基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题，提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构，采用单图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）进行训练，减少了两层卷积层和一层全连接层，在每层卷积层后加上批标准化（Batch Normalization，BN）代替原来的局部归一化，并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比，改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少，可以节省大量模型训练时间进行快速预测，且更不易过拟合，同时加快了模型收敛速度，提高了网络泛化能力。在Fer2013数据集以及CK+数据集上进行实验，结果表明，所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率，较其他人脸表情识别方法的识别率有一定提高。     

混合扩频信号快速参数估计与识别算法

针对混合扩频信号多是基于直接序列扩频和跳频扩频相结合的现状,提出了基 于直接序列和线性调频相结合的混合扩频信号快速参数估计与识别算法。通过建立基于频域 矩峰度系数的神经网络,将两类信号识别开来, 信噪比为-2 dB时识别概率均达到95%以 上 。通过倒序共轭卷积和分段截取后快速解线调,实现了复合信号各参数的快速估计,信噪比 为 -1 dB时码速率估计精度均较高。     

一种基于正交匹配追踪的压缩感知信号检测算法

针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值信息的不足,提出了一种新的检测算法。从正交匹配追踪算法切入,通过深入分析归一化残差的变化信息,提出归一化余差概念,建立了一种基于归一化残差和归一化余差二维判决的信号检测算法。仿真结果表明,算法的有效检测阈值区间随着信噪比的降低而不断减小,且在信噪比为-8 dB、压缩比为0.25时,该算法的检测概率仍能满足要求,具备较好的适应性。     

基于改进EASI算法的DS-CDMA信息码与伪码盲估计

针对直扩序列码分多址(DS-CDMA)系统多用户检测的问题,提出 了一种基于性能指标（PI）变步长EASI算法信息码与伪码盲估计的算法。该算法在比较盲源 分离（BSS）和DS-CDMA系统模型的基础上,用自适应的方法估 计混合矩阵进而估计出伪码,并利用分离矩阵分离观测信号从而估计出信息码。另外,该算 法利用PI值来调整步长,使算法收敛速度和稳定性能达到一个理想平衡点。实验结果显示, 该算法具有很好的抗多址干扰(MAI)的能力,伪码和信息码的误码率分别在-10 dB和0 dB时达到10－2以下;对不同用户数,5 dB时所有扩频码被完全正确检测 的概率几乎都在80%以上。     

8 mm脉冲磁控管测云雷达测速多普勒化

8 mm磁控管发射样本中频信号的起始相位随机分布,脉间频率抖动范围为±2 MHz ,脉内频率变化为500 kHz。为了克服这些问题,提出了一种适合于国内第一套毫米波 脉冲 磁控管测云雷达的测速多普勒化算法,幅度信息从回波数字下变频经低通滤波器后直接提取 , 相位信息由零中频回波IQ信号与发射样本IQ信号进行复卷积提取,并算法仿真结果表明多 普 勒频率误差不超过4 Hz。基于FPGA技术实现了测速多普勒化算法,利用高速缓存的设计 思想 实现了复卷器的优化,利用CORDIC算法实现了幅度与相位的高精度提取,并完成了算法在实 际 雷达系统中的测试,雷达的脉冲重复频率为1 000 Hz,多普勒频率在-496～500 H z范围内,雷 达终端显示的速度值与理论值一致;回波信号幅度值为-76～6 dBm,得到的速度值 与理论值 一致。经过该算法处理的地物杂波回波的多普勒速度在零值附近分布,云体目标的回波速度 图清晰可见。该算法已经成功应用于8 mm脉冲磁控管测云雷达系统。     

基于稀疏系数位置和归一化残差的压缩感知信号检测

信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪（OMP）算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB.     

基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割

为增强无人直升机对着舰环境的感知理解，促进其安全高效地实现自主着舰，将ERFNet网络模型应用于无人直升机着舰场景语义分割任务中。首先，结合非对称残差模块和弱瓶颈模块对ERFNet网络模型进行改进，提高运行速度、减少精度损失；其次，利用MultiGenCreator和VegaPrime等技术开发无人机自主着舰仿真系统，并建立无人机自主着舰场景数据集；最后，采用PyTorch深度学习框架实现网络模型，采取模型再训练方法对网络进行学习和训练。实验结果表明，所提网络综合优势明显，平均交并比(Mean Intersection over Union，MIOU)达到76.35%，前向传播时间为22.37 ms。     

一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法

行为识别是计算机视觉研究一大热点，为了改善其计算量大、识别率低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network，3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit，GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架，首先对3D-CNN结构进行优化，采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构；然后在每层卷积层后采用批量归一化处理，并添加Dropout层以提高网络泛化能力；最后与GRU网络融合，使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明，所设计的融合网络有较高的识别率，达到94.5%。     

一种基于3D-BN-VGG网络的行为识别算法

针对当前人体行为识别准确率低、计算量大等缺陷，提出了一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network，3D-CNN）结合批量归一化（Batch Normalization，BN）及改进的视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)网络的行为识别算法。该算法首先对3D-CNN结构进行优化，在三维空间采用了多个小卷积核卷积层堆叠的Block结构；同时在网络结构中引入BN算法，将卷积层输出的特征图每一维进行独立的批量归一化处理；之后在Block结构中增加了Dropout层以提高网络泛化能力以及将3D-CNN网络层数加深到了13层，提高了高层次抽象特征的提取能力；最终使用softmax进行分类得出结果。实验结果表明所设计的3D-BN-VGG网络在行为识别方面有较高的识别率。     

