平台参与下网络食品安全政府监管策略研究

针对“互联网+食品”新兴业态产生的更为严峻的食品安全问题,本文研究政府对网络食品安全实施直接监管下的最优监管策略,以及在网络平台参与监管时政府的最优间接监管策略,并考虑了网络平台与食品企业合谋对监管效率的影响。结果表明,在食品安全问题被发现的概率越大或食品安全问题发生对政府影响较大时,选择直接监管策略会更优;但监管成本的增加会降低政府直接监管的动因,促使政府选择间接监管策略;比较两种策略可知,间接监管模式更能抑制平台与企业的合谋行为。此外,研究还表明在直接监管策略下,由于提高食品企业的惩罚力度会降低政府的监管强度,因此加大惩罚并不总能提高政府的效益;而在间接监管策略下,加大对网络平台的惩罚会使网络平台加大监管力度,从而提高政府的效益。     

不确定条件下的乡村中小学布局优化

学校的合理规划布局是实现教育资源优化配置、提高办学效益和推动教育均衡发展的重要途径。已有许多学者研究了学校的布局问题,但基本上都忽略了交通网络条件以及不确定因素对学校布局的影响。本研究将在前人研究基础上,重点考虑交通网络对乡村中小学选址的影响,并假设旅行时间具有不确定性,从而以最小化学生旅行成本、学校建设、道路修建和道路升级成本为目标,构建不确定条件下的设施区位设计模型。在算法求解方面提出混合模拟退火算法,用于确定新建学校的最佳位置,以及新道路的修建和原有道路的升级情况。最后,将提出的模型和算法应用到实际案例中。     

Exact boundary controllability of partial nodal profile for network of strings

Based on the theory of exact boundary controllability of nodal profile for hyperbolic systems, the authors propose the concept of exact boundary controllability of partial nodal profile to expand the scope of applications. With the new concept, we can shorten the controllability time, save the number of controls, and increase the number of charged nodes with given nodal profiles. Furthermore, we introduce the concept of in-situ controlled node to deal with a new situation that one node can be charged and controlled simultaneously. The minimum number of boundary controls on the entire tree-like network is determined by using the concept of ‘degree of freedom of charged nodes’ introduced. And the concept of ‘control path’ is introduced to appropriately divide the network, so that we can determine the infimum of controllability time. General frameworks of constructive proof are given on a single interval, a star-like network, a chain-like network and a planar tree-like network for linear wave equation(s) with Dirichlet, Neumann, Robin and dissipative boundary conditions to establish a complete theory on the exact boundary controllability of partial nodal profile.     

融合神经网络与数值计算的人体逆向运动学求解

人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域.     

生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2 500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据, 结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明：(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.831 1和0.189 6;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为：GAN-RCV的R2取得最大值0.890 9(RMSE 0.153 7)、最小值0.850 5 (RMSE 0.18)与平均值0.868 7(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R2最大值0.855 4(RMSE 0.176 9)、最小值0.727 0 (RMSE 0.243 2)与平均值0.780 1 (RMSE 0.217 7),最大R2比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R2取得最大值0.905 2(RMSE 0.143 3)、最小值0.801 7(RMSE 0.207 3)与平均值0.868 1(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明：基于GAN动态构建的有机质含量估测模型显著改善了模型预测性能。依据测试集上的评估结果,可择优使用最佳模型进行后续土壤有机质含量估测。     

基于PCA-BP神经网络的光谱消光法颗粒粒径反演算法研究

光谱消光法广泛应用于颗粒粒径测量领域,在利用光谱消光法对颗粒粒径进行反演的过程中,由于颗粒的消光系数存在理论复杂、计算繁琐、收敛速度慢以及求解不稳定等问题,很大程度上影响了整个反演过程的快速性和准确性。且在众多波长的消光数据中,存在较多重复冗余的信息,也很大程度上增加了反演算法的时间。针对光谱消光法粒径反演算法计算繁琐、反演效率低的问题,提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的光谱消光颗粒粒径分析方法。基于Mie散射理论对不同粒径、不同波长下的光谱消光值进行了仿真计算,通过对光谱消光数据集的主成分分析及各个波长综合载荷系数的计算,实现了最优特征波长的选取,利用降维后的光谱消光数据训练了PCA-BP神经网络模型,并利用该网络模型计算了粒径颗粒分布。通过仿真计算,比较了PCA-BP神经网络模型与传统的BP神经网络模型的预测精度,并分析了波长数目对两种神经网络模型预测结果的影响。针对训练得到的PCA-BP神经网络模型开展光谱消光法粒径参数反演算法的验证实验,搭建了光谱消光法颗粒粒径参数测量实验系统,测量了粒径范围在0.5～9.7 μm内的6种不同粒径参数的聚苯乙烯标准颗粒。仿真和实验结果表明：基于主成分分析方法可确定各个波长向量之间的相关性,利用综合载荷系数选取最优特征波长对应的消光值对整体的光谱数据具有较好的代表性,可实现光谱数据的降维。相比传统的BP神经网络模型,基于PCA-BP神经网络模型的颗粒粒径分布的分析方法预测精度更高,对于较分散颗粒系的分布参数的预测有更加明显的优势。而且,被选取的波长数较少时,PCA-BP神经网络模型依然有较高的预测精度。利用训练好的PCA-BP神经网络模型对颗粒粒径参数进行实验验证,预测结果可瞬时输出,颗粒粒径分布误差在5%以内,验证了该算法的可行性。     

