基于自组织特征映射(SOM)网络对潜在客户的挖掘

通过自组织特征映射网络（SOM）帮助市场分析人员对消费者的消费记录进行分析,从而概括出每一类消费者的消费模式。实现对消费群体的区分和对潜在客户的挖掘。SOM神经网络是一种基于模型的聚类方法。该网络通过对样本数据实施标准化、规范化的规定,将每条样本数据看作为一个基因数据,通过对基因数据的聚类,找出功能相似的基因。从而达到对潜在客户的挖掘。抽取一定量的样本数据,通过Matlab平台建立一个SOM人工神经网络对数据进行训练,结果可以发现当训练步骤达到一定量的时候,样本数据向不同的“中心点”聚集,最后达到聚类的效果,从而发现一些容易被忽视的点,也就是潜在客户。     

四边形网格的削角细分

提出了一种四边形网格的削角细分方法(Corner-Cuttmg Subdivision Scheme).每细分一次,四边形网格数目增加为原来的两倍,两次细分结果相当于一次二分对偶细分(Binary Dual Subdivision)和一个旋转.细分算法采用线性细分加平滑的形式,具体地讲平滑是采用两次重复平均的方法,因此其生成曲面具有C1连续性.而且由于这种细分方法对网格几何操作简单,所得网格数据量增长相对缓慢,更适合于3D图像重构及网络传输等应用领域..     

鄱阳湖区国内旅游市场开发

对鄱阳湖区旅游客源市场的构成、有利条件和旅游者的行为特征进行了分析，根据旅游客源市场需求变化，对旅游产品进行了细分，确定了鄱阳湖区旅游开发的主要产品，通过调查分析，提出了旅游产品经营、市场促销的方法和旅游市场分销体系建设的发展策略。     

点到代数曲线最短距离的细分算法

距离计算在计算机辅助几何设计与图形学领域有着广泛的应用.为了有效计算点到代数曲线的最短距离,提出了一种基于区间算术和区域细分的细分算法.利用四叉树数据结构对给定区域进行细分,用区间算术计算细分后所有像素点到给定点的距离区间,得到最小距离区间.该方法的优势在于在得到任意精度的点到代数曲线最短距离的同时,亦得到了该结果的最大误差限.为进一步提高速度,还对算法进行了改进.     

插值与逼近混合的三重细分法

提出了一种新的四点三重插值曲线细分法和一种含参数的三次B-样条曲线细分法,利用提出的这两种曲线细分方法得到了一种插值与逼近混合的三重曲线细分法。 这种混合细分法将插值细分和逼近细分统一为同一格式。 给出了这种混合细分法的几何解释,分析了其连续性, 并将其推广到曲面情形,提出了四边形网格上的1-9插值曲面细分法和张量积三次B-样条曲面细分法。利用这两种曲面细分法,得到了插值与逼近相混合的三重曲面细分法,并分析了其连续性。 数值实例表明,方法是合理有效的。     

脉冲式光电编码器信号的检测研究

介绍了用单片计算机对脉冲式光电编码器信号进行智能检测的方法。这方法不用专用辨向细分电路，只用一个计数器和一个二输入电平口完成计算机与编码器的连接。主要功能如速度判断、方向和变向判断、位移脉冲累加、细分、输出与通迅等依靠软件和单片机内部功能实现。并且通过单片机智能地克服了目前硬件辨向细分电路在变向、抖动和快速情况下不能保证四分之一周期分辨率的缺陷。     

曲线设计的几何细分法

分曲线是通过对初始控制多边形进行重复逼近或插值得到的,提出了一种新的构造曲线的逼近型细分法--曲线设计的几何细分法.该方法用折线割角代替传统的直线割角产生新点和新边,得到的曲线具有保凸性、凸包性等与Bézier方法类似的性质,引入了一些参数来控制细分过程,且参数对曲线形状的影响是局部的.另外,本文中的方法可以用来生成圆,这是Bézier方法所不具备的.当参数在一定范围内取值时,用这种方法可以构造出C1连续的逼近曲线.     

