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论习近平关于青年向模范学习重要论述的内在逻辑

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焦作大学学报 2024年第3期38卷 1-6页

作者：王煜尧朱宏磊河南理工大学马克思主义学院

习近平总书记高度重视青年工作，在五四青年节前后对青年发表了重要讲话或寄语，蕴含了丰富的青年向模范学习的思想。通过分析2013—2024年五四青年节前后讲话的内在逻辑，即以“青年向模范学习的必要性”为逻辑起点，以“引导青年成为... 详细信息

习近平总书记高度重视青年工作，在五四青年节前后对青年发表了重要讲话或寄语，蕴含了丰富的青年向模范学习的思想。通过分析2013—2024年五四青年节前后讲话的内在逻辑，即以“青年向模范学习的必要性”为逻辑起点，以“引导青年成为党和人民需要的先锋分子”为逻辑中介，以“青年向模范学习的具体途径”为逻辑终点，探索青年向模范学习的根本原因、目标指向、有效方式，既能够为广大青年成长成才提供根本遵循，也对新时代传承弘扬模范精神具有重要的意义。

关键词：青年向模范学习五四青年节

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论中国式现代化蕴含的独特民主观

重庆师范大学学报（社会科学版） 2024年第3期44卷 5-13页

作者：王新刚王煜尧河南理工大学马克思主义学院河南焦作454000

中国式现代化的伟大实践是党团结带领人民探索、形成、发展全过程人民民主的奋斗历史,蕴含了中国式现代化民主观。这一民主观既体现了世界民主政治发展的一般规律,又立足于中国国情、具有中国特色。它主张人民民主是全链条、全方位、全... 详细信息

中国式现代化的伟大实践是党团结带领人民探索、形成、发展全过程人民民主的奋斗历史,蕴含了中国式现代化民主观。这一民主观既体现了世界民主政治发展的一般规律,又立足于中国国情、具有中国特色。它主张人民民主是全链条、全方位、全覆盖的全过程人民民主,是最广泛、最真实、最管用的社会主义民主,最终目的是保证人民当家作主。中国式现代化民主观坚持和发展了马克思主义民主思想,从民主政治的维度打破了“现代化=西方化”的迷思,为人类对更好民主制度的探索提供了中国方案。

关键词：民主观全过程人民民主中国式现代化

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基于尺度空间的图像特征生成方法研究

基于尺度空间的图像特征生成方法研究

作者：王煜尧河南师范大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,随着移动互联网的快速发展,图像作为信息流动的重要载体,其获取与传播变得更加快速,因此如何实现图像的精准识别与高效处理成为当下人工智能领域亟需解决的问题。正如人类眼睛对实际图像的认知一样,对图像有了理解才使... 详细信息

进入21世纪以来,随着移动互联网的快速发展,图像作为信息流动的重要载体,其获取与传播变得更加快速,因此如何实现图像的精准识别与高效处理成为当下人工智能领域亟需解决的问题。正如人类眼睛对实际图像的认知一样,对图像有了理解才使得对图像的识别成为可能。因此,在计算机视觉领域,如何对图像进行合理而充分地理解、描述和表示成为该领域众多学者当下的主要研究课题。其中,尺度空间作为有效的图像空间信息获取方式,与人类视网膜对真实事物的感知具有高度的一致性,因此尺度空间长期成为学者们对图像进行表示的重要媒介与手段。传统基于尺度空间的图像特征生成方法更多是对图像空间信息的描述,然而图像中还包括全局和局部等浅层视觉信息以及内容、情感等深层语义。另外,以往的尺度空间划分更多依靠专家经验,不利于算法进一步的应用与拓展。针对上述问题,本文将图像的浅层视觉信息引入尺度空间,采用自适应策略进行空间的尺度划分,最终对目标图像进行更加充分有效地表示。本文主要研究内容如下:(1)针对传统基于空间金字塔匹配模型的特征提取算法忽略了图像浅层视觉信息的问题,提出一种结合浅层全局和局部视觉信息的图像特征生成算法。首先,将原始图像划分为逐渐细粒化的子区域;其次,对于不同层次的子区域,基于灰度共生矩阵生成相应的纹理特征,并通过自适应查询后融合策略确定每一子区域的权重,进而得到目标图像最终的浅层纹理信息;最后,将得到的纹理特征融入SIFT特征,生成目标图像最终的特征表示。将得到的特征用于图像分类任务,并在数据集15-Scenes、Caltech101和Caltech256上进行实验,实验结果表明,相比其它相关的特征提取算法,结合空间信息与浅层纹理信息能够更加充分有效地对图像进行表示。(2)针对现有的尺度空间划分方式更多依赖专家经验,提出一种基于粒子群优化的自适应尺度空间划分算法。首先,采用粒子群优化算法对空间尺度的最大和最小放缩比例进行优化;其次,将累积稳定性评价方法融入粒子群优化框架,进而生成最终的特征表示;最后,通过将所得特征用于图像匹配任务,在Oxford和Fischer图像匹配数据集上进行对比实验,实验结果表明,通过自适应地找寻最优的空间尺度划分方案,能够实现对图像更加有效的描述和表达。(3)针对基于尺度空间的特征生成方法大多忽略对视角关注点的重视,另外现存的方法通常对不同的关注点赋予相同的重要度度量,提出一种基于多金字塔空间结构的图像特征生成算法。首先,将原始图像划分为逐渐细粒化的子区域,并将由探测算子探测到的特征点个数作为每一个子区域的重要度度量;其次,对每一个子区域进行高斯滤波来生成相应的尺度空间,并采用累积稳定性评价方法生成对应特征;最后,设计集群方式的算法并行化运算框架,降低算法的时间消耗。将所得特征用于图像匹配任务,在Oxford和Fischer图像匹配数据集上进行对比实验,综合实验表明,基于多金字塔空间结构的并行化图像特征生成方法能够更加快速有效地生成图像特征。

