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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李晓飞 许庆 熊辉 王建强 李克强
基于骑车人目标识别的骑车人保护系统是保护道路环境中骑车人的重要手段。该文提出了骑车人目标的候选区域选择方法,并结合基于深度卷积神经网络的目标分类与定位方法,实现了骑车人目标的有效识别。候选区域选择方法可分为3部分:骑车人共有显著性区域检测、基于冗余策略的候选区域生成和基于车载视觉几何约束的候选区域选择。在公开的骑车人数据库上进行的对比试验表明:相对于现有的目标候选区域选择及目标识别方法,该方法显著提升了骑车人目标的识别率及识别精度,进而验证了该方法的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 李浩男 安璐
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨英杰 张科
构造了一个区域加权物流超网络模型,借助模型运用网络优化方法获得基于成本的区域物流最短路径以及区域物流最小成本,最后通过算例验证了所构造模型的有效性。
关键词：
区域物流 加权超网络 网络模型 成本
[期刊] 工业工程
[作者]
王培 饶培伦 Gavriel Salvendy
观测骑自行车人的违规行为,研究提高机动车和自行车交互安全的对策。通过实地观测研究了在混合交通情况下骑自行车人的违规行为及其严重程度。研究者提出通过向机动车驾驶员发送自行车速度和方向信息,帮助驾驶员提前注意到自行车并及时采取避让措施,从而提高交互安全,并通过仿真驾驶实验验证了该对策的有效性。结果表明:观测过程中有大量骑车人违规行驶,最严重的两类行为是闯红灯和逆行。两个观测地点闯红灯的比例为高峰时段40.6%和55.7%,非高峰时间段60.9%和44.6%。仿真实验结果表明:在机动车左转、直行和右转三种场景下,通过发送提示信息对参试者的风险认知、机动车驾驶员的行为调整时间、二者距离最近时的速度、分...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
翟菊叶 张浩
[目的/意义]通过挖掘网络社团及其演化过程,有助于掌握网络用户结构及行为方式,对网络舆情分析具有十分重要的意义,当前的网络社团演化挖掘模型存在着局部最优及抗噪能力差等问题。[方法/过程]通过建立网络社团与主题的对应关系,把社团的识别转化成主题的识别。在OLDA模型的基础上引入用户参数,提出一种主题社团混合模型(OTUCM),该模型把t-1时刻社团后验作为t时刻社团先验,通过建模用户、消息、主题、词汇四者之间的概率依赖关系,生成t时刻消息—主题、主题—词汇、主题—用户三个分布矩阵。通过交叉熵计算t与t-1时刻的主题相似度,得出主题及主题下用户的演化过程。[结果/结论]在实验数据集上验证了OTUCM模型,并与当前流行算法进行对比,实验结果表明OTUCM模型在网络社团演化挖掘方面达到了良好的效果。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
苏鸿 温国泉 谢玮 韦幂 王筱东
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
王浩宇 孙启明
文章基于复杂网络的理论方法,采用2012年投入产出数据构建了京津冀三地及地区间产业复杂网络模型,从关联结构和强度两个维度识别了京津冀各地区及地区间关键产业,进而将关键产业划分为区域核心关键产业、局部关键产业和潜在关键产业,并且对各地区域关键产业分布情况进行分析比较。研究结果表明:北京的区域关键产业最多,其中现代服务业占近7成,美中不足的是科技研发和服务业未能有效带动其他地区的产业升级发展;天津的区域关键产业分布呈现能源、制造和服务业三足鼎立的局面,但其区域关键产业大多为局部关键产业,仅带动了本地区发展,其
关键词：
复杂网络 京津冀区域 关键产业 产业关联
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
彭硕 刘东阳 时国龙 李广博 慕京生 辜丽川 焦俊
针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题，将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据，以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象，利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理，把提取的39维的梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC）作为网络学习和识别的数据集，构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明：1）隐马尔可夫隐状态数设置为5，深度神经网络隐藏层设置为3层，每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型（Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM），对5种生猪状态音频，即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%，总体识别率83%;2）相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型（Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM）,DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%，总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNNHMM生猪音频识别模型，对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率，且更为可靠。
[期刊] 世界经济与政治论坛
[作者]
陈丰龙
本文从区域生产网络的视角来研究中韩FTA建立的可行性,并通过引力模型实证检验了建立FTA对促进双边零部件贸易以深化两国分工与合作的影响。文章以零部件贸易来反映区域生产网络内的分工情况,通过对1998—2007年的数据进行分析,发现中韩两国在东亚区域生产网络内的分工合作程度是不断提高的,同时分工的地位又是不平衡的,这为建立双边FTA提供了可能。随后本文通过建立双边零部件贸易的引力模型实证检验了建立FTA有利于双边零部件的发展,从而有利于两国在区域生产网络中进一步深化分工。研究结果还表明,在世界范围内和东亚区域内,FTA变量的回归结果有所不同,对于中国是东亚区域内的FTA的影响大于在世界范围内的影...
关键词：
区域生产网络 中韩 FTA
[期刊] 软科学
[作者]
张健 杨佳伟 崔海洋
采用２０１２～２０１３年统计数据建立两阶段网络ＤＥＡ模型，首先对中国３０个省级微观层次的生态效率进行分析；然后按照东部－中部－西部的区域中观层次的生态效率进行比较，区域生态效率呈现显著的空间集聚现象，生态效率自东部沿海向中西部内陆呈阶梯型递减趋势，区域内部省域之间的差异程度也具有此特点，东部高生态效率区域省级之间的差距较大，中西部低生态效率区域各省之间的差距较小；最后在全国宏观层次上对生态效率评价结果提出相应的政策建议。
关键词：
网络DEA 区域生态 生态效率评价
[期刊] 工业技术经济
[作者]
邢李志
本文从复杂网络的理论出发,通过投入产出理论建立起反映区域产业结构演化的复杂网络模型,并借用度分布、权分布和网络路径长度等概念对产业结构网络拓扑结构进行分析,为下一步深入研究该网络统计特性和演化机制以及这些机制对产业组织产生的影响奠定基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁杰 位金亮 扎彦春
[期刊] 水产学报
[作者]
蔡卫明 庞海通 张一涛 赵建 叶章颖
随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展，卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域，图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要，但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏，严重缺少训练集以及测试集样本，难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象，采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式，构建了供鱼种分类的基础图片数据集，针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题，采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理，并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理，完成了7 993个样本的图像采集与归纳；在权值共享和局部连接的基础上，构建了一个用于鱼类识别的CNN模型，采用ReLU函数作为激活函数，通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示，所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加，CNN模型的性能也逐步提高，迭代1 000次达到最佳，模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式，基于CNN模型，实现了5种常见鱼类的鱼种分类，具有较高的识别精度和良好的稳定性，为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。
关键词：
鱼类识别 卷积神经网络 图像识别
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏明 李海林 吴立源
上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,运用主成分分析方法进行数据降维,提取相应的主成分作为特征变量指标。同时,在BP神经网络的基础上构建神经网络组合模型对会计舞弊进行识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
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