一种基于Lasso回归与SVD融合的深度学习模型压缩方法

针对深度学习模型所需的海量参数及强大的计算资源而导致其不能很便捷地应用于嵌入式设备或移动端的问题，在Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归通道挑选法的基础上，提出了Lasso+奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的融合压缩法。使用VGG-16为初始模型，分别在不同的小型数据集上进行迁移学习，使用迁移学习后的模型在不同的加速率下进行测试。实验结果表明，相对于传统的模型压缩算法，Lasso+SVD的融合压缩法实现了在加速和参数压缩两方面的优势，进而以目标检测为应用方向，在保证准确率的同时不仅降低了模型存储需求，而且也较大提升了模型的实时性。     

基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音恢复算法

为了解决低速率语音编码中比特受限的问题,提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型 的清浊音参数恢复算法。该算法采用二阶隐马尔可夫模型,通过归一化的能量参数和LPC倒 谱系数估计出序列中的全带清浊音判决和各个子带的清浊音度。解码器实现该算法后,编码 器就无需对清浊音参数进行量化传输,从而节约了比特数。实验结果表明,该算法比基于GM M模型的算法能更好地恢复出清浊音信息,全带清浊音误判率减少了5%～20%,合成语音的MO S分比用5 bit的矢量量化（VQ）算法提高了003左右,达到了在节约比特数的同时也提高 了语音质量的效果。     

使用变换域编码技术压缩SAR原始数据

首先分析了在合成孔径雷达（SAR）原始数据中通常使用的块自适应量化（BAQ）算法，然后在此基础上详细讨论了两种基于块自适应量化的变换域编码算法，即基于快速傅里叶变换块自适应量化（FFT-BAQ）和基于小波变换块自适应量化（WT-BAQ），并对这两种算法压缩得到数据解压缩获得图像与块自适应量化得到的图像进行分析比较，结果显示变换域编码技术能改善SAR原始数据压缩性能。     

改进萤火虫算法在Okumura-Hata模型修正中的应用

针对Okumura-Hata模型在不同区域对电波传播衰减的预测与实测难以匹配的问题，提出了一种Okumura-Hata模型修正方法。提取Okumura-Hata模型的各参数作为带约束条件的优化变量，以预测值与实测值的均方根误差和平均误差的加权和构造适应度函数，运用萤火虫算法进行优化实现Okumura-Hata模型在西安市区的本地化。在萤火虫算法中引入了“基因突变”和“优胜劣汰”操作，形成了一种改进型算法。基于大量实测数据的模型修正结果表明，所提方法可使电波损耗的预测值与实测值的均方根误差达到理论最小值9.585 9 dB，具有可行性。与基本萤火虫算法相比，改进的算法全局搜索能力更强，收敛速度更快。     

基于Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论，提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果，都大大优于传统算法。     

多层模型在社会科学中的应用

随着近年来信息时代的到临，数据也变得越发的重要起来。逐渐，数据等级结构分析的方法开始出现，多层模型数据分析技术也随之应运而生。顾名思义，多层模型是在单层模型技术分析的基础上发展起来，也具有单层模型不可比拟的优势，分析数据时多层模型比单层模型更加全面，实用性更加广泛，使用起来也更加的灵活多变。本文将简要的阐述多层模型在社会科学中的应用基本原理，以及使用多层模型所具有的优势。     

基于DCT的SAR原始数据压缩算法分析

根据合成孔径雷达(SAR)原始数据经离散余弦变换(DCT)后的系数特性,分析了在DCT域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法--DCT域块自适应量化(DCT-BAQ),并将该方法与时域BAQ算法作了比较.结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像.实验证明,在相同的比特率下,DCT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高.数据域信噪比增加1.38～1.94 dB,图像域信噪比增加1.56～1.91 dB.加之DCT变换是实数运算、有快速算法,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性.     

