用户偏好-制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径研究

精准识别产品创新机会对制造商规避盲目创新风险,持续获取竞争优势至关重要。针对现有产品创新机会识别研究中因视角单一致使制造商价值创造的效率难以最大化,以及识别的创新机会聚焦度不清晰等诸多问题,基于用户偏好制造商偏好双重视阈构建了产品创新机会识别路径。首先,运用结构主题模型从用户在线评论和产品描述文本中分别提取用户偏好及制造商偏好的产品属性主题;其次,基于两类主题之间的相似度进行主题分类以获取具象产品的创新需求;再次,从现有相关专利中提取创新要素并依托多维技术创新地图识别产品创新机会;最后,以老年智能手环靶向开展产品创新机会识别为例,验证了所提路径的可行性。应用结果表明,构建的用户偏好制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径能够为制造商高效开展产品创新活动提供可资借鉴的决策理论支持。

基于S变换双阈值法的汽车零部件载荷谱加速编辑

针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S变换双阈值编辑法与S变换编辑法编辑的加速谱的统计参数、功率谱密度、穿级计数和疲劳仿真结果。研究结果表明,S变换双阈值编辑法可明显压缩原始载荷时间,且其压缩效率高于S变换编辑法,转向节的疲劳损伤和寿命分析误差更小,适用于汽车零部件载荷谱加速编辑研究。

知识产权国内贸易对“双循环”有效联动的影响效应

基于知识产权国内贸易、“双循环”有效联动的时空演化特征分析发现,二者发展变化具有显著的内在逻辑一致性。理论分析认为,知识产权国内贸易可以通过加快高水平自主创新、激发高品质消费需求等,对“双循环”有效联动产生显著的促进作用。进一步利用2001—2020年中国省级面板数据开展的计量检验结果表明,第一,知识产权国内贸易对“双循环”有效联动具有积极促进作用;第二,由于知识产权国内贸易、“双循环”有效联动水平存在显著的空间溢出效应,因此,知识产权国内贸易对“双循环”有效联动的促进作用不仅发生在本地区,而且对相邻地区的“双循环”有效联动也有积极促进效应;第三,知识产权国内贸易对“双循环”有效联动的促进作用,因各地区对外开放程度、人力资本水平、城镇化水平、消费水平和知识产权保护水平的差异而存在一定的“门槛特征”。上述研究不仅有助于深化认识知识产权国内贸易对“双循环”有效联动的现实影响和作用机制,而且对于如何通过加强知识产权国内贸易推动“双循环”互促互进也有重要的政策意义。

基于高光谱成像的烤烟着生部位识别

【目的】采用高光谱成像技术结合机器学习方法,建立烤烟着生部位(上部、中部、下部)的识别模型。【方法】首先,通过分析烟叶在水、氮敏感波段下的强度分布特征,采用了一种结合OTSU和Sauvola图像分割算法的双阈值感兴趣区(ROI)选取方法,然后对比分析不同预处理方法对数据建模的影响规律,采用支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)算法进行判别模型的建立,通过参数寻优进行模型的优化。使用遗传算法(GA)和遗传算法结合连续投影算法(GA-SPA)进行特征波长的选择,建立简化模型。【结果】(1)建立的双阈值感兴趣区选取方法能准确高效地实现烤烟叶片正常叶面区域的选取(2)不同数据预处理方法对识别模型影响较为显著,基于一阶导和萨维莱茨-戈莱平滑(1Der+SG)预处理光谱数据,结合GA选取的特征波长建立的XGBoost着生部位识别模型具有最佳的分类效能,其准确率高达97.78%。【结论】研究建立的基于高光谱成像技术结合机器学习方法的部位模型可满足烤烟着生部位的高效准确识别。

用于双阈值脉冲神经网络的改进自适应阈值算法

脉冲神经网络(spiking neural network, SNN)由于在神经形态芯片上低功耗和高速计算的独特性质而受到广泛的关注。深度神经网络(deep neural network, DNN)到SNN的转换方法是有效的脉冲神经网络训练方法之一,然而从DNN到SNN的转换过程中存在近似误差,转换后的SNN在短时间步长下遭受严重的性能退化。通过对转换过程中的误差进行详细分析,将其分解为量化和裁剪误差以及不均匀误差,提出了一种改进SNN阈值平衡的自适应阈值算法。通过使用最小化均方误差(MMSE)更好地平衡量化误差和裁剪误差;此外,基于IF神经元模型引入了双阈值记忆机制,有效解决了不均匀误差。实验结果表明,改进算法在CIFAR-10、CIFAR-100数据集以及MIT-BIH心律失常数据库上取得了很好的性能,对于CIFAR10数据集,仅用16个时间步长就实现了93.22%的高精度,验证了算法的有效性。

