一种有效的雷达信号快速识别方法

针对多种调制类型的雷达信号快速侦察识别成功率较低的问题，提出了基于瞬时频率特征提取的雷达信号快速识别新算法。首先，由短时傅里叶变换（STFT）得到信号每一部分的瞬时频率特征；其次，对得到的瞬时频率进行两次归一化分别得到各自特征值；最后，用层次决策方法对雷达信号进行分类识别。仿真实验结果证明该方法能有效识别各种雷达信号，在信噪比高于-3 dB时，各种脉内调制的识别成功率都达到90%以上。     

基于案例推理的航天测控设备故障诊断

针对航天测控设备故障诊断难度日益增大的问题，将基于案例推理方法应用于设备故障诊断中。首先提出用故障信息规范描述、特征属性集和属性字典的三元组合结构来表示案例的方法，利用数据库管理系统建立故障案例库；然后通过对目标案例的特征属性集元素进行删补及位序调整，构造出与源案例特征属性集同构的特征属性阵列，以此计算案例的局部相似度；最后利用最近邻搜索策略计算案例间的全局相似度，完成对目标案例的搜索和问题的求解过程。应用实例表明，该方法案例表示结构清晰，易于建立案例库，能快速获得故障问题的解决方案，且诊断精度较高，有效提高了设备故障诊断效率。     

基于像素失真耦合边缘特征融合的无参考质量评价

为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价，提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力，提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法。首先，根据像素失真理论，计算图像像素的标准差和绝对差分值，提取图像的像素特征；然后，计算图像水平和垂直方向的过零率，并利用边缘保持滤波器对图像边缘信息进行测量，精确提取图像的边缘特征；最后，利用提取的像素特征和边缘特征，定义特征融合函数，并引入粒子群优化（PSO）对融合函数参数进行优化，提高对图像模糊和振铃的洞察能力，根据融合特征构建图像质量评价模型。与当前无参考质量评价算法比较，所提算法能够有效地对JPEG（Joint Photographic Experts Group）、JPEG2000（Joint Photographic Experts Group 2000）、模糊等失真图像进行质量评价，评价指标CC（Correlation Coefficient）与SROCC（Spearman Rank-order Correlation Coefficient）达0.947 7和0.915 3。该算法与主观评价方法具有较好的一致性，能够较好地适用于多种类型的失真图像评价。     

Daily peak electrical load forecasting with a multi-resolution approach

In the context of smart grids and load balancing, daily peak load forecasting has become a critical activity for stakeholders in the energy industry. An understanding of peak magnitude and timing is paramount for the implementation of smart grid strategies such as peak shaving. The modelling approach proposed in this paper leverages high-resolution and low-resolution information to forecast daily peak demand size and timing. The resulting multi-resolution modelling framework can be adapted to different model classes. The key contributions of this paper are (a) a general and formal introduction to the multi-resolution modelling approach, (b) a discussion of modelling approaches at different resolutions implemented via generalised additive models and neural networks, and (c) experimental results on real data from the UK electricity market. The results confirm that the predictive performance of the proposed modelling approach is competitive with that of low- and high-resolution alternatives.     

How consumers’ perceptions differ towards the design features of mobile live streaming shopping platform: A mixed-method investigation of respondents from Taobao Live

Mobile Live Streaming Shopping (MLSS) has become the most rapidly growing e-commerce business. However, there is a dearth of theoretical concern on the MLSS platform designing issue - the key factor affecting business success. Based on the axiomatic design theory, a systematic view of design features of MLSS platform is given, and a three-layer model including thirteen design features is built. The perceived differences of consumers across design features and individual characteristics, as well as the prioritization strategies of MLSS platform are derived with a mixed-method schema. The study provides fine-grained insights for enhancing the differentiated consumer experience by optimizing and improving the design of MLSS platforms.     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征（SURF）算法匹配特征点对较多，造成拼接精度低、计算量大的缺点，结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法。算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构，将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵，多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点，得到拓扑结构完全相同的特征点集合，有效减少了匹配特征点对的数量，提高了特征点对的匹配正确率。根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理。对比实验结果表明，针对同一组图像进行拼接处理，所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上；对于小分辨率图像拼接，耗时基本保持一致；对于大分辨率图像拼接，所提算法耗时大大减少。     

