基于HSV空间的彩色图像直方图检索技术

传统彩色图像的直方图检索技术基于RGB空间,但研究发现,RGB空间不符合人眼的视觉感应。因此本文提出的算法是在HSV空间上计算彩色图像的三维直方图,通过非均匀的划分三个分量色相H（Hue）、饱和度S（Saturation）和亮度V（Value）的采样区间,得到不同的检索结果。实验结果分析表明,在HSV空间,不同的分量在不同类型的图像中的作用是不一致的。     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P（Peer to Peer）借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法。通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将这些特征作为预测指标用于违约风险预测,依据多种非线性预测方法分别构建基于传统财务指标预测模型和引入社会网络风险特征后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了对比分析。实验结果表明,P2P借贷社会网络关系中蕴含着与借贷项目违约风险显著相关的特征,通过对这些特征进行有效挖掘并将其合理引入P2P借贷项目违约风险预测模型,有助于提高借贷项目违约风险预测效果,为投资者的投资风险规避及P2P借贷市场风险管理提供支持。     

考虑公平关切的服务供应链协调契约

针对服务集成商公平关切行为, 建立了服务提供商和服务集成商的博弈模型, 分析论证了批发价契约无法实现服务供应链协调的问题, 探讨了“成本共担+收入共享” 组合式契约协调的有效性. 研究结果表明, 成本共担契约和收入共享契约都无法实现服务供应链的协调, 而组合式契约不仅能有效协调服务供应链, 且协调具有一定柔性, 但随着服务集成商公平关切程度的增加, 服务提供商与服务集成商的协调空间变小, 协调柔性减弱, 且对服务提供商更不利.     

一种多维度的O2O电子商务声誉计算模型

移动通信技术与可信支付技术的成熟,使得近年来O2O商务飞速发展。声誉管理是交易双方建立信任关系的坚实基础,但目前针对O2O商务特点的声誉研究却几近于无,已有的P2P、B2C、C2C商务的声誉研究又无法反映O2O商务模式的特点,不适用于O2O商家的声誉计算。针对这些问题,提出了一种新的O2O商家声誉计算模型ESRep。模型根据O2O本地服务业的特点进行多维度思考,对商家的运营时间、客流量等因素进行分析,同时也考虑客户的评价、交易价格偏离度、交易双方空间距离等因素,充分体现了O2O商务线上和线下的特点。仿真结果表明,模型能够有效反映O2O商家的真实声誉,降低恶意节点的评价作用,遏制节点的声誉共谋行为。对比实验表明该模型具有良好的性能和精度。     

一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法

信任是保证在线服务质量的前提。针对电子商务环境存在的复杂性、模糊性和不确定性等因素,引入直觉模糊理论,提出了一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法,给出了两类信任反馈属性集成直觉模糊信息的方法,通过直觉模糊熵确定属性权重,并利用直觉加权算数平均算子求出实体的综合直觉模糊数,从而全面、客观和细腻地反映信任的模糊性和不确定性。计算实例和仿真实验表明,基于多维集成直觉模糊信息的信任评估方法是可行的,通过对风险偏好因子的灵敏度分析,发现服务请求者风险偏好不同,则评估的服务提供商的信任得分也不同;同时也验证了该方法可以有效地抑制恶意节点的攻击,为电子商务环境下信任评价的研究提供了新思路。     

三角模糊数型多属性决策的灰色关联法

针对包含语言评价信息的三角模糊数型多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法。该方法定义各方案与理想点的三角模糊数灰关联系数,通过求解最小最大偏差优化模型客观地确定了属性的权重,根据方案的灰关联度给出方案排序结果。应用实例验证了算法的有效性和实用性。     

基于期望值的模糊多传感器信息融合方法

通针对目标类型的特征指标值和传感器的测量值均为三角模糊数的多传感器类型识别问题,提出了一种新的融合方法.该方法将三角模糊数决策矩阵元素转换为期望值,通过求解目标类型与未知目标属性偏差最小的优化问题得到属性的权重,根据各目标类型的综合属性期望值给出目标识别结果.较好地避免了属性权重选取的主观性,计算简单,易于计算机上实现,仿真实例表明了方法的有效性和实用性.     

基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类

自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络,已经得到了广泛的应用,它通过对输入信号的竞争学习,将样本划为不同的类别,但其分类效果常很难令人满意.提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法,并和传统的SOM网络进行了对比,Iris数据和Wine数据的分类实验表明,该方法可以明显改进SOM网络的分类效果.然后对某地Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验,实验结果表明,与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的SOM网络相比较,基于混合核函数的SOM神经网络方法的分类效果有较明显的提高.     

基于幂均算子的区间型多属性决策方法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,提出一种新的决策方法．定义了区间数幂均算子和区间数的相似度,利用一致度矩阵获得每个属性与其他属性的相对一致度．通过区间数幂均算子集成得到方案的综合属性值,进而给出了方案的排序结果．该方法不需要求解属性的权重．应用实例表明了所提出方法的有效性和实用性．