检索结果-南通市图书馆

基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法及应用

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控制与决策 2024年第8期39卷 2810-2816页

作者：王磊苑博荣辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学理学院

针对图模糊多属性决策方法基于未知属性权重且往往只考虑客观属性信息的不足,提出一种基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法.首先,依据后悔理论的思想,定义图模糊后悔-欣喜函数,给出方案感知效用值的计算方法;然后,设计图模糊偏好... 详细信息

针对图模糊多属性决策方法基于未知属性权重且往往只考虑客观属性信息的不足,提出一种基于后悔理论的图模糊LINMAP多属性决策方法.首先,依据后悔理论的思想,定义图模糊后悔-欣喜函数,给出方案感知效用值的计算方法;然后,设计图模糊偏好信息集,用其表示属性间的相互影响关系,并提出方案对序列和决策者事先给定偏好信息的图模糊一致性程度和非一致性程度;接着,通过图模糊得分函数和精确度函数构建含有参数的目标函数,并设置图模糊阈值,使得非一致性程度最小化且一致性程度与非一致性程度差别至少不小于该图模糊阈值,据此建立新的优化模型,获得备选方案的属性权重向量和模糊理想点,进而利用感知效用值对备选方案进行排序择优;最后,通过算例分析验证所提出方法的合理性,并通过灵敏度分析和对比分析表明所提出方法的灵活性和优点.

关键词：图模糊集后悔理论图模糊偏好图模糊LINMAP方法感知效用值多属性决策

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基于累积前景理论的多粒度概率语言双边匹配决策方法

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控制与决策 2024年

作者：王磊李文杰王海辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学理学院南京审计大学计算机学院

针对多粒度概率语言下信息丢失及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出了基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义了多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用来处理和比较多粒度概率语... 详细信息

针对多粒度概率语言下信息丢失及未考虑主体心理行为的双边匹配决策问题,提出了基于累积前景理论的多粒度概率语言非对称正态云(MPLANC)双边匹配决策方法.首先,定义了多粒度概率语言非对称正态云及其可能度,用来处理和比较多粒度概率语言信息,既简单有效又最大限度地防止了原始信息丢失.同时,构建了基于MPLANC双向投影的非线性优化模型和MPLANC幂HM集成算子,以获得不同主体的属性权重和正负理想参考点.其次,考虑双边主体的心理行为,利用累积前景理论构建了双边主体的前景值矩阵,依据前景值最大化构建多目标优化模型来确定最优匹配结果.最后,通过服务外包匹配算例验证了所提方法的有效性和实用性;并通过灵敏度分析与对比分析,进一步验证了所提方法的灵活性和优点.

关键词：双边匹配多粒度概率语言术语集多粒度概率语言非对称正态云双向投影幂HM集结算子累积前景理论

图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 734-749页

作者：李辉王俊印程远志刘健赵国伟陈双敏青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061 哈尔滨工业大学计算机学部哈尔滨150001 南开大学计算机学院天津300071

受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合... 详细信息

受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15%,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.

关键词：三维目标检测跨模态语义特征点云无锚

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改进概率语言ORESTE的人岗匹配决策方法

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计算机工程 2024年

作者：王磊李文杰王海南京审计大学计算机学院辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学理学院

针对以多属性概率语言集为信息环境的人岗匹配决策问题，构建基于改进ORESTE (organísation， rangement et Synthèse dedonnées relarionnelles， in French)排序法和匹配意愿的双边匹配模型。提出概率语言广义兰氏距离公式，利用... 详细信息

针对以多属性概率语言集为信息环境的人岗匹配决策问题，构建基于改进ORESTE (organísation， rangement et Synthèse dedonnées relarionnelles， in French)排序法和匹配意愿的双边匹配模型。提出概率语言广义兰氏距离公式，利用概率语言幂平均算子确定属性客观权重，并基于博弈论的思想对主、客观权重进行组合优化，从而克服了极端值对决策结果的影响，并使得属性权重兼顾了专家经验判断的主观分析和信息结构的客观分析两方面因素，更具科学性。接下来，改进ORESTE排序法，在ORESTE排序法的弱排序与强排序相结合的基础之上，通过引入概率语言广义兰氏距离公式和Borda函数，同时考虑最优化组合的主、客观权重，从而使排序结果更加真实符合实际。为了最大化地满足主体意愿，根据心理行为“首因效应”，提出具有稳定性的新匹配意愿系数，以此构建合理有效的多目标双边匹配模型。某智慧养老服务平台的养老服务人岗匹配算例的结果表明，该双边匹配模型具有有效性，且决策者可以根据自身风险偏好调节参数κ以最大程度地满足主体意愿。相比ORESTE、TOPSIS等决策方法，所提的改进ORESTE匹配模型能够更加合理有效地计算排序值来获得最优匹配对。