基于区域卷积神经网络和光流法的目标跟踪

为解决基于深度学习的在线目标跟踪算法速度慢的问题,设计并实现了一种基于区域卷积网络和光流法相结合的目标跟踪算法。该算法在T-1帧跟踪结果的基础上使用光流法计算跟踪目标的运动矢量计算出跟踪目标在T帧上的初选框,再将初选框区域作为区域卷积网络的输入,计算目标的精确跟踪结果。通过实验分析对比,算法对目标运动速度和形变具有很好的鲁棒性,并且跟踪速度可以达到50 frame/s。相较于在线跟踪算法,所提方法在满足较高的跟踪准确率的基础上大大提升了目标跟踪算法的速度。     

农村土地制度的新制度经济学分析

农村土地承包责任制的土地制度的安排设计,对解决我国短缺经济,解决我国农民温饱问题功不可没。但是在我国经济由短缺走向相对过剩,农民由追求温饱转向发财致富时,已经完成设计的预期目的,这种制度已经不能满足新形势下农村经济发展的需要,在一定程度上成为农村发展的障碍。为此,对现行农村土地制度障碍的表现进行分析,指出其制度缺陷,并提出了制度变迁的思路是十分必要的。     

构建我国信用制度体系的法学思考

信用制度是成熟的市场经济的重要表现 ,步入市场经济的中国急需建立起符合中国特点的信用制度。为此 ,分析建立我国信用体系的意义 ,考察我国信用体系的现状 ,探讨构建我国信用体系应亟待解决的法律问题是我国发展经济的当务之急     

经营性国有资产的监管体系设计

如何对经营性国有资产进行监管关系到国有资产保值增值目标的实现,现有国有资产监管机制存在各种缺陷。为保证国有企业及国有控股企业所控制经营性国有资产得到合理的使用,完善经营性国有资产监管的组织体系和方法体系非常必要。     

证券市场交易机制的国际发展趋势研究

证券市场的两种主要交易机制是竞价方式和做市商制度.文章在综合分析国际上有代表性的相关研究文献后,发现在交易机制与股票买卖价差的关系方面,采用竞价方式的股票其买卖价差较小,采用做市商机制的股票其买卖价差较大;在股票交易成本方面,采用竞价交易机制的股票交易成本较低,而做市商机制的股票交易成本较高.从国际上证券交易机制的发展趋势看,以一种方式为主,多种方式为辅的"混合交易"机制是最有优势的机制,是证券交易机制的未来发展模式.     

我国金融系统的演进对货币政策的影响

金融系统的演进模式划分为银行主导型和市场主导型两种。根据我国经济发展及金融运行的实际情况,我国金融系统的演进应该是朝着银行与市场互补发展的模式演进。这对当前货币政策的制定、执行及货币政策效应带来很大的影响。     

Doing by learning: Embedded application systems

We argue that the computerized information system should not look like a system on its own. Rather, it should be conceived as an inherent part of the work of its users. We therefore introduce the concept of an embedded system, which describes work tasks and organization. Computer‐supported information tasks are embedded in this environment: They are not parts of a system separated from other activities. This concept is based on the experiences gained during the development of a user‐interface prototype, derived from a theoretical frame of reference, called act orientation, to information systems, in which all computerized tasks are interpreted as acts performed by the actual user. Our suggestion continues the tradition of on‐line help and support, reaching radically deeper than usual in related approaches. We expect that our suggestion will, when applied, improve the control, productivity, quality of the outcome of work, and quality of working life, assessed from the user's point of view.     

网络金融系统的协同发展初探

网络金融系统是金融系统的一个子系统,它具有系统的一般特征。网络金融系统在开放经济中要实现有序、稳定和协同发展,首先要求政府的大力支持。政府的支持要具有科学合理性,要保证网络金融发展沿着市场化的道路进行,网络金融系统实现有序后政府行为应成为微扰项,不能影响系统的整体发展。网络金融的协同发展需要多方面、全方位的支持,要实现开放、竞争和合作的市场共存。     

现代企业风险投资保障机制的建立

随着美国风险投资业的兴起,风险投资方式正在逐步向世界各个角落渗透。近几年我国经济迅猛发展,发达国家的资本管理者都看好中国这个巨大的市场。通过对照中、美风险投资市场的发展现状,中国企业需要建立一套完善的风险投资的引入机制、保障机制和退出机制。     

制度变迁的内在逻辑——对现阶段中国农地制度改革的思考

环境、制度变迁主体和“路径依赖”是制度变迁的内在逻辑。现阶段中国农地制度环境产生了稳定和改革调整现阶段中国农地制度的矛盾需求,政府作为农地制度变迁的主要推动者在维持还是废除现有的农地征用制度上处境尴尬,家庭承包责任制在取得初期的辉煌后,虽然在现阶段遇到了一些问题,但其自身在不断地朝着改善绩效的方向调整,所有这些因素的综合作用决定了现阶段中国农地制度的变迁方向。农地私有化和国有化都是不符合现阶段中国农地制度变迁内在逻辑的改革主张,现阶段中国农地制度的改革方向只能是稳定和完善家庭承包责任制。当前稳定和完善家庭承包责任制的首要任务是要进行农地外部制度的重构,其次要在保持现有农地制度基本构架稳定的前提下,进行农地内部制度的局部调整和创新。     

中国绿色GDP核算体系的框架分析

绿色GDP是减去环境成本的GDP的余额。其核算体系包括总量指标的计算和卫星帐户体系。在建立绿色GDP核算体系时要注意其系统性、层次性、局限性和近似性 ,有目的地选择合适的评价指标和计算方法。