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主观福利对生育意愿的影响——基于CGSS数据的实证研究

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人口研究 2024年第1期48卷 118-132页

作者：朱莉黄柏林刘呈军彭刚贵州财经大学大数据统计学院西南财经大学统计学院重庆科技学院数理与大数据学院

中国已经长期处于低生育率状态,国民生育意愿低迷,新生人口规模缩减。基于2012~2021年中国综合社会调查(CGSS)数据,以十九大报告提出的“获得感、幸福感、安全感”(简称“民生三感”)为参照构建指标体系来测度主观福利水平,从意愿生育... 详细信息

中国已经长期处于低生育率状态,国民生育意愿低迷,新生人口规模缩减。基于2012~2021年中国综合社会调查(CGSS)数据,以十九大报告提出的“获得感、幸福感、安全感”(简称“民生三感”)为参照构建指标体系来测度主观福利水平,从意愿生育倾向和理想生育子女数两方面衡量生育意愿,探究主观福利对生育意愿的影响及其作用机制。研究结果显示,主观福利对生育意愿具有显著正向影响;从“民生三感”看,幸福感侧重影响理想生育子女数,安全感主要作用于意愿生育倾向,而获得感对两方面均具有显著影响,且影响最大;随着中国经济的持续发展以及生育政策的逐步放开,主观福利对意愿生育倾向的正向影响逐渐减弱,对理想生育子女数的正向影响却在逐渐增强。

关键词：生育意愿主观福利获得感幸福感安全感

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分税制改革三十年的主题演化研究:基于LDA和DTM模型

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税收经济研究 2024年第1期29卷 11-23页

作者：黄江玉朱海涵贵州财经大学大数据应用与经济学院(贵阳大数据金融学院)

1994年分税制改革是奠定我国社会主义市场经济基石的决定性改革,凝聚着不同时期研究者和实践者的智慧。文章利用LDA和DTM主题模型,对分税制改革近三十年的文献进行系统的梳理和分析,从中提炼出了分税制改革的主要议题、演变过程和未来... 详细信息

1994年分税制改革是奠定我国社会主义市场经济基石的决定性改革,凝聚着不同时期研究者和实践者的智慧。文章利用LDA和DTM主题模型,对分税制改革近三十年的文献进行系统的梳理和分析,从中提炼出了分税制改革的主要议题、演变过程和未来方向。研究发现,分税制改革的主题演变具有阶段性特点,呈现出“问题探讨”“路径分析”“整体推进”“持续完善”“全面深化”五个阶段特征。分税制改革研究具有四条鲜明的主线索,即“建立财政事权与支出责任相适应的现代财税体制”“建立活力与秩序兼容的政府间收入划分体系”“以人民为中心推进地区均衡协调发展”“防范和化解公共风险以保障社会共同体的生存发展”。展望分税制主题研究的未来,我国应从“现代化、法治化、结构优化、风险有效防范化”等方面持续推进改革。

关键词：分税制改革现代财税体制 LDA模型 DTM模型

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结合自注意力与CNN的社区行人行为检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：吴春龙张荣芬刘宇红欧阳玉旋贵州大学大数据与信息工程学院

行人行为检测算法能够有效解决传统社区安全管理主要依赖人力巡逻或事后查看监控录像导致人力物力消耗大、对紧急事件反应延缓的问题。现有行为检测模型在实际部署时主要面临两方面的挑战：一是高精度行为检测模型计算量和参数量大导致... 详细信息

行人行为检测算法能够有效解决传统社区安全管理主要依赖人力巡逻或事后查看监控录像导致人力物力消耗大、对紧急事件反应延缓的问题。现有行为检测模型在实际部署时主要面临两方面的挑战：一是高精度行为检测模型计算量和参数量大导致部署困难；二是低复杂度行为检测模型虽然计算量和参数量小易于部署，但精度低难以满足实际应用。本文面向智慧数字社区管理，使用2D卷积神经网络(2D-CNN)的视频行为检测算法TSM(Temporal Shift Module)作为核心算法并进行优化改进，旨在提升行为检测模型精度的同时降低计算量和参数量使其易于实际应用部署。利用混合自注意力模块ACmix和GhostConv设计全新的DACGhostBottleneck1替换TSM骨干网络中大部分的Bottleneck1，降低模型计算量和参数量的同时提升模型处理长序列和理解全局信息的能力；使用GhostConv代替在TSM骨干网络中部分Bottleneck1和所有Bottleneck2中的Conv，大量减少模型参数量与计算量；提出一种融合了时间、运动状态、通道信息的TAACTION注意力模块，有效提升模型的时空建模能力；结合SCConv和Conv设计出CSCConvBlock替换TSM骨干网络阶段0的Conv，在基本不增加模型计算量的同时提升检测精度；最后应用数据增强Video Mix-up，提高模型的分类性能、泛化能力和鲁棒性。改进后的算法在实验数据集上Top1、Accuracy分别提升了5.81、6.05个百分点，参数量及计算量相比TSM原模型分别降低了48.17%、51.98%。总的来看，改进后的算法在有效减少模型参数量与计算量的同时提高了检测精度，明显优于原算法且其模型更易于实际应用部署，具有切实的应用价值。