企业信息披露的绿色创新效应研究——基于环境、社会和治理的视角

由健康、环境、社会发展等议题引致的社会责任要求正在重塑企业的经营理念。为探析企业践行环境、社会和治理(ESG)理念能否促进经济与环境的相容发展,以2011—2020年沪深两市A股企业数据为样本,实证分析了ESG信息披露对企业绿色创新的影响。研究发现:ESG信息披露有利于促进企业绿色创新,具体表现为提高企业绿色创新数量、提升企业绿色创新质量以及改善企业绿色创新结构。异质性分析发现,ESG信息披露的绿色创新效应在成长期企业、低碳试点城市企业、弱环境敏感型企业以及中国南方企业中更明显。机制检验表明,ESG信息披露主要通过缓解企业融资约束以及强化企业外部监督的途径来促进企业绿色创新。进一步研究还发现,ESG信息披露对企业绿色创新的影响具有信息披露的门槛效应,分维度的ESG信息披露对企业绿色创新的影响有所差异,ESG信息披露的绿色创新效应可以实现生态环保和经济绩效的双重价值。研究结论不仅有助于深化ESG在我国企业发展中的竞争优势,而且为促进企业绿色创新提供经验证据,也为加速实现“双碳”目标以及形成广泛的绿色生产生活方式提供理论支持和决策参考。

基于小波双阈值滤波算法的膈肌肌电信号去噪方法

针对传统去心电信号(ECG)干扰算法处理异常ECG信号效果欠佳的问题,提出一种基于小波双阈值滤波算法的膈肌肌电(EMGdi)信号降噪方法。该方法以小波系数为基础,构造QRS群波中R峰的检测阈值,进而准确定位R峰位置。在此基础上,采用干扰区间两侧小波平均能量作为干扰区间阈值计算依据,对干扰区间进行平滑处理。通过临床EMGdi信号去ECG干扰实验,结果表明本文方法在去干扰性能上优于传统算法,尤其针对弱EMGdi信号去干扰优势更加明显。

农村劳动力流动、经济增长对城乡二元结构的影响——基于动态面板与门槛效应模型的实证分析

城乡一体化发展是破解新时代社会主要矛盾的关键抓手。近年来,我国经济不断发展,农村劳动力流动规模不断扩大。但城乡二元结构并没有随着经济增长和劳动力流动而同步转化,存在着严重的滞后性。城乡二元结构成为掣肘经济持续发展的重要因素。文章基于2006—2020年我国31省份面板数据,运用系统动态面板模型(SYS-GMM)分析劳动力流动与经济增长对城乡二元结构的影响;运用门槛效应模型,以劳动力流动为门槛变量,分析经济增长对城乡二元结构的非线性影响。结果表明,劳动力流动促进城乡二元结构转化,而经济增长抑制城乡二元结构转化;经济增长对城乡二元结构的作用受到劳动力流动的影响,表现出门槛效应:当劳动力流动规模超过一定限度后,经济增长对城乡二元结构转化的抑制作用将得到缓解。

非平稳强噪声环境中的音频信号端点检测系统

为提高音频信号端点识别能力,设计一种非平稳强噪声环境中的音频信号端点检测系统。构建音频信号端点检测硬件单元,利用预处理单元对音频信号进行预加重、分帧以及加窗处理后,端点检测单元在提取处理音频信号的MFCC倒谱距离特征、频带方差特征的基础上,依据动态阈值估计策略确定恰当阈值;通过双特征参数双门限法来实现对音频信号起止点的确定以及语音帧和非语音帧的分离;利用包络确定延时单元,防止噪声段被错误识别为语音段,避免出现拖尾太长问题。实验结果表明,所设计系统可实现非平稳强噪声环境音频信号端点检测,检测误差满足设定要求。