关键词：图像识别特征生成尺度空间多金字塔

基于行业周期性视角的HL矿业企业价值评估案例研究

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基于行业周期性视角的HL矿业企业价值评估案例研究

作者：王煜尧辽宁大学

学位级别：硕士

纵观社会变革大潮,从农业社会到工业社会直至今日之信息社会,人们对物质的需求以及利用无不使人眼花缭乱,但其中矿产资源利用方式与深度的变革最耀眼。建国以来,矿业事业对我国经济社会的发展和国家经济建设提供了基础性支撑作用,矿业... 详细信息

纵观社会变革大潮,从农业社会到工业社会直至今日之信息社会,人们对物质的需求以及利用无不使人眼花缭乱,但其中矿产资源利用方式与深度的变革最耀眼。建国以来,矿业事业对我国经济社会的发展和国家经济建设提供了基础性支撑作用,矿业的开发发展壮大带动了相关行业的兴起与繁荣,在新时代也必将担当起助力中华民族伟大复兴的历史使命。像矿业企业这种周期性行业企业,受经济周期影响较大,在实务工作中往往会出现低估企业价值的现象,因此研究怎样高效、科学评估矿业企业就有了重要的现实意义。大多情况下,因为收益法采用了与企业运营状况密切相关的现金流为评估重要参数,且评估理论成熟,评估模型多样,所以评估人员在评估企业价值时多采用收益法,但收益法也有局限性,如易受经济波动影响,不确定性较大,难以准确预测未来的经济收益;波动周期难以确定,收益法中涉及的增长率和收益率的判断不够客观,非常容易造成企业价值的不准确;收益法更偏向静止地分析问题,未来现金流的预测不能很好地反映被评估企业在未来期间可能会面临的风险,所以作者认为不能简单得采用收益法评估矿业企业这类周期性企业。本文以HL矿业企业价值评估为案例,得出的结论是评估实务工作中涉及到周期性企业时应采用现金流量折现法与实物期权法相结合的评估方法。本文先系统阐述了经济周期理论与周期性行业、周期性行业企业理论,再展开说明该案例评估过程,找出了案例评估过程中存在的不足与问题。本文基于经济周期理论与周期性行业与企业的相关理论,指出应采用收益法与实物期权法结合的评估方法,然后再用收益法与实物期权法这种反映周期性企业特点的评估方法重新评估该企业价值。最终得到的结果比案例中评估结果增幅约25%,应该注意到的是本文计算出的未来期间稳定现金流量折现价值约等于案例中评估价值,这表明简单地使用收益法评估会低估周期性企业价值。

关键词：企业价值实物期权法周期性企业

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一种基于博弈论的时序网络链路预测方法

计算机研究与发展 2019年第9期56卷 1953-1964页

作者：刘留王煜尧倪琦瑄曹杰卜湛南京财经大学信息工程学院南京210013 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

链路预测是复杂网络分析领域的一项重要研究课题,可被应用于许多实际应用场景,如推荐系统、信息检索和市场分析等.不同于传统的链路预测问题,针对有时间窗口的时序链路集合,需预测未来任意时刻链路的存在情况,即探究时序网络的演化机制... 详细信息

链路预测是复杂网络分析领域的一项重要研究课题,可被应用于许多实际应用场景,如推荐系统、信息检索和市场分析等.不同于传统的链路预测问题,针对有时间窗口的时序链路集合,需预测未来任意时刻链路的存在情况,即探究时序网络的演化机制.为解决这一问题,结合生存分析和博弈论,提出一种有效的半监督学习框架.首先,定义一个ε-邻接网络序列模型,并利用每条链路的时间戳信息生成真实的网络演化序列.为捕捉网络演化规律,为每条链路定义一组基于邻居相似性的特征向量,并采用Cox比例风险模型来估计该特征向量的协变量系数.为缩小搜索空间,提出一种基于博弈的双向选择机制来预测未来的网络拓扑结构.最后,提出一种基于多智能体自治计算的网络演化预测算法,并在多个真实时序网络数据集上验证了算法的有效性和高效性.

