基于μσ-DWC特征和树结构M-SVM的多维时间序列分类

为了实现多维时间序列的分类,提出基于统计量-小波系数(μσ-DWC)的序列特征提取方法和新型树结构多分类支持向量机M-SVM模型.分类算法的实现过程如下:利用该特征提取方法将原始多维时间序列映射到特征空间,获得原始序列的压缩表示,即特征向量;得到训练集的特征向量表示之后,训练和构建树结构M-SVM模型;提取未知序列的特征向量并输入已训练完成的树结构M-SVM模型,得到未知序列的类标号,完成分类.实验结果表明:该算法比传统的分类方法具有更高的分类准确率和预测速度,同时可以保证较理想的训练速度.

LF30-Ⅳ型聚合釜与45m^3聚合釜应用比较

根据河北宝硕股份有限公司氯碱分公司现有两套聚合装置的实际状况,对国产LF30-Ⅳ型与45 m3聚合釜的技术特性、结构特点、工艺安装配置情况、运行情况以及所生产产品的产量、质量进行了对比。同时简要介绍了两套聚合装置的配套后处理工艺。

两种混养模式海水池塘浮游生物的群落结构及其粒径特征

为了解“海蜇–缢蛏–牙鲆–对虾冶和“刺参–对虾冶两种混养模式海水池塘生态系统特征,于2013年4月—2014年3月采用野外调查方法研究了辽宁省两种混养模式的池塘浮游生物群落结构及其粒径特征。结果表明：“海蜇–缢蛏–牙鲆–对虾冶混养池塘共检出浮游植物48种,以硅藻门和绿藻门种类为主,浮游植物平均密度和生物量分别为26.50×105ind./L、0.90 mg/L,共检出浮游动物24种,主要为原生动物和桡足类,浮游动物平均密度和生物量分别为81.57 ind./L、0.51 mg/L,浮游植物、浮游动物的多样性指数平均值分别为2.28、1.49;“刺参–对虾冶混养池塘共检出浮游植物57种,也以硅藻门和绿藻门种类为主,浮游植物平均密度和生物量分别为3.99×105ind./L、0.41 mg/L,共检出浮游动物33种,主要为原生动物和桡足类,浮游动物平均密度和生物量分别为73.19 ind./L、0.13 mg/L,浮游植物、浮游动物的多样性指数平均值分别为2.20、0.93;两种混养池塘浮游植物粒径为2.50~69.62滋m,浮游动物粒径为11.09~560.41滋m。研究表明,“海蜇–缢蛏–牙鲆–对虾冶混养池塘的浮游生物种类相对较少,但其密度和生物量较大。

浅析《新月的埃米莉》的艺术特色

无论是从其作品的质量还是数量而言,露西·蒙格马利毫无疑问当推加拿大最著名的儿童文学作家,《新月的埃米莉》是其代表作之一。这是一部成长题材的小说。借用娴熟的技巧,蒙格马利把成长的美丽与忧伤巧妙地糅合在一起,轻松活泼地展现给读者。本文从小说的结构、叙述方式和意象的应用三个方面对其进行了解读。

“定语+的+人称代词”结构生成机制探析

从功能及认知语法出发,运用主观性与主观化理论,结构主义的分布、比较、变换研究方法,探讨了形成M+PP结构的深层语义机制,及通过哪些语法手段生成M+PP结构。首先,人称代词的五大语义特征决定了它能够受定语修饰形成M+PP结构,其次,从人称代词内部带定语能力的强弱差异,得出并解释人称代词受修饰的优势序列的内在原因;最后,一般性结构通过三种语法手段(句法成分提取、关系从句化、句法移位)实现语义功能由陈述转为指称,生成M+PP结构。

基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法

牦牛个体身份标识是实现个体建档、行为监测、精准饲喂、疫病防控及食品溯源的前提。针对智慧畜牧智能化、信息化等养殖平台中动物个体识别技术应用需求,本研究提出一种基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法(Transfer Learning-Multiscale Feature Fusion-VGG,T-M-VGG)。以预训练的视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGG)为骨干网络构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,获取其Block3、Block4、Block5输出的特征图,分别用F3、F4、F5表示,将F3和F5经过三个不同膨胀系数的空洞卷积组成的并行空洞卷积模块增大感受野后,送入改进的特征金字塔进行多尺度特征融合;最后利用全局平均池化代替全连接层分类输出。试验结果表明,本研究提出的T-M-VGG算法在194头牦牛的38,800张数据集中识别准确率达到96.01%,模型大小为70.75 MB。随机选取12张不同类别牦牛图像进行面部遮挡测试,识别准确率为83.33%。本算法可以为牦牛脸部识别研究提供参考。

全球数字文化企业跨境并购的网络结构及其时空演化

数字文化企业的跨境并购活动在国家(地区)间形成了涉及资金、技术、知识等高级生产要素的“网络空间”,对重塑世界经济地理格局具有重要影响。基于此,综合运用复杂网络方法,旨在探究数字文化企业跨境并购网络的空间结构及其演化特征。研究认为:(1)数字文化企业跨境并购网络正在由北美、西欧主导的“双核”格局逐渐演变为北美、西欧、亚太主导的“三极”格局;(2)经济全球化造成的两极分化诱发了数字文化企业跨境并购网络的“富人俱乐部”现象,全球数字文化企业跨境并购网络的中心化程度不断加深;(3)全球数字文化企业分工体系的细化和区域经济集团化、一体化程度的加深提升了邻近国家(地区)间的并购偏好和联系水平,数字文化企业跨境并购网络呈现出显著的小世界特征;(4)数字文化企业跨境并购网络表现为“核心-边缘”圈层结构。其中,北美、西欧地区始终占据网络核心;而非洲、拉丁美洲以及中亚、西亚地区则位于网络边缘,且处于“被收割”状态。