协方差结构模型不收敛原因及解决方法

协方差结构模型实际上是一般线性模型的扩展,它主要利用一定的统计手段对复杂的理论模式加以处理,并根据各种拟合指数对模型作出检验与评价,从而达到证实或证伪事先假设的理论模型的目的。笔者在利用协方差结构模型对北京市居民住房消费行为和意愿进行量化研究时发现协方差结构模型存在不收敛问题,文章提出,导致模型不收敛的原因,一是缺失数据处理方法不当,可采用期望最大化算法(EM算法)和马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC算法)处理数据缺失;二是变量间存在多重共线性,可去掉设置不合理的潜变量以避免共线性问题;三是模型过于复杂,收敛条件苛刻,可调整模型使之简单化,并重新设定收敛条件,促使模型收敛。     

视频编码线性码率控制模型

为提高视频编码码率控制的性能,通过理论推导及实验验证提出了一种新的视频编码 码率控制模型。通过该模型,编码器可以直接确定量化参数(Quantization Parameter, QP) ,而不必计算量化步长(Quantization Step, Qstep),进而避免了由Qstep 确定QP 过程中的舍入误差,提高了码率控制的准确性。实验结果表明,与H.264/ AVC采用的码率控制方法相比,提出的模型可使跳帧发生的概率更低,恢复视频的质量更稳 定,实际码率与目标码率之间的偏差更小,同时,还能获得更高的峰值信噪比。     

审计重要性水平量化模型设计

现行审计实务对于重要性水平的确定方法缺乏令人信服的理论依据，主要依赖审计人员的主观职业判断和审计实务经验总结，没有形成一套合理、可行的量化模型。重要性水平量化模型从影响报表使用者决策判断角度出发，着重考虑对财务报表所反映的企业偿债能力和盈利能力的影响而合理界定重要性水平总体上限值。根据审计人员对报表项目错报风险的初步评估量化结果进行合理分配形成认定层次重要性水平。解决了风险导向审计实务中重要性水平量化的客观中立问题。     

基于计算机网络的高校研究型教学模式

网络时代的到来,对传统的高校师生角色关系产生了前所未有的冲击。基于计算机网络的研究型教学是高校研究型课程体系的一种教学模式。高校教师应彻底摒弃以教师为中心、强调知识传授以及把学生当作知识灌输对象的传统教学模式,探讨计算机网络与研究型课程教学的整合,使计算机网络在研究型课程的教学中发挥其应有的作用,促进高校研究型课程体系的研究与实践,进一步转变传统的教育理念与教学方式。     

0.33 THz雷达三维近场成像系统设计及成像试验

提出了采用步进频率结合平面扫描的THz雷达近场成像系统设计方案,基于宽带全息成像原理,可以实现三维高分辨率近场成像。采用多通道收发探头阵列缩短机械扫描行程,提高成像速度。给出了基于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）和Stolt插值的三维图像重建算法,成像理论分辨率与波长相当。利用THz矢量网络分析仪和辅助设备,搭建了0.215~0.33 THz成像试验装置,完成了对多层金属-泡沫目标三维成像,成像分辨率达到预期水平,验证了系统设计和三维图像重建算法的正确性。     

From the Digital Internet to the Physical Internet: A Conceptual Framework With a Stylized Network Model

Despite the increasing academic interest and financial support for the Physical Internet (PI), surprisingly little is known about its operationalization and implementation. In this paper, we suggest studying the PI on the basis of the Digital Internet (DI), which is a well‐established entity. We propose a conceptual framework for the PI network using the DI as a starting point, and find that the PI network not only needs to solve the reachability problem, that is, how to route an item from A to B, but also must confront a more complicated optimality problem, that is, how to dynamically optimize a set of additional logistics‐related metrics such as cost, emissions and time for a shipment. These last issues are less critical for the DI and handled using relatively simpler procedures. Based on our conceptual framework, we then propose a simple network model using graph theory to support the operationalization of the PI. The model covers the characteristics of the PI raised in the current literature and suggests future directions for further quantitative analyses.     

