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考虑退货运费险的竞争型电商平台定价策略研究

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中国管理科学 2024年第5期32卷 325-334页

作者：占济舟晋雅琪南京审计大学工程审计学院江苏南京211815 南京审计大学商学院江苏南京211815

近年来,越来越多电商平台与保险公司合作开展退货运费险服务以解决退货运费纠纷。本文基于双边市场理论,构建双寡头竞争型平台博弈决策的Hotelling模型,研究退货运费险下电商平台的定价策略。结果表明:(1)当平台差异性较大时,买方支付保... 详细信息

近年来,越来越多电商平台与保险公司合作开展退货运费险服务以解决退货运费纠纷。本文基于双边市场理论,构建双寡头竞争型平台博弈决策的Hotelling模型,研究退货运费险下电商平台的定价策略。结果表明:(1)当平台差异性较大时,买方支付保费(CC情形),两平台收取的卖方注册费相同。(2)卖方支付保费(SS情形),平均退货概率较低的平台收取更高的注册费。(3)不同支付方支付保费(SC情形),由买方支付保费的平台收取更高的注册费。(4)当平台处于完全竞争且退货概率相等时,SS情形和CC情形下保险公司收取的保费最高。本文研究结论为双边市场下电商平台的运营决策提供了参考和借鉴。

关键词：退货运费险定价策略双边市场电商平台 Hotelling模型

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基于Zipf分布的网格密度峰值聚类算法

控制与决策 2024年第2期39卷 577-587页

作者：马福民宫婷杨帆张腾飞南京财经大学信息工程学院南京210023 南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210023

网格密度峰值聚类在兼顾密度峰值聚类算法可识别任意形状类簇的基础上,通过数据集的网格化简化整体计算量,成为当前备受关注的聚类方法.针对大规模数据,如何进一步区分稠密与稀疏网格,减少网格密度峰值聚类中参与计算的非空网格代表点... 详细信息

网格密度峰值聚类在兼顾密度峰值聚类算法可识别任意形状类簇的基础上,通过数据集的网格化简化整体计算量,成为当前备受关注的聚类方法.针对大规模数据,如何进一步区分稠密与稀疏网格,减少网格密度峰值聚类中参与计算的非空网格代表点的数量是解决“网格灾难”的关键.结合以网格密度为变量的概率密度分布呈现出类Zipf分布的特点,提出一种基于Zipf分布的网格密度峰值聚类算法.首先计算所有非空网格的密度并映射为Zipf分布,根据对应的Zipf分布筛选出稠密中心网格和稀疏边缘网格;然后仅对稠密中心网格进行密度峰值聚类,在自适应确定潜在聚类中心的同时减少欧氏距离的计算量,降低算法复杂度;最后通过对稀疏边缘网格的处理,进一步优化类簇边界并提高聚类精度.人工数据集和UCI数据集下的实验结果表明,所提出算法对大规模、类簇交叉数据的聚类具有明显优势,能够在保证聚类精度的同时降低时间复杂度.

关键词：聚类密度峰值网格 Zipf分布密度阈值

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基于多域特征提取的水下目标材料分类方法

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 781-788页

作者：韩宁王祎庭东南大学信息科学与工程学院南京211189

针对水下目标材料的分类问题,提出了一种基于多域特征提取的水下目标材料分类方法.将目标回波信号的时域自回归(AR)系数、倒谱域特征、时频联合域的谱峰及谱峰频率相结合,实现了对金属、岩石、塑料、橡胶4类水下目标材料的分类,并利用... 详细信息

针对水下目标材料的分类问题,提出了一种基于多域特征提取的水下目标材料分类方法.将目标回波信号的时域自回归(AR)系数、倒谱域特征、时频联合域的谱峰及谱峰频率相结合,实现了对金属、岩石、塑料、橡胶4类水下目标材料的分类,并利用消声水池的实测数据来验证该方法的有效性.结果表明,对于4类材料的仿真数据,所提方法的分类正确率均高于80%,且利用多域特征的效果明显优于利用单一特征.对于塑料和金属的实测数据,在信混比不小于0 dB时,所提方法的分类正确率可达80%以上.该方法对目标大小或形状等几何特征的差异具有较好的鲁棒性.

