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基于Stacking-Bagging-Vote多源信息融合模型的财务预警应用 被引量:5
1
作者 张露 刘家鹏 田冬梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期280-286,共7页
集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题,而不同的集成模型与不同的重采样集成技术有不同的适配性。研究发现,Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-Vote集成模型和Stacking融合模型。... 集成重采样技术可以在一定程度上解决财务预警研究中样本的不平衡性难题,而不同的集成模型与不同的重采样集成技术有不同的适配性。研究发现,Up-Down集成采样与Tomek-Smote集成采样分别适配于Bagging-Vote集成模型和Stacking融合模型。基于此,构建了Stacking-Bagging-Vote(SBV)多源信息融合模型。首先,将基于Up-Down集成采样的Bagging-Vote模型与基于Tomek-Smote采样的Stacking模型进行融合;然后,加入股票的交易数据,并对该数据用卡尔曼滤波进行处理,从而形成数据层次和模型层次的交互式融合优化;最终,得到SBV多源信息融合模型。该融合模型不仅在预测性能上有了较大的提升,能较好地兼顾模型的预测准确度和预测精确率,并且可以根据利益相关者的实际需要,通过调整模型参数,来选择对应的SBV多源信息融合模型进行财务预警预测。 展开更多
关键词 财务预警 多源信息融合 集成重采样技术 Stacking-Bagging-vote模型 卡尔曼滤波
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分布式拟态裁决模型与架构设计
2
作者 余新胜 罗论涵 +3 位作者 张帆 张波 朱丹江 解维 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期2195-2204,共10页
单裁决器拟态防御架构根据执行体数量预设裁决算法,导致执行体数量无法弹性伸缩,为此提出分布式拟态裁决模型,将执行体值裁决转变为多层级联逻辑运算的拓扑结构规划问题.所提模型支持自定义数量的执行体与故障容许度,动态调整逻辑运算... 单裁决器拟态防御架构根据执行体数量预设裁决算法,导致执行体数量无法弹性伸缩,为此提出分布式拟态裁决模型,将执行体值裁决转变为多层级联逻辑运算的拓扑结构规划问题.所提模型支持自定义数量的执行体与故障容许度,动态调整逻辑运算级联拓扑,解耦执行体数量与裁决算法的强一致性关系,移除根据执行体数量预设裁决算法的前提条件.设计针对高安全、高鲁棒系统的分布式拟态裁决架构,定量分析执行体数量、容许度与级联逻辑运算迭代层数的关系.在仿真实验中,对比单裁决器拟态裁决架构、经典三模冗余投票模型、分布式拟态裁决架构的裁决能力与裁决效率.验证结果表明,分布式拟态裁决架构的裁决效率高,具有灵活的扩展性. 展开更多
关键词 拟态防御 单裁决器 分布式拟态裁决 三模冗余投票模型 级联拓扑 故障容许度
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面向电子投票的SM2门限环签名方案
3
作者 张应辉 封舒钰 +1 位作者 曹进 郑晓坤 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期67-76,共10页
电子投票因其高效、便捷的特性被广泛应用,如何保证投票结果的真实性,保护投票者的身份隐私以及提高投票系统的实用性成为设计电子投票系统的关键。对此,提出了一个面向电子投票的SM2门限环签名方案,利用门限环签名技术,通过让一组用户... 电子投票因其高效、便捷的特性被广泛应用,如何保证投票结果的真实性,保护投票者的身份隐私以及提高投票系统的实用性成为设计电子投票系统的关键。对此,提出了一个面向电子投票的SM2门限环签名方案,利用门限环签名技术,通过让一组用户中部分成员共同生成签名,保证投票结果真实有效,并且实现对签名者身份的隐私保护。采用SM2数字签名算法,在确保核心密码算法自主可控的同时提升了方案的整体效率。安全性分析表明,该方案满足匿名性和不可伪造性。效率分析表明,与现有方案相比,该方案效率优势明显。利用该方案设计的电子投票协议在保证安全性的同时具有高效性和实用性。 展开更多
关键词 门限环签名 SM2签名算法 不可伪造性 电子投票
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庭外重组协议效力延伸的适用与排斥
4