关键词：自注意力机制时空注意力机制行为检测残差网络智慧数字社区

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应用于微波加热的可重构周期金属阵列研究

微波学报 2024年

作者：王亚文张正平肖玮贵州大学大数据与信息工程学院

加热不均匀广泛存在于微波加热应用中，对于低损耗介质，微波加热还存在加热效率低的缺点。针对上述问题，提出一种新型周期金属阵列，利用其透射电场的可重构性，可有效提高一般有耗介质和低损耗介质的加热性能。通过控制阵列上PIN二... 详细信息

加热不均匀广泛存在于微波加热应用中，对于低损耗介质，微波加热还存在加热效率低的缺点。针对上述问题，提出一种新型周期金属阵列，利用其透射电场的可重构性，可有效提高一般有耗介质和低损耗介质的加热性能。通过控制阵列上PIN二极管的通断，改变该金属阵列的电磁波透射性能，从而调控微波腔体中的电场分布，并建立PIN管的通断矩阵，研究不同加热物体在不同通断矩阵下的微波加热效果。多物理场数值计算结果表明：所提出的结构能使一般有耗介质的微波加热均匀性和加热效率分别提高65.1%和120.7%，使低损耗介质的加热效率提高91.2%。该方法成本低，控制简单，在微波加热的工业应用中具有巨大潜力。

关键词：微波加热有源金属阵列加热均匀性加热效率

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面向视障人群的室内视觉辅助算法的研究

激光技术 2024年

作者：欧阳玉旋张荣芬刘宇红彭垚潘贵州大学大数据与信息工程学院

为了解决现有室内视觉辅助算法检测性能低、模型参数量大、不易部署于边缘设备等问题，对YOLOv7-tiny进行改进，提出一种新的网络YOLOv7-Ghost。首先，针对模型参数量大的问题，引入幽灵瓶颈代替部分池化操作和高效层聚合网络ELAN，大... 详细信息

为了解决现有室内视觉辅助算法检测性能低、模型参数量大、不易部署于边缘设备等问题，对YOLOv7-tiny进行改进，提出一种新的网络YOLOv7-Ghost。首先，针对模型参数量大的问题，引入幽灵瓶颈代替部分池化操作和高效层聚合网络ELAN，大幅度降低模型参数量；其次，通过构建一个全新的高性能轻量化模块C2f-GAM，综合考虑全局和局部特征信息，更好地捕捉节点的上下文信息，然后引入多尺度特征融合模块SPPF-GB，对特征进行重组和压缩以融合不同尺度的特征信息，增强特征的表达能力；最后在Head部分引入可变形卷积DCN，增强感受野的表达能力，以捕获目标周围更细粒度的目标结构和背景信息。经过对新网络的测试，改进后的模型参数量下降了20.33%，模型大小下降了18.70%，mAP@.5%和mAP@.5:.95%分别提升了1.2%和3.3%，在保证轻量化的同时检测精度得到了大幅度的提升，更利于室内场景目标检测算法实际应用的部署。

关键词：图像处理轻量化 Ghost Bottleneck C2f-GAM模块多尺度特征融合可变形卷积 YOLOv7-tiny

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基于改进YOLOv8的绝缘子自爆缺陷检测

电子测量技术 2024年

作者：廖丽瑛刘洪贵州大学大数据与信息工程学院

针对现有绝缘子自爆缺陷检测方法在复杂背景和雾天环境下存在检测精度低、易误检和漏检问题，提出一种基于改进YOLOv8的绝缘子自爆缺陷检测算法。首先，在主干网中引入用于低分辨率图像和小目标检测的SPD-Conv模块，充分提取绝缘子缺陷... 详细信息

