基于层次分析法与模糊综合评价法的纺织企业绿色供应链评估研究

基于层次分析法与模糊综合评价法面向纺织企业进行绿色供应链评估模型设计。构建了评估指标体系,其中包含硬性指标与绿色指标两项一级指标与多项二级指标。通过改进层次分析法与模糊综合评估法有机结合,针对纺织企业绿色供应链的供应商做了全方位定量评估。同时以实例分析验证了纺织企业绿色供应链评估模型,结果表明,引进评估人员信度可以避免评估人员存在主观性差异,从而影响评估指标权重赋值,所构建一致性序列关系与评估矩阵一致性要求相符,在很大程度上保障了所计算的综合评估指标权重的科学性与合理性;引进模糊综合评价法可客观、定量评估供应链供应商,评估结果具备较高客观性与公平性。     

基于高斯过程动态模型的人体节奏运动合成

提出一种新的基于高斯过程动态模型的节奏转移方法。该方法能够准确、有效地将现有运动中的节奏信息转移到新的运动中去,适用于各种不同类型的运动。首先,使用短时（short term）PCA计算源运动的节奏点,组合3种重要的运动特征求解目标运动的特征点;然后,使用动态规划算法来找到两者之间的最佳匹配,最大化减少计算时间及对目标运动的修改;最后,使用高斯过程动态模型对目标运动进行学习,并在隐空间进行节奏化插值,最终合成新的节奏化运动。     

一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法

以近邻反射传播 (Affinity propagation, AP) 聚类算法为基础, 提出了一种基于同类约束的半监督近邻反射传播聚类方法 (Semi-supervised affinity propagation clustering method with homogeneity constraints, HCSAP).该方法在聚类目标函数中引入同类约束项, 以保证聚类结果与同类集先验信息一致.利用最大和信任传播 (Max-sum belief propagation) 优化过程对目标函数进行求解, 导出同类约束下的吸引度 (Responsibility) 和归属度 (Availability) 的迭代方程.人工数据集和真实数据集上的实验结果表明本文所提方法的有效性.     

一种由代谢方程构建网络的方法及其实现

代谢网络的拓扑结构分析和可视化是系统生物学研究的热点。如何自动合理地由数量众多的代谢方程构建代谢网络是研究者首先面临的问题。基于二部图模型,采用节点唯一化和忽略高度节点策略,提出一种由代谢方程直接构建代谢网络的方法,并给出MATLAB实现步骤,最后使用生物网络模拟软件可视化生成的代谢网络,结果表明这种方法能用来构建复杂代谢网络,并具有较好展现网络模块和拓扑结构的特点,适用于由大量代谢反应方程自动构建复杂代谢网络的一般应用需求。该方法的MATLAB源码和说明文档可以通过http://bioinf.jiangnan.edu.cn/在线获得。     

生活形态研究与设计艺术关系的辨析

随着产品设计越来越关注固定人群的生活方式,反映和满足特定人群的特定需求的产品在设计领域逐渐凸显出来。把握生活形态研究和设计艺术两者的关系,让产品更加趋于特定人群的需求。从而使产品在使用的过程中激发人们的联想,产生共鸣。     

基于采样和加权损失函数的模型窃取攻击方法

模型窃取攻击旨在获得一个和目标受害模型功能相似的替代模型.现有的方法主要采用数据生成或数据选择方法和交叉熵损失函数去获得一个较好的攻击效果.据此,本文着重研究了攻击过程中这两个极为重要的模块:数据采样和损失函数.同时,本文提出了一个新颖的模型窃取攻击方法S&W,其包含了一种新的采样策略和一个精心设计的加权损失函数.首先,新的采样策略更加关注于从受害者模型中获得更多信息的重要样本.与此同时,本文通过引入k-Center算法达到选择样本的多样性的目的.其次,受到经典Focal损失函数的启发,本文设计了一种新的加权损失函数.该损失函数主要关注于受害者模型和替代模型对于相同输入所给出的输出之间的差异,从而促使替代模型模拟受害者模型.在4个常用的数据集上,我们通过实验证明了本文提出的方法的有效性.相比于之前最好的方法,本文方法最高有5.03%的性能提升.     

梁板柱和斜撑构成的超大桁架式空间钢架结构预制过程分析

文中通过对国内某海洋工程建造项目梁板柱和斜撑构成的超大型空间钢架结构预制过程中的相关技术要求分析,针对预制过程中的关键工序场地布置、场地要求、滑道块摆放、一体化施工步骤、技术要求、详细建造施工步骤等进行详细分析,总结出有效地建造过程控制要求,为后续海洋工程超大型空间钢架结构预制提供了宝贵经验。     

基于可穿戴传感器数据的人体行为识别数据特征提取方法

随着可穿戴设备的发展与普及,基于可穿戴传感数据进行人体行为检测展现了巨大的研究价值.目前大多人类行为识别工作都是基于视频图像展开的,然而,使用计算机视觉技术进行人类行为识别存在2个挑战:一是很难使参与数据采集的人员在自然状态下采集真实状态下的运动数据,在开展数据采集之前往往需要对参与数据采集的人员进行培训并严格规范其采集动作,最终得到的数据将是背离真实生活的数据,其研究价值将大打折扣;二是数据采集过程中还涉及采集人员的隐私保护问题.为此,提出一种基于深度学习的数据特征提取方法.首先在灵活设置卷积核的基础上引入神经网络的分支结构多尺度提取原始数据的深度特征;然后将各分支得到的数据特征进行融合并作为下一个卷积层的输入.实验结果表明,与目前主流方法相比,该方法在MHEALTH,WHARF和USCHAD这3个标准数据集上的准确率和召回率都取得了更好的效果.此外,该方法还在2个较新数据集Stanford-ECM Dataset和DATAEGO上做了验证,结果表明该方法具有较好的泛化能力.     

身份认证技术在网络会计中的应用

制约网络会计发展的主要问题是会计信息的安全性、真实性和完整性,解决这些问题的有效手段就是使用身份认证技术。单一的身份认证技术不能满足网络会计的发展需求,多种安全产品的融合、协同、集中管理是网络会计信息安全的发展方向。     

基于SURF特征的印铁图像色差在线检测研究

根据SURF特征,在标准印铁图像中选择了若干特定的子区域,进而在检测印件图中选择与其大致对应的子区域,并提取了其中的SURF特征。将所提取的特征和标准图中相应区域中的SURF特征进行匹配,根据匹配结果,利用最小二乘法获得了2幅图的变换参数。随机选择一定数量的匹配像素点,计算了各自8邻域RGB平均值,并转换到了L*a*b*颜色空间,根据L*a*b*色差可判断印铁图像是否合格。实验结果表明了该方法的有效性,同时判别速度满足实际需要。