关键词：人岗匹配概率语言广义兰氏距离博弈论改进ORESTE排序法新匹配意愿系数

随机几何应用于遥感数据地物目标提取方法综述

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无线电工程 2024年

作者：吴优沈阳师范大学计算机与数学基础教学部

遥感数据地物目标（如道路、建筑物、水系和树冠等）提取有利于交通管理、城市规划等相关领域的发展。随机几何理论应用于目标提取具有灵活性、面向对象性、稳定性和收敛性等优势，逐渐成为学者研究遥感数据地物目标提取方法依据的重要... 详细信息

遥感数据地物目标（如道路、建筑物、水系和树冠等）提取有利于交通管理、城市规划等相关领域的发展。随机几何理论应用于目标提取具有灵活性、面向对象性、稳定性和收敛性等优势，逐渐成为学者研究遥感数据地物目标提取方法依据的重要理论基础。鉴于此，论文依据近些年来国内外的相关文献，对现有的随机几何理论和方法进行了总结，梳理了随机几何理论应用于地物目标提取建模的基本思想，介绍了该类模型的参数求解算法以及实验结果的评价方法，并针对现有方法及其特点总结了随机几何理论应用于地物目标提取的建模流程。论文总结了现有方法存在的优势与劣势，并从提取效率、精准性、应用性和求解算法完备性四方面给出了未来研究的可能性，为随机几何理论的应用以及遥感影像解译提供有价值的思路。

关键词：随机几何遥感数据点过程模拟算法地物目标线过程

智能产品创新中物联网平台转移支付与政府补贴策略研究

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 356-371页

作者：李秀峰李波李勇建天津大学管理与经济学部天津300072 南开大学商学院天津300071

近年来,在物联网(internet of things, IoT)平台商业带动和各级政府政策支持下,制造业智能化和数字化转型进程加快.制造商通过接入IoT平台,借助平台提供的基础设施开展智能产品的研发和生产,进而为消费者提供智能化产品和服务.在一个由... 详细信息

近年来,在物联网(internet of things, IoT)平台商业带动和各级政府政策支持下,制造业智能化和数字化转型进程加快.制造商通过接入IoT平台,借助平台提供的基础设施开展智能产品的研发和生产,进而为消费者提供智能化产品和服务.在一个由政府、IoT平台和设备制造商组成的系统中,通过构建博弈论分析模型,研究了制造商智能产品创新决策、平台转移支付及政府补贴间的相互作用.研究表明:1)政府不提供补贴时,平台根据智能产品交叉销售水平和制造商的研发成本效率调整佣金率和转移支付的大小以激励制造商创新,进而获取更高的市场收益. 2)政府提供补贴时,政府补贴设备制造商或补贴消费者对智能产品创新具有相同的促进作用.而当智能产品研发成本较大时,政府的补贴不足以充分激励制造商扩大智能产品生产,平台转移支付可以加强政府补贴的正向作用. 3)在促进制造商的智能化创新和提升智能产品市场需求方面,政府补贴相比平台转移支付带来的经济效益更加显著.本文研究明确了IoT平台和政府推进制造商智能产品创新升级的赋能机制,可为企业数字化转型、平台转移支付和政府政策制定提供建设性的决策参考.

关键词：智能产品物联网平台设备制造商转移支付政府补贴

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网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法

机械设计与制造 2024年

作者：郅光华桂林电子科技大学(北海分校)基础教学部

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线，帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性，提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集，利用对比度自适... 详细信息

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线，帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性，提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集，利用对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Hisogram Equalization，CLAHE）算法对采集到的网球训练机器人发球动作轨迹的图像展开增强处理，以提高图像质量和轨迹的准确性。采用模板树结构管理储存多个网球训练机器人发球动作轨迹，通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）获得关于轨迹线形的估计值。为了提高精度和稳定性，采用所有CNN估计值的加权平均值来优化更新输出，以获得最终的控制结果。实验结果表明：所提方法具有良好的图像增强效果，且动作轨迹控制精度和效率高，适用于网球训练机器人发球动作轨迹线形控制。

关键词：网球训练机器人发球动作轨迹轨迹线形控制 CLAHE算法模板树计算机三维视觉

面向“四新”人才培养的高级语言程序设计实验课程改革

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计算机教育 2024年第08期 81-85页

作者：张彪刘晓光张海威李雨森南开大学计算机学院

针对高级语言程序设计实验教学不能适应“新工科”人才培养目标的现状，分析传统实验教学中存在的问题，提出面向“四新”人才培养的高级语言程序设计实验教学改革方法，介绍具体改革措施，最后说明课程改革效果。

关键词：新工科 “四新”人才高级语言程序设计课程改革课程思政

改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 110-121页

作者：刘涛高一萌柴蕊李政通辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学基础教学部辽宁葫芦岛125105

无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精... 详细信息

无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。

关键词： YOLOv5s 聚类算法 SEC2f模块空间金字塔池化解耦检测头