关键词：链路预测时序网络生存分析博弈论自治计算

基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法

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智能系统学报 2019年第3期14卷 500-507页

作者：徐久成王楠王煜尧徐战威河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心河南新乡453007 中国计算机学会

图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范... 详细信息

图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。

关键词：图像去噪稀疏表示稀疏系数先验知识 l1范数非凸加权 lp范数稀疏误差约束峰值信噪比

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基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法

计算机学报 2021年第9期44卷 1824-1840页

作者：卜湛王煜尧马丽娜蒋玖川曹杰南京财经大学江苏省电子商务重点实验室南京210023 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 云境商务智能研究院南京有限公司南京210003

以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的... 详细信息

以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组的用户集合;而借助文本挖掘技术分析同一群组的用户生成内容却会发现用户讨论话题的分布广泛,体现出差异化的用户偏好特征.如何有效融合属性与拓扑信息对属性图进行聚类是理解、分析和可视化大规模社交网络的关键难题之一.为此,本文将属性图聚类建模为多目标优化问题,提出一种基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法.首先定义一种新颖的中心性指标度量节点的影响力,并提出一种启发式方法初始化属性图类簇质心;其次在动态博弈理论框架下,提出一种贪心的局部搜索策略更新节点类簇标签,并严格证明该局部搜索策略可使类簇结构收敛至局部帕累托最优解;最后设计一种基于多智能体自治计算的属性图聚类算法,该算法无需预设初始类簇个数,且复杂度近似线性于边的数目.为验证本文所提算法的性能,我们依次从三个方面来对其进行测试和评估.首先我们在Google+属性图上对所提算法进行了单独的收敛性分析.我们测试了算法中四个需要优化的目标函数(K-means损失函数、Havrda-Charvat生成熵、负模块度和负紧凑度)在三个不同的Bregman散度(欧氏距离平方、KL散度距离和余弦距离)设置下的收敛性情况.实验结果表明,四个目标函数能在50轮迭代之后达到收敛状态.然后,我们在4个大规模属性图上分别从聚类精度和可扩展性两个方面将本文所提算法与9个基准方法作了充分对比.对比结果表明,本文所提算法在NMI指标下比其它算法所得最优结果高出0.7%;而在AvgF1指标下比大多数算法所得的最优结果高出0.2%.在可扩展性方面,本文所提算法即使在最大规模的Google+属性图上也能在1个小时内计算出聚类结果.最后,我们在小规模PolBK数据集上进行了可视化分析.从可视化结果可以看出,在14轮迭代后本文所提算法就达到了稳定状态,与此同时找到了与真实情况接近的类簇结构.总体实验结果表明,本文方法能够准确发现大规模社交网络潜在的类簇结构,且同已有方法相比具备较好的有效性和高效性.

关键词：属性图聚类多目标优化动态类簇形成博弈局部帕累托最优自治计算

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基于多粒度划分的图像语义检索方法

小型微型计算机系统 2017年第5期38卷 1091-1097页

作者：徐久成董婉王煜尧河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心河南新乡453007

为了提高在图像数据库中图像检索的准确性和检索速度,提出一种基于多粒度划分的图像语义检索方法.首先,根据图像数据库和语义标注词构建图像信息表;其次,使用改进的多粒度规则提取方法提取图像信息表的规则集,根据规则集对应的对象集将... 详细信息

为了提高在图像数据库中图像检索的准确性和检索速度,提出一种基于多粒度划分的图像语义检索方法.首先,根据图像数据库和语义标注词构建图像信息表;其次,使用改进的多粒度规则提取方法提取图像信息表的规则集,根据规则集对应的对象集将图像数据库划分为不同的图像粒集,建立图像语义特征索引;然后,提出了基于内涵重要度的图像相似性度量公式和基于知识粒的图像语义检索算法;最后,用Corel图像库中的图像作为测试图像库进行仿真实验,结果表明该方法有效地提高了图像的检索效率.

关键词：标注词多粒度划分规则获取知识粒内涵重要度

基于粒子群优化的图像自适应尺度空间划分方法研究

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小型微型计算机系统 2018年第6期39卷 1354-1358页

作者：徐久成王煜尧董婉河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心河南新乡453007

近年来,基于图像尺度空间提取的描述子在特征匹配中取得了不错的结果.但是,尺度空间的划分方式通常却被主观地判定.因此,本文引入粒子群优化(PSO)算法来找寻更加合理而有效的尺度划分.首先,采用粒子群算法,自适应地寻找到更加合理而有... 详细信息

近年来,基于图像尺度空间提取的描述子在特征匹配中取得了不错的结果.但是,尺度空间的划分方式通常却被主观地判定.因此,本文引入粒子群优化(PSO)算法来找寻更加合理而有效的尺度划分.首先,采用粒子群算法,自适应地寻找到更加合理而有效的尺度划分方式;然后,基于新的尺度划分,结合累积稳定性投票(ASV)描述子提取方法,生成最终的PSO-ASV描述子;最后,通过在Oxford和Fischer图像匹配数据集上进行对比实验来验证其有效性.实验结果表明,PSO-ASV描述子能够获得很好的匹配结果,验证了本文方法的有效性.

关键词：尺度划分自适应粒子群优化图像描述子