基于改进Canny算法的焊缝图像边缘检测

目的 针对复杂环境下焊缝图像的边缘检测问题,基于传统的Canny算法,将中值滤波替换高斯滤波,并将非极大值抑制(NMS)进行改进,得到一种面向复杂环境的改进Canny算法的焊缝图像边缘检测方法。方法 对焊缝图像进行中值滤波,保留图像的边缘信息,平滑区域内的细节,接着利用梯度方向局部均值偏差进行改进的非极大值抑制,综合考虑梯度幅值的大小和梯度方向对焊缝边缘检测的影响,最后使用双阈值法检测和连接边缘,根据焊缝图像的特点选择相应的阈值,既可以保证边缘检测的结果的准确性,也可以有效地避免一些噪声干扰。结果 与传统的Canny算法和其他一些滤波器改进的Canny算法等进行对比分析,所提出的方法的边缘保持度和边缘线性连接程度效果是最好的,边缘保持可以使检测结果保留原始焊缝图像的60%左右,同时边缘的连接程度相较于传统的Canny算法均有所提升,并且对焊缝图像中伪边缘的抑制效果也有所改善。结论 所提出的改进的Canny算法通过对滤波、NMS算法的综合优化,可以有效地检测出焊缝图像中的边缘信息,且有良好的焊缝图像边缘检测效果。

基于改进Canny的弓网燃弧识别算法研究

针对使用传统Canny算法进行弓网燃弧检测导致的检测率低的问题,文章以地铁燃弧图像为试验目标,提出了基于改进Canny算法的弓网燃弧检测技术。针对传统Canny算法中高斯滤波导致图片模糊的问题,提出了双边均值迁移滤波(Bilateral Mean Shift Filtering,BMSF)进行滤波处理取代传统的高斯滤波;针对手动输入阈值导致算法适应性差的问题,引入了Otsu算法改进传统的双阈值算法;针对部分燃弧过小而引起的漏检现象,将处理后的二值图像进行膨胀操作,增强燃弧的边界信息。将改进算法与传统算法进行仿真试验评估。结果表明在普通环境与强光环境下,准确率都有一定程度的提升,为基于图像处理的燃弧检测方面的研究提供了新思路。

双波长LD泵浦Nd^(3+)∶YAG免温控被动调Q激光器的研究

传统的固体激光器体积、重量大,功耗高,限制了其在空间受限设备中的应用。被动调Q的LD泵浦免温控固体激光器省去了复杂的温度控制装置,调Q机构简单,能够满足复杂温度环境的特殊应用场景的小型化、低功耗要求。提出了基于双波长LD泵浦实现宽温度范围免温控阈值自适应的1.06μm激光脉冲输出方法。基于Nd∶YAG晶体设计了角锥棱镜谐振腔,仿真分析了LD泵浦源到激光棒的面心距对热负载的影响,并确定4 mm的最佳面心距。数值分析了相同泵浦功率下-40~60℃温度范围内激光静态能量输出变化,以及不同初始透过率的可饱和吸收体对激光阈值脉宽的影响。计算结果表明在-37℃~60℃范围内,阈值脉宽都在200μs以下,阈值脉宽最低点达到了29.4μs。构建主波实时探测的阈值自适应调节装置并搭建实验系统,实验结果表明,在温度范围为-35~60℃时,阈值脉宽变化范围为40~180μs。采用激光腔体一体加工成型,应用轻量化的铝合金材料,实现工程化应用,体积83.5 mm×44 mm×29.5 mm,重量约为230 g。在23.8%初始透过率的饱和吸收体条件下实现单脉冲输出能量42 mJ,脉冲宽度5.2 ns。

鱼与熊掌能否兼得:数字普惠金融的商业性与公益性及作用机制

数字普惠金融的商业性目标关注金融机构的盈利和可持续发展,公益性目标则致力于解决贫困、减少不平等、提高社会福利等问题。基于我国2011—2022年的省级面板数据,测算泰尔指数,使用固定效应回归、中介效应检验、门槛效应及一系列稳健性检验探索数字普惠金融能否实现鱼与熊掌兼得,用工具变量控制内生性问题,探索其双重目标下的影响及作用机制。结果表明数字普惠金融在西部地区可以实现双重目标的兼得,公益性目标在实现过程中存在单门槛效应,减贫动力断崖式放缓。

结合卷积注意力机制改进YOLOv5s的垃圾检测

针对传统生活垃圾检测模型检测精度低,假阳性和假阴性高的问题,提出一种结合卷积注意力机制改进YOLOv5s的垃圾检测算法。首先,利用改进的双阈值非极大抑制算法(NMS)查找原始YOLOv5s的锚框中置信度较高的检测框;然后,利用卷积注意力机制(CBAM)改进CSPDarknet53特征提取网络,强化映射到深度特征空间的特征的表达能力;最后,在自制垃圾检测数据集上对改进的网络进行训练,实现垃圾的快速定位与识别。通过在真实场景中进行测试,结果表明所提模型可以实现不同形态的多种垃圾定位与识别,平均识别精度达到95.61%,召回率达到94.85%,F1值可以达到95.70%,同时可以实现单幅图像6.01 ms的检测时间开销,满足实际应用需求,有助于促进垃圾智能化检测的效率。

