城市居民对周边旅游资源开发的期望特征——以湖南黑麋峰森林公园为例

城市居民无疑是城市周边旅游带的目标客源市场,在进行城市周边旅游资源开发的规划中,必须注重客源城市居民对旅游产品的期望特征的研究。黑麋峰森林公园是一个毗邻株洲市的旅游地。采用了问卷调查的途径,用抽样的方法进行了调查,得出了株洲市居民对其旅游资源开发的期望特征。多数居民期望生态景观为主的旅游产品,希望在黑麋峰进行旅游观光和休闲娱乐,对于生态景观观光、奇山异石观光有特别兴趣,期望以家庭和亲友结伴的方式,以公共交通方式出游,多数人认为一次旅游消费的花费应该是100～300元,在黑麋峰旅游2天,期望住在旅馆招待所里。这一案例表明,城市居民普遍喜爱生态旅游产品和休闲度假旅游产品,回归大自然的意向明显,对于旅游产品的价格敏感,希望开发低价旅游产品,形成大众旅游格局。

基于图像序列期望特征的阈值分割方法

针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方法在处理具有强一致性特征样本序列时所具有的易调试性、实时性优势。结合列车车厢钩尾螺栓图像特征提取实例进行定量分析,验证了方法的有效性。

基于特征数期望最小化的人脸检测分类器构建

目前Boosting训练算法已被广泛地应用于人脸检测中级联分类器的构建,而Boosting及其大量改进算法都主要关注于检测率而不是分类器的性能。文中提出了一种新的基于检测特征数期望值最小化的级联分类器构建方法使得分类器的各层特征数组合达到最佳性能。实验结果表明最优组合的检测特征数期望值比已发表的组合要小将近2倍,从而获得了比已发表的特征数组合高出近80%的性能提升。因此该方法适用于使用Boosting及其变形算法构建具有最佳性能的级联分类器。

图像识别中的深度学习模型剪枝技术

为了探索用少量的图像数据指导模型剪枝,同时缩短确定裁剪哪些卷积核的时间,该文提出了一种基于卷积核输出特征图的和值的期望进行模型剪枝的策略。将少量的图像输入剪枝前的深度学习模型中,将同一层卷积核输出的特征图根据和值的期望进行排序,按照一定的剪枝率剪去较小期望值对应的卷积核。根据该文提出的模型剪枝策略,在3个通用的公开数据集CIFAR-10、CIFAR-100、ILSVRC-2012上进行了测试,并与目前主流的一些模型剪枝算法进行了对比。实验证明,该文提出的模型剪枝策略在VGG-16-BN上参数量压缩87.3%,每秒浮点运算次数(FLOPs)压缩78.6%,该模型在CIFAR-10上仍能达到93.19%的分类识别精度。在CIFAR-100数据集上,模型剪枝策略在ResNet-56上FLOPs压缩67%,仍能达到67.96%的分类识别精度。

基于推土机距离的证据冲突强度量方法

针对D-S(Dempster-Shafer)证据理论中的冲突因子k不能有效度量证据之间的冲突程度的问题,首先提出了证据冲突强度量函数需要满足的期望特征,然后提出了一种新的基于推土机距离的证据冲突度量方法。该方法不要求不同证据有相同的焦元数量,并且可以直接计算含有非单子集命题的证据冲突。理论和实验表明,所提方法给出的冲突度量大小能够正确表征2个证据间冲突的程度,并具有证据冲突强度量函数的所有期望特征,表明所提方法是一种有效的证据冲突强度量方法。

考虑电容器动作次数的配电网无功优化解法

根据采用递归合并模式划分策略来启发式地考虑电容器动作次数约束,将时间段的无功优化近似解耦为若干子时间段的无功优化,子时间段数目即为约束的动作次数,挖掘并定义子时间段的期望特征网络,结合期望特征网络,建立物理意义更为明确的子时间段多目标无功优化模型,并采用自适应遗传算法来求解此无功优化模型,所有子时间段无功优化模型求解完毕即得到原无功优化模型的解。仿真算例验证了优化模型以及求解思路、算法的有效性。