基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析

太平猴魁茶因其特有的“喉韵”深受广大消费者喜爱,不同产地太平猴魁茶市场价格相差较大,如何实现产地精准鉴别是目前促进绿茶产业发展的关键因素。依赖于人工经验的感官评审方法主观性强、稳定性差,无法应用于实际生产检测过程。作为目前主要的检测分析方法,化学分析方法周期长、检测成本高,而且目前没有用于茶叶产地鉴别的统一标准。近红外光谱（NIR）作为一种无损检测分析方法,具有快速、非破坏性、无污染等特点,但是不同产地太平猴魁茶主要内含成分及其含量基本相同,不同产地样本光谱特征峰分布相似,导致常规分析方法无法有效选择特征变量。卷积神经网络（CNN）作为经典深度学习网络模型之一,具有强特征提取和模型表达能力。采用太平猴魁茶产地光谱特征分析,利用一维卷积神经网络模型（1-D CNN）提取太平猴魁茶NIR特征,提出一种基于1-D CNN和NIR的太平猴魁茶产地鉴别分析方法。试验以6个不同产地共120个样本为研究对象,分析10 000~4 000 cm-1范围内的光谱信息;将样本随机划分为训练集（84,占70%）和测试集（36,占30%）,分别讨论不同间隔采样、网络结构、卷积核大小及激活函数对产地鉴别结果的影响,并引入Dropout方法对比分析模型过拟合现象;最终建立一个具有9层结构的1-D CNN模型。蒙特卡罗试验结果表明,相比于基于原始光谱数据（40.57%,7.06）和PCA方法（31.93%,6.96）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差,基于1-D CNN的太平猴魁茶产地鉴别模型预测精度和稳定性更高,其测试集预测准确率平均值和标准差分别为97.73%和3.47。因此,1-D CNN可有效提取太平猴魁茶不同产地NIR特征,提高太平猴魁茶产地鉴别精度,为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分析提供参考。     

Implementation of the nonlinear imperfect transmission conditions between dissimilar materials into commercial FEM software MSC.Marc using Fortran user subroutine: Plane strain case

Thin soft elasto-plastic interphase adhesively bonded materials are replaced by nonlinear imperfect transmission conditions in commercial FEM software MSC.Marc using Fortran user subroutine. The idea of replacement is based upon iteratively finding artificial stiffness of springs which maps elasto-plastic behaviour of interphase. Plane strain case is considered.     

Erdös Rényi随机网络上爆炸渗流模型相变性质的数值模拟研究

基于改进的Newman和Ziff算法以及有限尺寸标度理论, 通过对表征渗流相变特征物理量的序参量、平均集团尺寸、二阶矩、标准偏差及尺寸不均匀性的数值模拟, 分析研究了Erdös Rényi随机网络上Achlioptas爆炸渗流模型的相变性质.研究表明: 尽管序参量表现出了不连续相变的特征, 但序参量以及其他特征物理量仍具有连续相变的幂律标度行为.因此严格地说, Erdös Rényi随机网络中的爆炸渗流相变是一种奇异相变, 它既不是标准的不连续相变, 又与常规随机渗流表现出的连续相变处于不同的普适类. 关键词： Erdös Rényi随机网络 爆炸渗流模型 相变 幂律标度行为     

量子信令交换机模型设计及性能分析

本文提出了量子信令交换机的模型, 该交换机由经典信息控制模块、交换控制模块和量子交换模块三部分组成. 经典控制模块负责将纠缠初态信息传送给纠缠测量及交换单元并更新路由信息. 交换控制模块实现通路选择, 为纠缠对的分发提供通路. 量子交换模块制备纠缠对, 进行Bell态的测量, 完成纠缠交换. 量子信令交换机可以实现多用户间的信令传输及局域网通信. 通过对交换机的性能分析与仿真, 结果表明该交换机结构简单、安全保密、便于扩展、时延小, 对于构建量子通信网有很好的支撑作用. 关键词： 量子通信 量子信令网 量子信令交换机 纠缠交换