作者 马更新 蒋鹏辉 《南京师大学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第4期88-98,共11页
《九民纪要》第115条通过庭外重组协议效力延伸机制初步构建了庭外重组与庭内重整制度衔接的逻辑体系,契合困境企业综合性化解债务危机的现实需求。在适用庭外重组协议效力延伸时,应区分权利人对庭外重组协议不同意见的表达,类型化适用... 《九民纪要》第115条通过庭外重组协议效力延伸机制初步构建了庭外重组与庭内重整制度衔接的逻辑体系,契合困境企业综合性化解债务危机的现实需求。在适用庭外重组协议效力延伸时,应区分权利人对庭外重组协议不同意见的表达,类型化适用禁反言规则。在排斥适用庭外重组协议的效力延伸时,应宽泛释明权利人“受到实质性的不利影响”标准,完善庭外重组的信息披露制度,明确“实质性相似”的表决分组标准,限制破产债权转让后受让方的表决权数量以规范表决程序的执行。基于庭外重组与破产和解的相通之处,应准许庭外重组协议效力扩张延伸至破产和解程序。 展开更多
关键词 庭外重组协议 效力延伸 禁反言 信息披露 表决程序
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一种基于逐像素级投票的快速多聚焦图像融合方法
5
作者 罗回彬 翟鹤翔 赵伟康 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期124-130,共7页
探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快... 探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快速图像融合方法中采用了像素步长为2的滑动窗口,以降低总体融合计算时间。其次,采用减小源图像分辨率的方法进一步降低快速融合算法的计算复杂度。实验结果表明,在不降低融合效果的情况下,选择合适的缩放比例可以有效提高融合算法的运行速度。此外,还对由摄影设备抖动引起的图像位移数据集进行了相关实验。提出的快速融合算法具有很强的鲁棒性,并且能够有效地融合具有轻微抖动的多聚焦源图像。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 滑窗 逐像素投票
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一种基于高光谱技术的温室环境下叶片遮挡树莓果实识别模型 被引量:1
6
作者 陈竹筠 席瑞谦 +2 位作者 张晓乾 顾玉红 任振辉 《河北农业大学学报》 北大核心 2025年第3期107-116,126,共11页
在智能化农业管理中,精准识别被叶片遮挡的树莓果实是实现高效采摘作业的关键难题。传统机器视觉技术因果实易被叶片遮挡而难以准确定位,影响采摘效率与质量,也无法满足温室对果实生长状况精准监测与管理的需求。本研究针对现有机器视... 在智能化农业管理中,精准识别被叶片遮挡的树莓果实是实现高效采摘作业的关键难题。传统机器视觉技术因果实易被叶片遮挡而难以准确定位,影响采摘效率与质量,也无法满足温室对果实生长状况精准监测与管理的需求。本研究针对现有机器视觉技术在处理遮挡问题上的局限性,开发了一种基于高光谱技术的树莓果实识别方法,首次引入并优化了voting-RF-MLP集成模型。通过采集不同遮挡状态下的树莓果实反射率光谱数据,为模型训练提供了全面的数据集,并采用定制化的数据预处理和PCA特征提取算法提升数据质量。voting-RF-MLP模型结合随机森林(RF)和多层感知器(MLP)优势,通过GridSearchCV算法优化超参数,确保最优性能。测试结果显示,voting-RF-MLP模型在各类遮挡状态下分类性能卓越,准确率达到0.8435,精确度、召回率和F1分数均显著优于传统单一模型。这一成果提高了树莓果实识别的准确性,该模型可为自动化采摘设备提供精准的果实定位支持,在叶片遮挡条件下实现树莓果实深度距离信息(遮挡距离)的预测,且952条光谱样本推理时间仅需13.43 s,可为高光谱技术在复杂农业场景中的高效计算提供算法基础,助力精准农业的智能化升级。 展开更多
关键词 高光谱技术 机器学习 模型优化 树莓果实识别 集成模型 voting算法
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融合特征选择与多模型软投票集成学习的代码异味检测方法 被引量:2
7
作者 黄晨峻 高建华 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期504-512,共9页