实体渠道拥塞负效应下双渠道零售商与传统零售商水平竞争研究

基于Hotelling模型,建立了分别位于线性市场两端的双渠道零售商与传统零售商竞争的博弈模型,得到双渠道零售商采取网上网下分别定价策略和网上网下统一定价策略下两零售商竞争均衡的存在性条件和均衡解,分析了两种定价策略的效果和实体渠道存在拥塞负效应对竞争均衡状态的影响。最后,提出了传统零售商应加快转型和提升服务水平、双渠道零售商应进行网上网下差异化定价和细分市场的建议。     

一类矩形域上生成线性保凸曲面的细分法

离散细分法是构造曲线曲面的一类重要方法,而在实际应用中要求某些细分法是保形的,即初始控制点是凸的,那么要求细分最终生成的曲线或曲面也要求是凸的.用构造法构造了一类在等距离意义下矩形域上生成线性保凸曲面的细分法,该细分法具有插值性、局部性、线性不变性,齐次性和仿射不变性,并用数学归纳法证明了该类细分法的线性保凸性、收敛性和光滑性.     

网格模型PDE曲面重建中的边界曲线构造

利用偏微分方程(PDE)进行曲面拟合是计算机图形学研究领域中的常用方法,该类方法通过选取适当的边界条件来构造PDE,用PDE的解来表示几何曲面.基于网格简化方法和离散曲面测地线计算等技术,提出一种从网格模型提取PDE曲面片边界条件曲线的方法.首先,对复杂模型进行简化并分片处理;通过计算离散曲面的测地线为每个分片定义相应的PDE边界条件曲线,进而构造复杂模型的PDE拟合表面.最后,通过细分方法建立原模型的多分辨率表示.实验表明,该方法可以对具有不同几何复杂度的网格模型进行处理,产生具有细分连通性的多分辨网格模型.     

网络产品市场均衡无穷维变分模型

网络外部性是影响网络产品需求的主要因素,人们依据自身偏好选择网络产品,而选择过程又影响到产品的网络外部性大小,所以网络产品市场均衡是消费者选择的不动点。通过将消费者选择理论、交通网络流量分配模型和无穷维变分不等式方法相结合,建立了刻画网络产品市场均衡的无穷维变分不等式模型,并给出了求解算法和实例分析。     

基于结合Transformer和卷积神经网络的生成对抗网络在磁共振成像中分割胎盘组织（英文）

磁共振成像(MRI)胎盘组织的准确分割对于研究妊娠和分娩并发症具有重要意义,但传统放射科医师的人工标注难以保证分割准确性和客观性,且费时费力.为了开发用于MRI中胎盘组织自动分割的深度学习模型,提出了结合Transformer和卷积神经网络(CNN)的生成对抗网络(TCGANet).将特征嵌入模块与跳跃连接相结合,缓解传统特征融合方法带来的信息丢失.在此基础上引入内容提取模块,采用Transformer的自注意力机制捕捉全局依赖关系,有效表示MRI的全局和局部信息.此外,鉴于传统分割方法难于精确界定MR影像胎盘组织边缘的问题,运用判别网络对胎盘组织分割的生成网络监督,以提高胎盘边缘界定的精度.结果表明,该模型在定量指标和边界定位精度方面显著优于现有分割方法,其中准确度为0.993±0.003,灵敏度为0.903±0.093,特异度为0.996±0.003,Dice相关性系数为0.861±0.141.对模型不同结构的消融实验验证了网络结构设计的合理性,大部分性能指标明显优于现有方法(P<0.05).该模型能够实现自动且准确地分割MRI中胎盘组织.     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