物流配送中心选址模型及其算法分析

随着国民经济的发展,物流业越来越受到重视。在大力发展物流业的同时面临的一个共同的问题是:配送中心如何进行合理选址。文章提出,较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心进行汇集、中转、分发直至输送到需求点的全过程的效益最好。因此,配送中心如何选址是一个重要问题,且需要一个系统性、全局性的安排。文章根据配送中心选址问题的特点和所应满足的条件,以运输成本最低为约束条件,构造选址问题数学模型,并通过启发式算法得出选址模型最优解,求得工厂对各物流配送中心配送能力和物流配送中心对需求点配送能力的最佳配送方案。实证研究表明,该模型是正确的,可有效解决物流系统分析和设计中的配送中心选址问题,优化物流系统,促使物流系统有效运作,提高企业经济效益,真正实现物流"第三利润源泉"的功能。     

基于灰色马尔科夫模型的农民收入质与量预测

本文以肥西县为样本,利用统计数据建立了灰色马尔科夫预测模型,通过比对预测信息与实际信息差距,建立信息反馈机制,分别对肥西县农民收入的数量和质量进行了为期5年的计算。模型建立与应用的过程,特别是进行的相关验证说明,应用该模型开展肥西及类似地区农民收入的预测是可行的。而农民人均纯收入将在数量上五年倍增、质量上大幅度提高的预测结论,又是与向好的宏观发展环境相符的。     

一种新的空时无线信道模型及其计算机模拟方法

信道模型对分析智能天线系统的性能是非常重要的。针对基于(散射体)几何分布的单反射椭圆模型(GBsBEM)在计算机模拟时参数难以确定的不足,本文结合UMTS-IMT-2000推荐的信道模型,提出了一种新的空时信道模型,并给出了计算机模拟方法:以GBSBEM模型为基础,吸收UMTS-IMT-2000推荐的信道模型的时延和功率方面的参数并考虑GBSBEM模型中DOppler效应对信号幅度的影响,模拟空时Rayleigh信道。在这一方法的基础上,又提出了多用户空时信道简化模型以及模拟方法。计算机仿真结果表明,所提出的信道模型计算机模拟方法是可行的。     

满足服务时间条件下产品回收逆向物流网络模型

面对日益增长的回收产品,回收产品的复杂性和不确定性令分销商或制造商头痛不已。本文提出一个非线性混合整数规划模型,利用遗传算法对模型求解,确定回收点和回收中心的数目及回收点作业的天数,在满足服务时间的条件下降低逆向物流成本,优化产品回收物流网络。     

基于物联网操作系统平台构建智慧管网的思路研究

随着机器学习、图像识别等技术的发展,国家越来越重视人工智能技术在各领域的应用推广。在国家整体发展战略部署政策的引导以及支持下,智慧管网、智慧城市、智慧工业以及智能电网等概念逐渐被提出。文章首先对智慧管网的发展以及政策进行了梳理分析;然后对智慧管网方面的国内外发展现状进行了梳理,随后对物联网技术架构进行了分析;在此基础上,引入物联网操作系统平台的概念,提出一种基于物联网操作系统平台构建智慧管网的思路;最后对智慧管网建设进行了总结与展望。     

智能家居网络中基于RF的信息采集系统设计

研究了智能家居网络中的信息采集系统,提出了采用ATmega 8单片机实现RF服务器和终端信息采集设备,同时涉及SPI和USART接口技术。     

基于利益相关者关系质量改进的商业模式价值创造分析

从利益相关者关系质量、连续质量改进理论出发,采用理论分析和逻辑推理方法,考察了利益相关者关系质量、质量维度、维度层次性,提出了利益相关者关系质量连续改进的构想,并建立由焦点企业、利益相关者及跨越二者边界活动所组成的关系质量改进框架。在此基础上,分析了关系质量改进下的价值创造逻辑、过程和机制,阐释了关系质量改进对焦点企业与利益相关者之间的产品和服务交易效率、资源和能力互补、业务和活动锁定以及网络价值传递的影响,为企业商业模式创新和价值创造实践提供借鉴。