代码异味会导致软件质量逐渐衰退,降低软件可理解性和可维护性.为检测软件结构中的代码异味,提出了一种基于CK度量的、经过两步特征选择的软投票集成学习的代码异味检测方法,该方法首先进行特征选择,使用Pearson相关系数剔除冗余特征,... 代码异味会导致软件质量逐渐衰退,降低软件可理解性和可维护性.为检测软件结构中的代码异味,提出了一种基于CK度量的、经过两步特征选择的软投票集成学习的代码异味检测方法,该方法首先进行特征选择,使用Pearson相关系数剔除冗余特征,并在剩余度量中使用XGBoost特征重要性筛选相关度大的度量.然后,针对仅使用单一机器学习模型泛化性能不佳的问题,提出一种基于5种较成熟机器学习模型的软投票集成学习模型,完成代码异味分类检测任务.实验基于CK度量,利用含7个开源项目、4种代码异味的数据集,实验结果表明,此种方法能够减少特征维度,且在性能指标上优于其它分类模型,其中F1值最高提升3.24%,AUC最高提升2.32%. 展开更多
关键词 代码异味 特征选择 CK度量 投票模型 集成学习
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回答询问抑或信息披露:重整程序信息公开的制度重构 被引量:1
8
作者 杨鹿君 曾洋 《安徽大学学报(哲社版)》 北大核心 2025年第3期121-130,共10页
我国立法对重整程序信息公开仅作原则性规定,导致系统性不足、义务主体限缩、主动性缺位。需充分发掘重整程序的特点,明确信息公开制度的要求与目标,以系统化信息公开提高重整博弈最终报酬,以义务主体扩张回应再建中剩余索取权转移,以... 我国立法对重整程序信息公开仅作原则性规定,导致系统性不足、义务主体限缩、主动性缺位。需充分发掘重整程序的特点,明确信息公开制度的要求与目标,以系统化信息公开提高重整博弈最终报酬,以义务主体扩张回应再建中剩余索取权转移,以“信息披露为主、回答询问为辅”模式平衡公平与效率,构建有限主动披露、精准主动披露、促进回答询问的重整程序信息公开制度。具体而言,有限主动披露原则要求明确信息披露的程序节点、披露内容与程度标准,并设计保密义务;精准主动披露原则要求调适义务主体,根据实际情况采取差异化披露标准,完善违背义务的法律责任;促进回答询问原则要求优化债权人委员会相关制度,促进债权人积极行动要求义务人回答询问。 展开更多
关键词 破产重整 信息公开 信息披露 重复博弈 知情表决
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基于掩码建模的工控协议字段边界划分方法
9
作者 何戡 张志磊 +3 位作者 宗学军 连莲 孙逸菲 宁博伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3174-3182,共9页
协议字段划分是协议格式逆向工程的基础,直接影响字段语义推断和协议状态机构建。为解决动态字段过度细分和边界误判问题,提出一种结合掩码语言建模与注意力权重分析的深度学习方法。通过改进传统掩码机制,仅掩码应答包中的一个字节,掩... 协议字段划分是协议格式逆向工程的基础,直接影响字段语义推断和协议状态机构建。为解决动态字段过度细分和边界误判问题,提出一种结合掩码语言建模与注意力权重分析的深度学习方法。通过改进传统掩码机制,仅掩码应答包中的一个字节,掩码位置后的字节用特殊字符替代,并结合投票机制和权重分析,对生成的注意力权重进行规则判断,精确划分协议字段边界。实验结果表明,与传统方法相比,准确性更高,尤其在动态字段边界判断方面具有明显优势。 展开更多
关键词 工控协议 字段边界 掩码语言建模 注意力权重 深度学习 投票计数 协议逆向工程
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基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术 被引量:3
10
作者 耿振兴 王勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期18-23,共6页
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基... 为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。 展开更多
关键词 SCADA系统 投票分类模型 电力系统 网络攻击 机器学习 入侵检测
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安全控制系统多余度信号投票表决算法研究
11
作者 张严 兰杰 +2 位作者 杨锦辉 王剑宇 苗强 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期157-165,共9页
