方式进行集成,最后根据得到的模型决策森林给出分类结果。在标准数据集上的实验结果表明,提出的模型决策森林在分类精度上明显优于模型决策树算法,并且MDF在树的数量较少时也能取到不错的精度,避免了因树的数量增加时间复杂度增高的问题。

  • 2021-05-06
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