关键词：水下目标回波特征提取材料分类

基于改进邻域空间的高维混合数据特征选择算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 929-938页

作者：张腾飞张宇迪马福民南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京210023 南京财经大学信息工程学院南京210023

作为数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,特征选择算法能够有效应对高维数据带来的“维数灾难”问题.然而,如何对高维的混合数据进行特征选取仍然是当前研究的重点和难点之一.基于邻域关系的邻域粗糙集模型因其能够处理名词型属性... 详细信息

作为数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,特征选择算法能够有效应对高维数据带来的“维数灾难”问题.然而,如何对高维的混合数据进行特征选取仍然是当前研究的重点和难点之一.基于邻域关系的邻域粗糙集模型因其能够处理名词型属性与数值型属性并存的混合数据,已成功应用于混合数据的特征选择.但是,现有邻域粗糙集对混合数据邻域关系的度量,仍然是基于等价关系的名词型数据划分与基于相似关系的数值型数据划分的简单融合,在利用模型划分的邻域空间和预定义的评价函数对高维混合数据进行特征选取时,适应性较差.为此,在邻域粗糙集模型的基础上,提出一种改进的邻域空间构造方法,并设计相应的邻域空间度量公式作为判别指标,自适应地调节邻域空间下邻域粒的大小;为了准确地表征高维混合数据邻域空间的判别能力,设计一种考虑边界数据和邻域空间大小的评价函数;在此基础上,提出一种启发式的高维混合数据特征选择算法.通过UCI标准数据集验证所提出算法的有效性.

关键词：特征选择邻域空间高维混合数据邻域粗糙集评价函数

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双灯可见光定位的时频结合实现方案

激光与光电子学进展 2024年第15期 1-8页

作者：徐心怡王隽蔡安亮陈健南京邮电大学通信与信息工程学院

传统的可见光定位方案通常需要至少3个光源，提出一种融合镜面反射的系统模型，并采用时频结合法实现两灯定位。该方案基于时频结合法和接收信号强度算法，将一个虚灯的镜面反射功率融入其对应的实灯的有效定位功率中，将另一个虚灯独... 详细信息

传统的可见光定位方案通常需要至少3个光源，提出一种融合镜面反射的系统模型，并采用时频结合法实现两灯定位。该方案基于时频结合法和接收信号强度算法，将一个虚灯的镜面反射功率融入其对应的实灯的有效定位功率中，将另一个虚灯独立出来作为用来定位的第3个光源。为了在接收端分离出每一路用于定位的信号，接收端通过滤波器检测频域信号，通过时分采样检测来自时域的脉冲信号，并通过脉冲信号的到达时间将实灯与其对应的虚灯分开，从而实现两灯定位。仿真结果表明，基于虚灯的两灯定位方案对于靠近镜面的半间房间可以进行有效定位，定位精度随着接收机和镜面之间距离的减少而呈现上升的趋势，通过进一步改变两灯距离镜面的位置，可以将平均定位误差减小至12.4 cm以内。

关键词：可见光定位两灯定位镜面反射时频结合法

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基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