控制系统作为核能装备中的安全关键系统,在实际工程中往往需要长时间无人值守运行,其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前,核能控制... 控制系统作为核能装备中的安全关键系统,在实际工程中往往需要长时间无人值守运行,其对自动化程度和运行可靠性的要求极高。高鲁棒性的信号表决算法可以确保控制系统在遇到故障或异常情况时能够自动应对并恢复正常运行。目前,核能控制系统中常用的信号表决算法为阈值检测方法。该类方法结构简单、易于理解,但其控制精度、可靠性、自动化程度等方面都表现欠佳。因此,基于长周期无人运行条件下的核能控制系统设计,以系统高可靠性和自动化需求为导向,提出一种基于投票机制的核能控制系统多余度信号多级表决算法。一级监控算法判断信号故障点位,在此基础上,二级监控表决算法输出最终表决值。截取模拟运行过程中的信号序列,验证所提算法的输出表决值、故障计数、故障点剔除和恢复以及输出安全值等功能。同时,模拟多种测试信号,进行对比验证。结果表明,所提算法在阶跃信号、斜坡信号和正弦信号上都能有效降低表决的错误概率,其表决值结果普遍优于平均数、中位数等传统表决算法,阈值操作结果优于传统阈值检测方法。最后,通过讨论算法时间复杂度和算法运行的平均用时,验证该方法满足核能控制系统的实时性需求。 展开更多
关键词 长周期无人运行 投票机制 安全控制系统 多余度信号表决算法
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我国上市公司转让控制权之表决权委托的法律规制 被引量:1
12
作者 袁碧华 《商业经济与管理》 北大核心 2025年第7期76-86,共11页
通过协议实质转让公司控制权的表决权委托,关涉上市公司控制权的变更。但协议形塑控制权的不稳定性、非公开性、约定的不完备性以及司法裁判的不确定性,影响上市公司治理并损害中小股东及债权人利益。因此,必须跳出传统合同法的框架,予... 通过协议实质转让公司控制权的表决权委托,关涉上市公司控制权的变更。但协议形塑控制权的不稳定性、非公开性、约定的不完备性以及司法裁判的不确定性,影响上市公司治理并损害中小股东及债权人利益。因此,必须跳出传统合同法的框架,予以公司法和证券法上的协同规制,在尊重公司自治的基础上提供统一的立法范式作为指引和约束。一方面,由公司法授予章程构建表决权委托相关的治理秩序,提供可预测的和可视化的治理规范。另一方面,以公司法、证券法为表决权委托设定统一范式:一是建立表决权委托中控制权变动的识别标准,以准确判断交易过程中涉及控制权变更的具体状况;二是在准确识别的基础上通过委托期限、具体事项等方面明确其效力要件,并明确表决权委托中的责任承担;三是以备案制度和信息披露制度增强表决权委托的公示公信力;四是进行必要的合法性审查。 展开更多
关键词 上市公司 表决权委托 控制权转让 法律规制
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基于二值化直方图签名特征描述符的三维目标识别算法
13
作者 张发之 李建华 赵若璠 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第7期94-99,共6页
针对单一识别算法在有遮挡干扰场景中,目标识别效果不佳的问题,提出了一种融合了二值化直方图签名(B-SHOT)特征描述符的目标识别算法。通过计算目标点云上的表面法线并利用三维形状描述符(ISS3D)算法提取全局特征关键点,基于这些关键点... 针对单一识别算法在有遮挡干扰场景中,目标识别效果不佳的问题,提出了一种融合了二值化直方图签名(B-SHOT)特征描述符的目标识别算法。通过计算目标点云上的表面法线并利用三维形状描述符(ISS3D)算法提取全局特征关键点,基于这些关键点,进一步计算B-SHOT特征描述符用以精确编码其特征点,随后利用改进的3D霍夫投票方案生成实例,匹配在场景点云中存在的模型点云,进而确定目标模型在场景中的位姿,再通过全局假设验证方法检验识别目标的可靠性,最终将识别结果可视化。结果表明:该算法在有遮挡干扰场景中的识别率高达90.50%,识别速率相比于直方图签名方法(SHOT)算法提高了11.06%。 展开更多
关键词 三维点云 目标识别 特征描述符 投票方案 位姿估计
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结构化约束增强的6D物体位姿估计
14
作者 王立春 杨超 付芳玉 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期173-182,共10页
针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符... 针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符的预测值与真值相近,从而使2D关键点的定位更加准确,提升了6D物体位姿估计的精度。在LINEMOD、OCC-LINEMOD和TruncationLINEMOD数据集上进行了实验,结果表明,SC-Pose可以明显提升6D物体位姿估计的性能。 展开更多