基于模糊数学的光学图像边缘自适应检测研究

图像中光照条件的变化会对边缘检测产生影响,在光照不均匀或者强烈变化的情况下,边缘检测更加困难,为了实现对光学图像边缘的有效检测,提出基于模糊数学的光学图像边缘自适应检测方法。采用补偿函数对光学图像展开光照补偿,提升光学图像亮度,再对提亮图像展开比例线性调整与转换。采用同态滤波方法调整光学图像的光照分量与反射分量,使光学图像的清晰度得以提高。结合小波变换方法和自适应双阈值方法对光学图像边缘点进行提取,采用模糊数学中的模糊C均值方法对提取的光学图像边缘点展开聚类,获取光学图像边缘,实现光学图像边缘自适应检测。实验结果表明,所提方法的DBI指数为0.21,CHI指数为0.97,F-Measure最高值为0.98,说明其图像处理性能好、边缘检测精度高,适用于光学图像边缘自适应检测。

基于自适应天空区域分割的图像去雾算法

针对暗通道算法在处理图像中天空区域时会出现色彩失真和光晕现象以及大气光值错误估计的问题,提出一种改进的暗通道先验去雾算法。利用雾图中天空区域的物理特征粗略分割图像天空区域,从天空区域中对大气光值进行估计;设计一种自适应双阈值分割方法用于天空区域的精细分割,提出一种基于亮通道先验的透射率估计方法,将亮通道先验模型估计的天空区域透射率值和暗通道先验模型估计的前景区域透射率值进行融合;引用一种快速引导滤波器对融合后的透射率进行边缘细化,基于大气散射模型完成图像的复原。实验结果表明,该算法很好地克服了暗通道算法的缺陷,保留了复原图像的视觉真实性。

基于视频图像识别的电力施工现场安全自动监测研究

电力施工现场安全监测识别结果不理想,为此,提出基于视频图像识别的电力施工现场安全自动监测的研究。通过结合非极大值抑制和自适应阈值生成,实现了双阈值分割操作,并利用三位独热码标记边缘点可能性;通过多维特征匹配和差值评估,有效识别了大部分施工现场的安全隐患。在测试结果中,只有少数情况未达到100.0%,但有效识别次数均超过19次,显著提升了安全监测的准确性。

双重环境规制对制造企业绿色创新效率的影响研究

合理的环境规制水平对企业绿色创新效率的提升具有重要意义。选取2012—2021年上市制造企业作为研究对象,运用系统GMM模型分析双重环境规制对制造企业绿色创新效率的影响效应,并分别以正式和非正式环境规制为门槛变量,运用面板门槛模型检验双重环境规制与制造企业绿色创新效率之间是否存在非线性关系。结果表明:滞后一期的绿色创新效率对当期的绿色创新效率具有显著的促进作用;正式环境规制对企业绿色创新效率产生明显的抑制作用,且存在双重门槛效应;非正式环境规制对企业绿色创新效率的影响系数显著为正,并存在单一门槛效应,呈现明显的非线性特征。

基于视觉传达技术的无参考低光照图像增强方法

为了优化低光照图像增强效果,提出基于视觉传达的无参考低光照图像增强方法。所提方法通过全景成像技术重构低光照图像,并采用计算机原理模拟光学成像系统,引入多重分形法和半软阈值指数衰减法去除重构图像上的噪声。通过亮暗双通道系数计算图像增强过程中的最佳透射率,并以此透射率对低光照图像展开增强处理。实验结果表明,所提方法重构图像完整、图像整体质量高、SIMM值接近于1,在不影响图像清晰度的前提下实现了图像去噪,对低光照图像的增强效果明显,避免了增强过程中的图像曝光,做到了图像细节的完整保留。

信号峭度不定干扰下的电缆局部放电模式识别研究

电缆不同类型缺陷引发的放电故障受信号偏斜度、峭度的影响,造成电缆的局部放电信号模式识别效果较差。为此,在信号峭度不定干扰下,提出基于卷积神经网络的电缆局部放电模式识别方法。采用小波阈值去噪方法预处理电缆局部放电信号。运用双树复小波变换提取局部放电信号特征。通过提取偏斜度和峭度刻画信号的分布特征,可以解决信号峭度不定干扰问题。采用卷积神经网络训练提取的特征,并将该特征作为分类器完成电缆局部放电模式识别。试验结果表明,该方法的识别准确率高于95%、识别时间低于5.4 s。该方法应用后具有较好的电缆局部放电模式识别性能。