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光学精密工程 2024年第6期32卷 868-900页

作者：刘玉淇吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首... 详细信息

太阳能电池片(Photovoltaic,PV)表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。

关键词：太阳能电池缺陷检测机器视觉深度学习检测网络

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基于深度学习的小目标检测基准研究进展

电子学报 2024年第3期52卷 1016-1040页

作者：童康吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀... 详细信息

小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务.它被广泛应用于遥感、交通、国防军事和日常生活等领域.相比其他视觉任务,小目标检测的研究进展相对缓慢.制约因素除了学习小目标特征的内在困难,还有小目标检测基准,即小目标检测数据集的稀缺以及建立小目标检测评估指标的挑战.为了更深入地理解小目标检测,本文首次对基于深度学习的小目标检测基准进行了全新彻底的调查.系统介绍了现存的35个小目标数据集,并从相对尺度和绝对尺度(目标边界框的宽度或高度、目标边界框宽高的乘积、目标边界框面积的平方根)对小目标的定义进行全面总结.重点从基于交并比及其变体、基于平均精度及其变体以及其他评估指标这3方面详细探讨了小目标检测评估指标.此外,从锚框机制、尺度感知与融合、上下文信息、超分辨率技术以及其他改进思路这5个角度对代表性小目标检测算法进行了全面阐述.与此同时,在6个数据集上对典型评估指标(评估指标+目标定义、评估指标+单目标类别)下的代表性小目标检测算法进行性能的深入分析与比较,并从小目标检测新基准、小目标定义的统一、小目标检测新框架、多模态小目标检测算法、旋转小目标检测以及高精度且实时的小目标检测这6个方面指出未来可能的发展趋势.希望该综述可以启发相关研究人员,进一步促进小目标检测的发展.

关键词：小目标检测深度学习小目标评估指标小目标数据集小目标定义小目标检测基准

基于截断核范数和PM算子的稀疏面阵角度估计算法

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雷达科学与技术 2024年

作者：龙伟军徐艺卓郭宇轩杜川南京信息工程大学电子与信息工程学院

与均匀阵列相比，稀疏阵列可以使天线阵列成本降低，减少数据处理，同时带来更大的阵列孔径提高信号解析能力，在信号处理中有着广泛的应用。但是由于其排布的不规则性，计算量较大，二维面阵合成协方差矩阵存在空洞，对角度估计的准确... 详细信息

与均匀阵列相比，稀疏阵列可以使天线阵列成本降低，减少数据处理，同时带来更大的阵列孔径提高信号解析能力，在信号处理中有着广泛的应用。但是由于其排布的不规则性，计算量较大，二维面阵合成协方差矩阵存在空洞，对角度估计的准确性造成负面影响，增强了系统对噪声的敏感度。为了克服这些问题，本文提出了一种新的角度估计方法，采用截断核范数以降低噪声的影响，并通过lp范数优化提升信号的稀疏表示，利用交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）算法构造子问题恢复出完整的阵列信号。随后采用子阵划分技术和基于最小二乘的传播算子模型（propagator method， PM）对恢复的信号处理，精确估计信号源的方位和俯仰角。仿真结果表明，所提出的角度估计算法在角度精度和时间复杂度方面具有优越性。

关键词： l 范数截断核范数子阵划分矩阵填充二维角度估计

混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别方法

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南京信息工程大学学报 2024年

作者：陈继鑫朱艳萍万发雨陈铖陈家楠张慕林南京信息工程大学电子与信息工程学院

为了充分提取多通道EEG信号的频率信息和空间拓扑信息，提出一种混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别模型——CBAM-CapsNet。首先，获取不同频带的脑电信号并提取其微分熵特征；然后，将该特征映射到根据导联空间分布的三维紧凑型... 详细信息

为了充分提取多通道EEG信号的频率信息和空间拓扑信息，提出一种混合注意力机制下胶囊网络的脑电情绪识别模型——CBAM-CapsNet。首先，获取不同频带的脑电信号并提取其微分熵特征；然后，将该特征映射到根据导联空间分布的三维紧凑型特征矩阵中；最后，将三维特征矩阵通过带有混合注意力机制的胶囊网络来进行模型训练和预测。实验结果表明，高频带相比低频带对于情绪识别影响更大，且使用四频带三维矩阵可以显著提高情绪识别准确率。CBAM-CapsNet在DEAP数据集Arousal和Valence上的二分类识别准确率分别为95.42%和95.52%，在DEAP数据集上Arousal＿Valence联合四分类准确率为95.00%，在SEED数据集上三分类准确率为93.19%。相比现有主流基于深度学习的脑电情绪识别模型，准确率显著提升。

关键词：脑电情绪识别胶囊网络注意力机制