针对现有绝缘子自爆缺陷检测方法在复杂背景和雾天环境下存在检测精度低、易误检和漏检问题，提出一种基于改进YOLOv8的绝缘子自爆缺陷检测算法。首先，在主干网中引入用于低分辨率图像和小目标检测的SPD-Conv模块，充分提取绝缘子缺陷目标的特征信息；其次，在特征融合层将BiFPN与SimAM注意力机制结合构建BiFPN＿SimAM模块替换PANet的concat连接，实现多尺度特征融合，提高网络整体性能。实验结果表明，改进后的算法对绝缘子自爆缺陷检测的精确率和mAP@0.5分别达到了95%和93.1%，较原YOLOv8算法分别提高了1.8%和1.5%，在复杂背景和雾天环境下对绝缘子自爆缺陷检测有较好的检测效果。

关键词：绝缘子缺陷检测 YOLOv8 SPD-Conv SimAM BiFPN

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额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法

小型微型计算机系统 2024年

作者：文裕杰张达敏邓佳欣杨乐贵州大学大数据与信息工程学院

白鲸优化算法（BWO）是一种有效的元启发式算法，但存在种群多样性低、全局搜索能力不足等问题。为此，提出一种额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法（MSBWO）。受麻雀算法的启发，设置安全区域和额隆感知机制，增强白鲸的判断能力并... 详细信息

白鲸优化算法（BWO）是一种有效的元启发式算法，但存在种群多样性低、全局搜索能力不足等问题。为此，提出一种额隆感知和围攻机制改进的白鲸优化算法（MSBWO）。受麻雀算法的启发，设置安全区域和额隆感知机制，增强白鲸的判断能力并加快收敛速度。然后引入多方式的围攻机制，丰富个体位置更新的多样性，增大全局搜索能力。同时加入了动态高斯变异进行扰动，以提高算法跳出局部极值的概率。通过14个基准函数和CEC2019进行算法有效性测试，并与其他优化算法进行了比较。结果表明，MSBWO取得更优的收敛速度和预测精度。最后，将该算法应用于2个工程设计问题。实验结果表明，所提出的MSBWO算法具有良好解决实际工程问题的能力。

关键词：白鲸优化算法额隆感知围攻机制动态高斯扰动工程优化

基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法

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计算机工程与科学 2024年

作者：欧阳玉旋张荣芬刘宇红彭垚潘贵州大学大数据与信息工程学院

针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低、不便于部署边缘设备等问题，提出一种基于YOLOv7-tiny改进的算法。首先，根据原网络结构特点，引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型；其次，使用Ghost Bottleneck-2代替网络... 详细信息

针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低、不便于部署边缘设备等问题，提出一种基于YOLOv7-tiny改进的算法。首先，根据原网络结构特点，引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型；其次，使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积，进一步降低模型的规模；然后，使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力，并采用GhostConv替换输出层卷积，在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用网络中的语义信息；最后，使用迁移学习的方法，让网络学习到丰富的通用特征，提高模型的性能。实验结果表明，改进模型参数量和模型大小较原模型分别降低了57.19%和55.28%，实现了对原模型的重量级压缩，并提升了模型的精度，FPS达到了278，达到快速、高效、便携的目的，更易于部署边缘设备。

关键词： YOLOv7-tiny Ghost 多尺度融合模块迁移学习边缘设备部署

结合CNN-Transformer的跨模态透明物体分割

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计算机工程与应用 2024年

作者：潘惟兰张荣芬刘宇红张吉友孙龙贵州大学大数据与信息工程学院

透明物体具有高透明度、光泽度和特殊质地等视觉特性，这些特性使得物体与背景之间的边界往往模糊不清，导致传统的图像分割算法难以准确识别和分割，因此提出结合CNN-Transformer的跨模态透明物体语义分割算法CTNet。该算法首先采用CNN... 详细信息

透明物体具有高透明度、光泽度和特殊质地等视觉特性，这些特性使得物体与背景之间的边界往往模糊不清，导致传统的图像分割算法难以准确识别和分割，因此提出结合CNN-Transformer的跨模态透明物体语义分割算法CTNet。该算法首先采用CNN和Transformer混合网络的编码-解码结构跨模态对透明物体类别和位置进行预测，CNN用于提取图像特征以及Transformer用于多模态融合（Multimodal Fusion Transformer，MFT）；其次设计边界特征增强注意力模块（Enhanced Boundary Attention Module，EBAM），提升图像边缘分割能力；最后提出多尺度融合解码结构，减少模糊特征。CTNet在RGB-T-Glass数据集平均绝对误差(MAE)为3.3%，交并比(IOU)在包含透明物体和不含透明物体的测试集分别为90.18%和95.00%；在GDD数据集上，MAE为6.9%，IOU为87.6%。结果表明，CTNet利用可见光和热红外图像成功实现了对透明物体的准确分割，满足目标任务中对透明物体分割时对精确性和鲁棒性分割的要求。

关键词： CNN-Transformer 多模态透明物体语义分割特征融合