委托--代理契约与事业部组织企业的营销战略

企业营销战略的实施很大程度上取决于各个事业部的营销战略的协调配合,而各个子公司是独立的法人,“经济人”的理性要求他们应该追求自身的利益最大化来选择战略．因此,各个子公司的营销战略与企业的总目标之间便有可能发生冲突．对子公司的管理者进行适当的委托—代理契约的设计,可以诱使其管理者做出有利于企业总目标的营销战略的选择。     

基于VC++的月球车的数据采集处理系统

介绍了基于VC 的月球车的数据采集处理系统.利用数字罗盘对月球车机器人的俯仰角、航向角和横滚角进行数据采集,并通过对话框实时得到检测数据.采用模糊控制的研究策略,运用MFC对采集的数据进行处理.使机器人的姿态测量精度稳定在±5°左右,有效地保持了机器人在运行中的水平状态,验证了该数据采集处理系统在保持机器人水平运行中的可行性.     

网络数字实时监控系统视频数据传输的设计及实现

针对网络数字实时监控系统，给出了用网络进行实时视频数据传输及控制的方案和用软件具体实现的方法，在软件实现过程中，充分利用Windows多线程机制，采用了Windows套接字网络编程API。综合使用TCP和UDP多播通信方式，通过合理地选择及处理网络I／O模型，进行异步数据的接收和发送；并采用了循环内存缓冲队列进行了数据的收发控制。     

改进的二维最小卡方散度图像分割方法

传统的交叉熵阈值法具有抗噪性能差,计算时间长等问题。为了改进算法的性能,提出了一种二维最小卡方散度图像阈值化分割新准则,构建了基于改进中值滤波的新型二维直方图。利用对称卡方散度描述分割前后图像之间的差异程度。使用关键阈值对滤波图像进行分割,达到最佳的分割效果。实验结果表明,与二维Otsu和二维最小交叉熵法相比,提出的方法不仅大大缩短了分割时间,而且分割性能与抗噪性能更强。     

基于UML和平台的嵌入式系统设计方法研究

针对嵌入式系统设计和开发的特点和需求的不断提高导致设计开发的复杂性,研究了将UML和平台结合进行嵌入式系统设计的一种方法,使用UML描述平台细节和所提供的功能;利用UML的扩展特性建立了一种UML平台profile,包含建立新的构造类、构造关系、标签值和约束;并将这种UML和平台相结合的设计方法应用在嵌入式系统实例上,选择了组成嵌入式系统实例的硬件和软件平台,针对实例平台不同的服务层次建立了面向应用建模服务的相应实例平台模型,使用了静态图和动态图表示了这种平台模型,并且描述了实例平台模型的一种应用.     

基于稀疏编码和岭回归的文本图像复原算法

为解决现有稀疏编码方法在文本图像复原中存在的编码码元表述空间有限和计算时间长的问题,提出了一种基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法。首先,该方法在训练阶段使用样本图像块训练出用于稀疏表达的字典,并根据样本图像块和编码码元之间的欧氏距离对样本图像块进行聚类;其次,在局部流形空间构建低质量文本图像块和清晰文本图像块之间的岭回归,实现对编码码元表述空间的局部多线性扩展和快速计算;最后,在测试阶段搜索和低质量文本图像最相近的编码码元,计算出近似的清晰文本图像块,从而避免计算耗时的低质量文本图像块的稀疏编码。实验结果表明,所提算法在恢复的图像质量上相比现有的基于稀疏编码的算法在峰值信噪比上高0.3~1.1 dB,耗时降低了1~2个数量级,为提高文本图像复原质量和提升算法运算速度提供了一种解决方案。     

基于矩阵分解与用户近邻模型的协同过滤推荐算法

针对个性化推荐系统中协同过滤算法面对的矩阵稀疏和新使用者问题,提出基于矩阵分解与用户近邻模型的推荐算法。通过对用户档案信息构建近邻模型以保证新使用者预测的准确性;同时考虑到数据量大和矩阵稀疏会引起时间和空间复杂度过高等问题,引入奇异值矩阵分解的方式,从而减小矩阵稀疏和数据量大的影响,提高推荐系统的准确性。实验结果表明,该算法能有效解决大数据量的矩阵稀疏问题以及新使用者问题。     

