图像处理智能化的发展趋势

介绍了图像处理的发展趋势,对图像处理智能化的理论研究、智能高效的算法和并行处理的硬件系统等几个有关智能图像处理的问题进行了综述与评论。指出无论从军事自动目标识别(ATR)的需求考虑,还是从光学成像仪器的发展,网络视频通信,以及各种高技术的发展来看,图像处理的智能化都具有极其重要的意义,是今后图像处理领域的发展趋势。最后建议近期的工作应围绕在复杂背景下的目标自动捕获(ATA)方面开展研究。     

基于人力资源群体结构算子的军官配置规则建模

针对军官配置规则缺乏统一的建模方法这一问题,提出人力资源群体结构算子的概念,以此概念为基础对配置规则进行分类描述与建模,从而建立起军官配置模型,并讨论了此模型的应用,最后通过示例说明了本方法的有效性.     

用伸缩变换群分析法探究群体平衡方程的自相似解

改进了的李群分析方法用于积分-偏微分方程(群体平衡方程)十分复杂,问题的本质在于求解积分-偏微分方程的决定方程既棘手又困难,探究决定方程的方法依赖于原积分-偏微分方程本身的结构特征和性质.相反,采用伸缩变换群分析方法探索积分-偏微分方程的自相似解既简单又方便.论文利用伸缩变换群分析方法研究了积分-偏微分方程,获得了积分...     

模糊偏好关系下考虑从众行为的群体共识决策方法

随着决策面临的环境越来越复杂,个人决策因其局限性难以达到有效决策的标准,致使群体决策变得更为常见;而当决策者行动时,常需考虑他人的判断和行为,使得从众行为成为群体决策中的重要影响因素.因此,文章基于模糊偏好关系提出一种考虑从众行为的群体共识决策方法,能有效节省达成共识所付出的成本.首先,根据模糊偏好关系的特征,设计一致性检验方法和调整模型,为后续的共识达成提供可靠的偏好关系.其次,考虑到专家受到群体规范的压力而产生从众行为,从而对初始效用值进行修正.然后,提出考虑从众行为的最小成本共识模型,进一步设计相应的共识达成算法.最后,计算各已选方案到理想点的距离,运用TOPSIS方法对已选方案进行排序,并通过一个企业产品升级改良的算例来分析说明所提方法是有效的和可行的.     

具有预置社会关系的主客方协作式群体评价方法及应用

针对主客方协作式群体评价研究相对较少,且已有研究大多未考虑评价主方和评价客方之间可能存在预置社会关系的问题,提出一种新的具有预置社会关系的主客方协作式群体评价方法.首先,根据评价客方的“可信度”求出主客方预置社会关系亲疏度的客方集结信息,并参照主方评价信息提供的预置社会关系亲疏度区间对其进行调整,完成双方“第一次信息调整协作”;其次,利用主客方之间的预置社会关系亲疏度衡量评价主方的“诚信度”,据此修正主方评价信息,完成双方“第二次信息修正协作”;然后,通过对主客方预置社会关系亲疏度矩阵进行“纵向”与“横向”对比,测度出主方评价信息的“公允度”,基于“公允度”对修正后的主方评价信息进行集结,完成双方“第三次信息集结协作”,从而得出最终的主客方协作评价结果;最后,以大学教师工作考评为例,对该方法进行实施、验证及对比分析,结果表明该方法具有较好的可行性和有效性.     

基于欧拉-欧拉方法的气液两相流数值模型发展综述

深海油气多相混输系统内部油气混输本质上是一种高压高含气率的气液两相流问题。现如今多采用欧拉–欧拉方法对该问题进行数值研究,然而该方法的准确性依赖于相间力模型与群体平衡子模型的构建与选择。因此,本文对现有的相间力模型进行了总结,主要包括曳力、升力、壁面润滑力、湍流扩散力、虚拟质量力,并对相关模型的理论与发展进行了阐述,总结了压力以及高含气率下泡群对相间力模型的修正方法。此外,考虑到高含气率工况下气泡与气泡之间的相互作用,针对气泡群体平衡模型进行介绍,对气泡的破碎与聚并模型进行了梳理,总结了高压情况下群体平衡模型的修正思路。以期对深海高压高含气率环境下的气液混输模拟计算提供借鉴。     

考虑群体差异的低碳出行意向与行为一致性研究

为探究城市居民低碳出行意向与行为差异的原因和异质性,基于大中小城市、老中青群体1 263名居民的低碳出行问卷调查数据,采用双变量Probit模型和组间平均边际效应（AME）,分析了城市和群体间低碳出行意向与行为一致性的影响因素及群体差异。结果表明：有低碳出行意向与行为的居民比例仅为12.6%,有低碳出行意向而未向行为转变的居民占55.3%,意向与行为不一致的现象在一线城市和青年群体中尤为明显。从平均边际效应的结果看,有无私家车是导致一线、二线城市居民和中、青年群体低碳出行意向与行为不一致的关键因素。环境意识和主观规范对老年群体的低碳出行意向与行为一致性具有更显著的积极影响。研究所揭示的影响不同群体低碳出行意向与行为一致性的关键因素,可为低碳政策的异质化实施提供理论参考。     

社会网络环境下基于“信任—知识”模型的风险性大群体应急决策方法

针对大群体应急决策专家之间信任关系及其传递引发的决策风险,以及由于大群体中个体偏好差异较大导致生成独立聚集等问题。首先,提出一个“信任—知识模型”对决策专家之间的信任关系进行集成和传递,并根据决策专家的信任风险偏好得出决策专家之间的信任知识度网络;其次,利用Louvain算法对信任知识度网络进行聚类,高效快速的获得若干个聚集,并用社会网络分析技术确定每个决策者和聚集的权重;然后对每个聚集中的决策者偏好进行集结,并综合决策者给出的信息对备选决策方案进行排序。最后,通过案例分析和对比验证了所提方法的合理性与有效性。     

基于属性关联的不完全风险偏好信息大群体应急决策方法

针对特大突发事件应急决策中大群体专家存在偏好信息不完全的问题,本文提出一种新的不完全风险性信息大群体应急决策方法。首先,利用最优离散拟合方法对决策者的风险偏好因子进行测度并据此对专家聚类;其次,根据不完全偏好矩阵进行属性关联测度,提出了基于风险偏好和属性关联的新的补值模型,得到完全偏好信息矩阵;然后,运用主成分分析方法提取属性主成分,并结合属性权重进行信息集结和方案择优;最后,通过台风“天鸽”事件验证所提方法的可行性和有效性。     

基于前景理论的环境污染群体事件演化均衡分析

环境污染导致的群体事件作为影响社会稳定与发展的热点问题,近年来成为各级政府面临的巨大挑战,正确分析事件参与者及政府之间的复杂利益关系及行为机理,对预防与及时处置此类事件具有重要的意义。运用前景价值函数构建了环境污染企业与周边群众对收益及损失的感知价值并通过演化博弈建模进行比较静态分析,刻画了更加贴近现实的参与者认知与决策规律。研究结论表明,环境企业与周边群众具有收益感知与损失规避的特征,在此特征下群体事件发生的概率与政府对环境企业的成本分担、双方达成和解时的补贴、企业相关损失的感知价值以及周边群众对收益及参与成本的感知价值等存在明显的相关性。最后,根据数值分析并与未考虑前景价值情况下进行对比而得到相关结论与管理启示,为政府及有关部门控制此类事件提供理论支持。