基于两阶段解耦的可变功能机械模块划分研究

可变功能机械是一类多功能集成的机械产品, 较适合于采用模块化设计方法. 但是, 这类产品的每个功能都有相应的私有构件与之对应, 除此之外还有一定数量的共享构件, 造成各功能(相应地各客户需求)间存在不同程度的耦合性, 因此传统的单纯解决构件间耦合的模块划分方法存在困难. 为解决这一问题, 本文提出通过分阶段解耦的方法实现可变功能机械的模块划分, 其中第一阶段通过引入客户需求设计结构矩阵, 将与产品功能相关的客户需求先进行解耦, 以此解决单一解耦方式无法解决客户需求耦合的问题; 第二阶段通过引入需求结构关联矩阵与构件设计结构矩阵, 根据构件内部的关联关系进行结构解耦, 获得模块内部高耦合、模块之间低耦合的模块划分方案. 在此基础上, 通过引入模块化指数的评判标准, 解决产品模块聚合度和模块间耦合度相背离的问题, 实现了多种模块划分方案的选优. 最后通过一个多功能电钻案例来验证这一两阶段解耦模块划分方法的可行性.     

CRM中序列模式分析与神经网络结合的应用研究

用序列模式挖掘方法进行商品销售的预测,其准确率受单个算法本身限制,如果先用序列模式挖掘对原始数据进行过滤,然后再利用神经网络的自适应性,通过学习和训练,找出客户特征与购买某种商品意向的内在联系,再利用神经网络的泛化功能对未经训练客户购买意向进行预测,其预测的正确率非常高.     

基于图像深度预测的景深视频分类算法

景深视频因高清、美观广受大众喜爱。然而,要从海量视频中检出此类视频十分困难。已有较多研究基于景深图像成像原理,开展景深像素分割算法研究,但难以直接应用于实际视频分类场景。本文针对景深视频类型,设计了可预测视频类型的深度网络。根据景深成像原理,各语义物体之间相对相机的景深深度存在一定的逻辑关系。为此提出以图像深度为指导,利用深度预测模块预测图像的景深深度信息,将其合并后输入至分类网络进行训练检测,以降低景深视频误检率,提升网络模型的性能。此外,针对现实需求中该领域有标数据较少,而不同数据集分布会降低性能的问题,设计了迭代式景深视频数据集收集方法,以较低的劳动成本快速收集所需要的视频数据,具有一定的实际应用价值。本文算法在快手线上的景深视频数据集中识别准确率达85.7%。     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术 ,采用矩不变自动门限方法 ,对低对比度的精子显微图像进行了自动分割 ,实验表明 ,该方法能够在较短的时间内分割出目标和背景 ,同时能克服二值化过程中出现的断线和粘连等问题 ,且方法简单 ,容易实现 ,具有较好的实用价值 .     

语音识别中基于语谱图 的语音音素分割方法

语谱 图在语音分析方 面 有着广泛 的应用.音素的 自动分割是语音识别过程中的一个基本阶段,它 将把语音句子按音素特征 进行分割.本文提出 了一 个音素 自动分割的方法 ;使用了两个表示 语谱图密度变化 的形变函 数,以及 自适应阂值技术来 定位每个音素段的边 缘.这个方法在 计算机 上 具体实现 后.我们对取于 一 个 语谱图数据 库的一组 实验数据,用本 文所介绍 的自动分割方法划分 音素,将所得结果与 由一 语音学家分 割的结果进行 比较,得到 的识别率高于 93 %.这 个方法作为语音识别系 统的一 部分.已经在一 个语音分析 系统中使用.     

商品住宅购买决策涉入对购买意愿的影响：顾客参与和顾客感知价值的链式中介作用

营销是房地产开发全过程中一个重要的环节,为更好地实现销售目标,需要尽可能提升购房者的购买意愿。为探究商品住宅购买意愿的影响机制,构建了以购买决策涉入为自变量、购买意愿为因变量、顾客参与和顾客感知价值为中介变量的结构方程模型。采用方便抽样方法进行问卷调查,使用SPSS 19.0和AMOS 23.0对437个有效样本进行数据分析。实证结果表明,购买决策涉入、顾客参与、顾客感知价值均对购买意愿有显著正向影响;顾客参与、顾客感知价值在购买决策涉入对购买意愿的影响中起到链式中介作用。研究可为房地产企业制定营销策略和改善营销行为提供理论指导。