利用LapSVM的快速显著性检测方法

目的 随着互联网技术的发展,信息的数量呈几何级数增长。信息改变着人类的传统生活方式,它可以给人们的娱乐,教育,商业活动提供便利。但是另一方面,需要处理的信息数量大大超过了计算机的处理能力,因此,如何使计算机能像人眼一样可以自动在大量信息中选择重要信息进行加工就显得十分重要。图像的视觉显著性信息能够反映图像中不同区域对人视觉系统刺激的程度。可靠的显著性方法可以从大量的信息中自动预测预测和挖掘重要的视觉信息,这些信息可以为图像分割、图像检索等应用提供有价值的线索。目前,显著性检测算法的鲁棒性和实时性是研究的热点。本文提出一种基于拉普拉斯支持向量机（LapSVM）的快速显著性检测方法。方法 采用简单线性迭代聚类算法SLIC（simple linear iterative clustering）将原始图像首先分成若干个超像素块,并用它代替图像像素参与计算,可以减少算法所需的计算量。利用超像素之间相似性构建图Laplacian。分析每个图像块的边缘特性定义粗糙标识样本,并利用一种快速LapSVM进行分类。LapSVM是一种基于流形正则化的半监督分类方法。通过引入提前停止机制来加速LapSVM的训练。这样可以快速地计算出一个近似结果。计算的复杂性由原来的O（n³）降到了O（kn²）,其中n是未标识样本和标识样本的数量。k是经验评价值,它远远小于n。通过分析得到的分类结果,提取出更准确的背景和目标样本作为新的标识样本再次进行LapSVM分类。最后,利用能量函数对分类结果进行优化得到最终的显著性检测结果。结果 ASD数据库是MSRA数据库的子集,包含1 000幅图片,被广泛用于各种显著性检测算法的实验中。本文算法在ASD图像数据库上与7种流行的图像显著性检测算法进行对比实验。本文算法不仅在准确率和召回率上保持了与其他算法相当的鲁棒性,平均绝对误差达到4%左右,同时算法的平均运行时间缩短为0.03 s左右。结论 提出一种基于LapSVM的快速图像显著性检测算法,通过区域边缘特征和分类结果分析,实现图像中背景和目标样本的准确检测。实验结果表明,本文算法具有良好的鲁棒性,显著地提高了算法的实时性。因此,与其他算法相比本文算法更适用于检测跟踪等实时性要求较高的场合。该方法可以在较短的时间内,以更好地准确率水平提取显著性区域。     

双氧水-双氰胺活化体系低温练漂工艺

介绍了以双氰胺作为双氧水活化剂的80℃低温练漂工艺．双氧水分解率数据显示．双氰胺在80℃对双氧水具有一定的活化作用．能促进双氧水的分解。经以双氰胺为活化剂的低温练漂工艺处理过试样．其白度和毛效与经过传统高温练漂工艺以及使用多功能精练剂DMA的练漂工艺处理后试样的相当,但强力损失率较后两者低,同等条件下染色后．试样K／S值较后两者高：污水方面,此低温练漂工艺所得废水的色度、BOD值以及COD值均较低;成本方面,加工纯棉针织物,以双氰胺作为双氧水活化剂的低温练漂工艺比传统高温练漂工艺要节省63．9元．比使用DMA的练漂工艺节省18．3元．这给双氧水一双氰胺活化体系低温练漂工艺的工业化带来了可能。     

棉针织物的H2O2/双氰胺活化体系低温练漂

将双氰胺作为双氧水活化剂应用于棉针织物低温练漂工艺,结果表明,双氰胺对双氧水具有一定的活化作用,能促进双氧水的分解.H2O2/双氰胺活化体系低温练漂织物的白度和毛效与传统工艺相当,强力损失小,染色得色率高.该体系成本低,排放废水的色度、BOD、COD值均较低,有利于节能减排.