关键词 6D物体位姿估计 单位向量场 投票策略 结构化损失 抓取交互 深度网络
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基于不平衡数据处理与加权软投票异质集成的农户贷款违约风险预测
15
作者 曹伟萍 张劲松 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期71-79,共9页
构建农户违约预测模型对深化农业信贷风险管理具有重要意义。针对违约数据不平衡问题,提出一种基于指标优化和不平衡数据处理的加权软投票异质集成模型。利用支持向量机递归特征消除法选取关键指标,结合模糊C均值聚类和SMOTE技术构建平... 构建农户违约预测模型对深化农业信贷风险管理具有重要意义。针对违约数据不平衡问题,提出一种基于指标优化和不平衡数据处理的加权软投票异质集成模型。利用支持向量机递归特征消除法选取关键指标,结合模糊C均值聚类和SMOTE技术构建平衡训练样本。集成六种基学习器,通过验证集确定软投票权重,融合各模型预测结果,获得最终预测。实验表明,该模型相比单一模型、同质和其他异质集成模型具有更高精度。线性支持向量机的系数权重分析显示,农业生产性收入、未偿还贷款等指标与违约风险正相关,金融产品关注度等指标与违约风险负相关。 展开更多
关键词 农户贷款 违约预测 递归消除 模糊C均值聚类 加权软投票
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融合静态程序分析与集成学习的Android代码异味共存检测
16
作者 王祯启 边奕心 +2 位作者 马偌楠 毕博宇 王金鑫 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1167-1176,共10页
相对于单一种类的代码异味,异味共存对程序更具危害性。针对Android特有代码异味,现有研究主要关注单一种类异味的检测,忽略异味共存对Android应用程序的负面影响。为识别共存的Android特有代码异味,提出融合静态程序分析与集成学习的An... 相对于单一种类的代码异味,异味共存对程序更具危害性。针对Android特有代码异味,现有研究主要关注单一种类异味的检测,忽略异味共存对Android应用程序的负面影响。为识别共存的Android特有代码异味,提出融合静态程序分析与集成学习的Android代码异味共存检测方法。作为初步研究,识别忽略类成员变量的方法异味与缺少低内存处理程序异味的共存。首先,提出基于静态程序分析的Android代码异味共存检测方法和正负样本自动生成方法并实现工具ASSD。该工具的输出为后续集成学习模型提供丰富的训练样本。然后,针对单一机器学习模型泛化能力有限的问题,提出一种软投票集成学习模型,识别共存的Android代码异味。该模型不仅可以集成传统机器学习模型,还可以集成改进的深度学习模型。实验结果表明,所提方法优于已有基于静态程序分析的检测方法,F_(1)值提升了26.1百分点。此外,基于传统机器学习的软投票集成学习模型优于基于深度学习的软投票集成学习模型,F_(1)值提升了6.1百分点。所提方法可以实现Android代码异味共存的检测。 展开更多
关键词 Android代码异味共存 软投票 集成学习 静态程序分析
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考虑热惯性和用热舒适度及热损耗不确定性的电热联合调度
17
作者 张大发 黄婧杰 +2 位作者 李金成 周任军 高兵 《现代电力》 北大核心 2025年第5期969-977,共9页
针对传统热电联产调度中电热耦合以及电、热负荷均实时平衡所导致的弃风问题,挖掘在热网侧和热负荷侧的调节潜力成为解决问题的重要思路。在热网侧,为了精细化热能传输过程,考虑含热损耗和热延迟的热惯性;在热负荷侧,为了确定供热温度... 针对传统热电联产调度中电热耦合以及电、热负荷均实时平衡所导致的弃风问题,挖掘在热网侧和热负荷侧的调节潜力成为解决问题的重要思路。在热网侧,为了精细化热能传输过程,考虑含热损耗和热延迟的热惯性;在热负荷侧,为了确定供热温度的范围,引入平均热感觉指标(predicted mean vote,PMV)表征用热舒适度。建立含热惯性和用热舒适度的电热联合系统优化调度模型,模型中考虑用热舒适度与供热温度范围相关,将传统实时热平衡等式约束转化为含热惯性和用热舒适度的热力系统不等式约束。因热损耗受温度随机性的影响具有不确定性,采用信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)将电热联合系统优化调度模型变换为其随机优化模型。仿真结果表明:综合考虑热惯性和热负荷的用热舒适度,可在风电波动过大或调峰压力过大的情况下,提高风电消纳率;IGDT方法所得调度方案对热损耗波动具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 热惯性 用热舒适度 平均热感觉指标 热损耗不确定性 信息间隙决策理论
