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从个体稳定性到家庭迁移:文化认同与农民工稳定城市化
被引量：
11
1
作者
魏万青
《西南大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020年第5期1-11,191,共12页
稳定城市化强调农民工城市化是一个从个体稳定城市化到农民工家庭城市化的连续过程,因此农民工家庭迁移行为与迁移计划至关重要。研究基于CMDS 2014年流动人口社会融合与心理健康专题调查数据,采取Logit模型和KHB模型分析文化认同对农...
稳定城市化强调农民工城市化是一个从个体稳定城市化到农民工家庭城市化的连续过程,因此农民工家庭迁移行为与迁移计划至关重要。研究基于CMDS 2014年流动人口社会融合与心理健康专题调查数据,采取Logit模型和KHB模型分析文化认同对农民工稳定城市化的影响。研究发现:(1)文化认同影响到个体的未来城市化预期(是否在本地生活与工作)与稳定性;(2)同时对农民工的家庭迁移决策产生影响;(3)文化认同的影响是连续的,通过个体稳定性进一步影响到家庭迁移行为与家庭迁移计划。论文提出提升农民工城市化质量,降低农民工城市化心理成本的具体对策:其一是针对异地迁移农民工家庭,提供公共文化服务,降低其文化适应成本;其二是基于新时代西部大开发,以经济发展促进农业剩余人口的就近转移,降低迁移过程中的文化适应成本与心理成本。
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关键词
个体
迁移
家庭
迁移
文化认同
稳定城市化
多阶段迁移
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职称材料
基于改进YOLOv4及SR-GAN的绝缘子缺陷辨识研究
被引量：
32
2
作者
高伟
周宸
郭谋发
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期93-104,共12页
为了精准地识别无人机巡检图形中的小目标绝缘子及缺陷,本文提出了一种基于改进的深度学习目标检测网络(YOLOv4)的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,通过无人机航拍及数据增强获得足够的绝缘子图像,构造绝缘子数据集。其次,利用绝缘子...
为了精准地识别无人机巡检图形中的小目标绝缘子及缺陷,本文提出了一种基于改进的深度学习目标检测网络(YOLOv4)的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,通过无人机航拍及数据增强获得足够的绝缘子图像,构造绝缘子数据集。其次,利用绝缘子图像数据集训练YOLOv4网络,在训练过程中采用多阶段迁移学习策略和余弦退火学习率衰减法提高网络的训练速度和整体性能。最后,在测试过程中,对存在小目标的图像采用超分辨率生成网络,生成高质量的图像后再进行测试,以提高识别小目标的能力。实验结果表明,与Faster R-CNN和YOLOv3相比,所提算法在平均分类精度和每帧检测速率方面均有较大提升,性能表现优异。
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关键词
绝缘子
缺陷检测
YOLOv4
数据增强
多阶段迁移
学习
超分辨率生成网络
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职称材料
题名
从个体稳定性到家庭迁移:文化认同与农民工稳定城市化
被引量：
11
1
作者
魏万青
机构
广西大学公共管理学院
出处
《西南大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020年第5期1-11,191,共12页
基金
国家社会科学基金一般项目“生命历程视角下农民工市民化基本公共服务精准匹配机制研究”(16BSH128),主持人:魏万青。
文摘
稳定城市化强调农民工城市化是一个从个体稳定城市化到农民工家庭城市化的连续过程,因此农民工家庭迁移行为与迁移计划至关重要。研究基于CMDS 2014年流动人口社会融合与心理健康专题调查数据,采取Logit模型和KHB模型分析文化认同对农民工稳定城市化的影响。研究发现:(1)文化认同影响到个体的未来城市化预期(是否在本地生活与工作)与稳定性;(2)同时对农民工的家庭迁移决策产生影响;(3)文化认同的影响是连续的,通过个体稳定性进一步影响到家庭迁移行为与家庭迁移计划。论文提出提升农民工城市化质量,降低农民工城市化心理成本的具体对策:其一是针对异地迁移农民工家庭,提供公共文化服务,降低其文化适应成本;其二是基于新时代西部大开发,以经济发展促进农业剩余人口的就近转移,降低迁移过程中的文化适应成本与心理成本。
关键词
个体
迁移
家庭
迁移
文化认同
稳定城市化
多阶段迁移
分类号
D668 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv4及SR-GAN的绝缘子缺陷辨识研究
被引量：
32
2
作者
高伟
周宸
郭谋发
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期93-104,共12页
基金
国家自然科学基金(51677030)
晋江市福大科教园区发展中心科研项目(2019-JJFDKY-23)。
文摘
为了精准地识别无人机巡检图形中的小目标绝缘子及缺陷,本文提出了一种基于改进的深度学习目标检测网络(YOLOv4)的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先,通过无人机航拍及数据增强获得足够的绝缘子图像,构造绝缘子数据集。其次,利用绝缘子图像数据集训练YOLOv4网络,在训练过程中采用多阶段迁移学习策略和余弦退火学习率衰减法提高网络的训练速度和整体性能。最后,在测试过程中,对存在小目标的图像采用超分辨率生成网络,生成高质量的图像后再进行测试,以提高识别小目标的能力。实验结果表明,与Faster R-CNN和YOLOv3相比,所提算法在平均分类精度和每帧检测速率方面均有较大提升,性能表现优异。
关键词
绝缘子
缺陷检测
YOLOv4
数据增强
多阶段迁移
学习
超分辨率生成网络
Keywords
insulator
defect detection
YOLOv4
data enhancement
multi-stage transfer learning
super-resolution reconstruction generative adversarial network(SR-GAN)
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
从个体稳定性到家庭迁移:文化认同与农民工稳定城市化
魏万青
《西南大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020
11
在线阅读
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职称材料
2
基于改进YOLOv4及SR-GAN的绝缘子缺陷辨识研究
高伟
周宸
郭谋发
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
32
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