位面切割在非负矩阵分解人脸识别方法中的应用

非负矩阵分解方法将人脸图像表示为基图像的线性组合,较好地提取了人脸的局部特征。应用非负矩阵分解和奇异值分解相结合的方法识别人脸,实验结果表明,这种方法并不能有效提高识别率。位面切割可有效降低人脸图像中的噪声信息,基于这一认识,笔者提取了将位面切割应用于人脸识别的方法,在ORL人脸库上的实验证明了这一方法的有效性。     

基于DRNN神经网络的非线性系统的广义预测控制

提出一种针对一类可分非线性系统的广义预测控制算法。首先利用对角回归型神经网络（Diagonal Recurrent Neura Network,简称DRNN）逼近非线性子系统,线性子系统的模型采用受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）,从而建立了一种适合于非线性系统的广义预测模型。在该算法中引入柔化系数矩阵,避免矩阵求逆的计算,减少了在线计算量。仿真结果表明,该广义预测控制算法具有响应速度快、控制效果好的特点。     

无穷远平面单应性矩阵的线性复原算法

通过推导基本矩阵对唯一确定无穷远单应性矩阵的计算公式,给出从一对线性无关运动下的三幅视图特征点集线性复原无穷远单应性矩阵的新算法,它不但用算法证明复原无穷远单应性矩阵的充要条件,并且在计算速度、复原精度和抗噪能力上与吴-胡算法相比都有较显著的提高。     

有源功率因素校正APFC电路的研究

本文从功率因素的定义出发,得出功率因素校正实现的方法。介绍了升压式有源功率因素校正APFC电路基本原理,分析了基于UC3854的APFC电路的组成及工作过程,并给出UC3854典型应用电路。     

r-循环矩阵特征值反问题

本文介绍了r-循环矩阵的基本内容,提出了r-循环矩阵特征值反问题Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,利用r-循环矩阵的基本性质给出了它们有解的充分必要条件及求解算法。     

“出版+播客”融合发展的困境及其疏解

随着听觉文化实践逐渐在视觉主导的媒介环境中崛起,出版业在数字化转型进程中迎来“音频转向”,播客成为出版业开拓“耳朵经济”的重要尝试。然而,我国出版类播客商业运营存在市场影响有限、盈利模式模糊、受众破圈困难等问题。因此,出版业需要快速转变媒介思维,根据播客媒介特征打造以声音经济为核心的融合出版模式,同时明确播客在融合出版矩阵中的功能定位,针对播客用户场景化需求进行产品服务创新。     

关键核心技术突破能力建设需求分析

在新一轮产业变革向纵深演进的背景下,关键核心技术突破能力建设对于完善我国科技攻关体系,实现产业发展的自主可控具有重要意义。本文借鉴军事领域CBP思想构建了以协同融通集聚能力—创新投入与转化能力—创新资源保障能力为核心维度的“三力”模型,探讨关键核心技术突破能力建设需求及“三力”间相互作用机制。在此基础上,建立了关键核心技术突破的能力建设评估指标体系,并采用熵权—灰色关联投影矩阵模型对我国集成电路产业2009—2020年关键核心技术突破的能力需求建设状况进行测算,实证检验了指标体系的可行性和有效性。结果表明：政府、产业、企业多个主体之间的协同效率以及产业集聚、资金投入、制度建设等诸多子能力是影响关键核心技术突破的主要因素。我国集成电路产业关键核心技术突破的能力需求建设水平呈波动上升趋势,创新投入与转化能力是IC产业能力建设的主要影响者,在2019和2020年呈上升趋势,协同融通集聚能力和创新资源保障能力相对偏弱,仍须加强。本文为关键核心技术突破的能力建设需求提供实践启示。     

风险传导下的供应链鲁棒性分析与仿真研究

运用复杂网络、Repast(recursive porus agent simulation toolkit)仿真的方法综合分析风险传导下的供应链鲁棒性问题。首先对供应链的风险传导进行分析;然后基于复杂网络的静态拓扑连接特性,给出一种以列昂杰夫矩阵及其欧几里德范数作为度量供应链鲁棒性指标的方法;继而基于Repast S仿真分析风险传导下的供应链系统鲁棒性表现,得到在供应链网络中节点企业(点)和企业间联系(边)最初出现风险时对供应链鲁棒性影响的差异等结论。     

我国食品工业低碳创新能力的实证研究——基于状态转移矩阵与集对分析耦合模型

综合考虑我国食品工业低碳创新能力的影响因素,从低碳创新资源投入、低碳创新生态产出、低碳创新科技产出、低碳创新经济环境、低碳创新自然环境5个方面构建食品工业低碳创新能力评价评价指标体系,运用状态转移矩阵及集对分析耦合模型,对"十二五"期间我国食品工业低碳创新能力进行评价,并以这段时间为基期,运用马尔科夫转移矩阵,对2015—2017年以及稳态下的食品工业低碳创新能力进行预测,以期为企业提升低碳创新能力提供依据。     

基于图像矩阵变换的PCA及人脸自动识别

在图像主分量分析的基础上,提出了一种基于图像矩阵变换的主分量分析方法．该方法首先对图像矩阵进行适当的变换,用得到的新的图像矩阵构造图像总体散布矩阵后,再运用图像投影主分量分析进行特征抽取．该方法在ORL标准人脸库上的试验结果表明,经过适当的变换后抽取的鉴别特征在识别性能和速率上均优于单纯的图像主分量分析方法．另外,在AR人脸库上的试验结果也表明该方法对光照变化具有较强的鲁棒性．