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基于无源领域自适应的低光照显著性目标检测
18
作者 李书玮 黄正翔 +5 位作者 胡云 刘兴 卢笑 郭畅 吴成中 王耀南 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期75-84,共10页
为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题... 为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题,提出一种无源领域自适应(SFDA)方法,将正常光照图像(源域)下训练的模型知识迁移至低光照条件图像(目标域)。该方法采用两阶段策略:在第一阶段,利用源域模型生成低光照图像的伪标签,为提高伪标签生成的质量,提出集合熵最小化损失抑制高熵区域,同时引入选择性投票方法来增强伪标签的生成;在第二阶段,采用基于增强引导一致性的教师-学生网络自训练方法对显著图进行精细化,进一步提高检测结果的精度。在SOD-LL数据集上的实验结果表明,所提出的方法在低光照场景下总体性能优于其他图像显著性检测方法,相较于正常光照的SOD方法,其平均绝对误差(MAE)降低15.15%,加权F1值(wFm)提高4.73%。 展开更多
关键词 显著性目标检测 低光照场景 无源领域自适应 伪标签 教师-学生网络 集合熵最小化 选择性投票
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高速列车司机室内热舒适性的评价与优化 被引量:8
19
作者 孙春华 宁智 +2 位作者 付娟 阎凯 吕明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期21-25,共5页
高速列车司机室是整个列车运行的控制中枢,舒适的热环境可有效保证司机良好的工作状态,从而提高列车运行的安全性。本文利用Airpak三维软件对某型高速列车司机室内夏季和冬季极端工况下的热环境进行仿真计算,对司机室内的热舒适性进行... 高速列车司机室是整个列车运行的控制中枢,舒适的热环境可有效保证司机良好的工作状态,从而提高列车运行的安全性。本文利用Airpak三维软件对某型高速列车司机室内夏季和冬季极端工况下的热环境进行仿真计算,对司机室内的热舒适性进行评价。计算结果表明:夏季极端工况(室外温度35℃)下,司机头部温度偏高,头部PMV值偏大,人体感觉偏热;冬季极端工况(室外温度-20℃)下,热环境参数指标满足热舒适性要求。在不改变原有送风系统结构设计的前提下,对司机室空调送风口的风量分配以及送风角度进行了优化。仿真结果表明:优化后的司机室热环境得到明显改善。 展开更多
关键词 高速列车 司机室 热舒适性 送风 温度 PMV(predicted mean vote)
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网络外部性下简单多数投票的均衡分析
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作者 叶昊洋 黄婧扬 石凡奇 《经济科学》 北大核心 2025年第5期119-137,共19页
现实中投票往往存在参与成本,且个体的投票决策不仅取决于自身利益,也受到社会网络中其他人的影响。本文在一般的投票成本与相依价值模型框架下,研究简单多数投票的均衡特征。首先,我们证明了投票博弈均衡的存在性,并进一步刻画了所有... 现实中投票往往存在参与成本,且个体的投票决策不仅取决于自身利益,也受到社会网络中其他人的影响。本文在一般的投票成本与相依价值模型框架下,研究简单多数投票的均衡特征。首先,我们证明了投票博弈均衡的存在性,并进一步刻画了所有均衡所遵循的二阈值策略结构。其次,在线性网络外部性与期望收益对称性的假设下,我们考察了网络结构对投票均衡的影响机制。理论分析表明:当社会网络为非正则图结构时,投票博弈仅存在非对称均衡;相对应地,在正则图结构的社会网络中,对称均衡一定存在,且当网络外部性较弱时,该均衡具有唯一性。数值模拟结果进一步表明:选民的投票参与度(即选择投票而非弃权的概率)会随着网络外部性强度的增加或网络连接程度的增强而下降。 展开更多
关键词 网络外部性 简单多数投票 投票成本 二阈值策略 对称均衡
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