基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

广西经济增长、金融发展与城乡收入差距的实证研究

探讨了经济增长及金融发展与城乡收入差距之间互动影响,刻画了三者间的逻辑关系,并基于广西1990-2017年的统计数据,运用状态空间模型及卡尔曼滤波算法对三者间动态关系进行了实证分析.结果显示:经济增长对城乡收入差距呈现倒U型曲线形态,而金融发展则显示出具有不断缩小城乡收入差距的趋势.     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

基于异质面板数据的格兰杰因果检验CHNC

本文提出一种新的基于异质面板数据的格兰杰(1969)因果检验方法CHNC,将面板数据依据数据生成过程划分为若干个类,使得类内为同质面板数据,类与类之间异质,在此分类基础上构造针对总体的格兰杰因果检验统计量CHNC,并证明统计量渐近服从卡方分布。实证分析部分,文章研究我国31个省市2001-2011年金融发展与城市化进程之间的关系,研究结果表明,金融发展与城市化之间是一种互相促进与影响的双边影响关系,此研究结论同时也表明,研究金融发展与经济问题时,不能简单依赖相关分析原理确定影响变量与响应变量,很可能变量之间存在双向因果影响关系。     

基于SVM的固化土无侧限抗压强度模型

为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度.     

市场需求信息不对称下的保兑仓融资风险控制策略

信息不对称风险广泛存在于保兑仓融资过程当中,本文运用Stackelberg博弈模型刻画融资系统成员关系,运用动态规划优化分析方法求解对应博弈均衡策略。总结出需求信息不对称的三种表现形式:信息造假,信息优势及信息隐匿,分析各类信息不对称情形对融资系统所造成影响,并相应提出实现信息显示功能的契约甄别机制。研究表明:零售商可从信息不对称中获取巨大信息优势,但对其他成员造成损害,其中信息隐匿对生产商损害程度更高;二部定价机制可实现信息甄别,但生产商须为之付出信息租金,造成效率损失;而合理参数设定下的二部定价加回购机制有助于进一步改进融资系统及各成员收益,甚至达到次协调状态,最终实现融资成员收益的帕累托改进。本研究对于控制供应链融资中的信息风险、改善融资效率提供了理论依据及决策参考。     

金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究——基于江苏省13个地级市的数据

江苏省是我国经济较为发达的地区,也是金融业高度集聚的地区.本文选取2011-2016年江苏省地级市的面板数据,基于SDM空间杜宾模型,研究了江苏省金融集聚对经济增长的空间溢出效应.模型计量结果显示:金融集聚、金融效率、人力资本以及投资行为均对经济增长有显著的正向空间溢出效应.从溢出效应的分解来看,金融集聚区位熵和人力资本的直接效应均大于间接效应.表明区位熵和人力资本对本地区经济增长的影响程度显著大于对周边地区的影响程度,辐射以及外溢作用比较弱.金融效率、政府行为以及投资行为则恰恰相反.政府应积极出台相应的政策促进金融集聚溢出效应的发挥,积极推进不同地区之间深入沟通交流与合作.构建省内金融中心,发挥中心城市的金融辐射效应.     

基于LIBS技术的水泥粉末在线成分分析

在工业现场生产水泥的过程中，各种成分的含量直接影响着水泥的质量，因此如何快速准确地监测水泥中各个成分的含量意义重大。采用的实验方式为，将不经过任何预处理的水泥粉末直接放入位于二维移动平台上的物料盒中，通过激光诱导击穿光谱(LIBS)直接对水泥粉末表面的不同位置进行激发检测，对得到的光谱数据首先进行归一化和主成分分析等预处理操作，然后针对水泥中Ca, Si, Al, Fe, Mg五种元素，分别建立偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)两种定量分析模型进行方法比较。此外，对比了粉末状水泥与压片式水泥两种测量方式的结果。实验结果表明，采用粉末状水泥直接测量的方式下，针对水泥样品元素浓度与所得到的光谱中特征线强度的关系，SVR方法比PLS方法更具优势，粉末状水泥直接测量的精度接近压片式测量的精度，说明LIBS技术对水泥粉末状样品直接在线测量具有可行性。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中，用户能准确识别数据类别，但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别，为此，提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度，引入数据的顺序信息，为降低标记难度，提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法，用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证，将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类，算法的分类结果模型一致度达近98%，验证了方法的有效性。