并行多尺度特征增强的小目标检测

由于小目标像素点少，本身携带的特征较少，大多数目标检测算法不能有效利用特征图中小目标的边缘信息和语义信息,导致小目标检测精度低，漏检、误检现象时有发生。为解决RetinaNet模型小目标信息特征不足的缺陷，在RetinaNet模型中引入一个并行辅助的多尺度特征增强模块MFEM(muti-scale feature enhancement model)，通过使用不同扩张率的空洞卷积，避免多次下采样造成信息损失的同时，有利于辅助浅层提取多尺度上下文信息。另外，采用一种专门针对目标检测任务而设计的主干网改进方案，可有效保存高层特征图的小目标信息。传统自上而下的金字塔结构侧重于将高层语义从顶层传递到底层，单向传递的信息流不利于小目标的检测。将辅助MFEM分支与RetinaNet相结合，构造一个包含双向特征金字塔结构的模型，它可有效地融合网络高层强语义信息和底层高分辨率信息。为证明文中算法FE-RetinaNet (Feature Enhancement RetinaNet)的有效性，在MS COCO公共数据集进行实验。与原RetinaNet相比，改进的RetinaNet在MS COCO数据集上检测精度（mAP）取得了1.8%的提升，COCO AP为36.2%；FE-RetinaNet在小目标上检测效果良好，APs提高了3.2%。     

Enhancing claim classification with feature extraction from anomaly-detection-derived routine and peculiarity profiles

Usage-based insurance is becoming the new standard in vehicle insurance; it is therefore relevant to find efficient ways of using insureds' driving data. Applying anomaly detection (AD) to vehicles' trip summaries, we develop a method allowing to derive a “routine” and a “peculiarity” anomaly profile for each vehicle. To this end, AD algorithms are used to compute a routine and a peculiarity anomaly score for each trip a vehicle makes. The former measures the anomaly degree of the trip compared with the other trips made by the concerned vehicle, while the latter measures its anomaly degree compared with trips made by any vehicle. The resulting anomaly scores vectors are used as routine and peculiarity profiles. Features are then extracted from these profiles, for which we investigate the predictive power in the claim classification framework. Using real data, we find that features extracted from the vehicles' peculiarity profile improve the classification.     

城市自然的再认知：典型城市荒野空间的 识别特征及应对策略

在城市发展进程中，诸多因原有自然基底条件限制 或用地性质转变等原因，而未经过多人工干预的土地发展成为 城市荒野空间。从城市自然再认知的角度出发，辨析了城市荒 野在传承人地共生关系、承载生态系统服务功能以及提升城市 生物多样性等方面的潜质；梳理出城市荒野的基本类型与存续 目标，包括初级荒野的整体保护、次级荒野的再生与利用、间 隙荒野的激活与新生，以及类荒野的认知引导。在此基础上， 结合案例研究，归纳出每类城市荒野空间发展的典型策略与应 用情境，以期从理论框架和实践应用层面推进城市荒野空间有 效的组织利用，为中国城市更新与可持续发展提供新思路。     

“流观”与中国传统景观空间设计研究

在对自然长期的探索中，“流观”的“观照”方式 逐渐成为华夏民族对自然万物观照的一种思维定式，符合中国 人的审美习惯，影响了传统艺术的欣赏和创作。用“流观”的 方式考察传统园林空间艺术，对“流观”一词追本溯源，总结 出“流观”的3点内涵，即视点游移变化的广瞻，由空间游动 带来的时间感，以及强调心理主观感受。对应分析“流观”在 园林空间中的设计表现，探讨“流观”与中国传统景观空间设 计的关系及其影响下中国传统景观设计的特性。