【摘 要】
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为解决地震应急救援群决策中专家偏好冲突问题,提出一种基于登普斯特-沙弗尔(DS)证据理论的专家偏好型应急救援群决策方法。首先,考虑方案执行时间和方案资源的客观属性以及专家的主观偏好,在传统地震救援群决策过程基础上,设计改进的专家偏好型群决策过程;然后,借鉴应急协商模型,设计考虑方案执行时间和资源的偏好函数,基于三角模糊数定义专家主观偏好程度,并运用D-S证据理论综合专家偏好度作方案选择;最后,以2
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为解决地震应急救援群决策中专家偏好冲突问题,提出一种基于登普斯特-沙弗尔(DS)证据理论的专家偏好型应急救援群决策方法。首先,考虑方案执行时间和方案资源的客观属性以及专家的主观偏好,在传统地震救援群决策过程基础上,设计改进的专家偏好型群决策过程;然后,借鉴应急协商模型,设计考虑方案执行时间和资源的偏好函数,基于三角模糊数定义专家主观偏好程度,并运用D-S证据理论综合专家偏好度作方案选择;最后,以2017年九寨沟地震为试验算例,开展方法对比性试验和偏好敏感性试验。结果表明:与仅考虑方案执行时间和资源或
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针对复杂交通场景下行人检测算法对小尺度行人检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的尺度感知行人检测算法。采用RetinaNet作为基础网络,改进主干网络结构以及特征融合方式,使其更适合小尺度行人;同时利用环境信息为小尺度行人设计专门的检测模块。此外,改进传统的回归损失函数使其能够根据行人尺度大小自适应的调整权值,从而更加关注小尺度行人的损失。在Caltech Pedestrian和CityPe
为提高Gabor小波提取图像特征的全面性和准确性,设计一种改进的Gabor小波变换算法进行人脸情感识别。该方法通过像素点的融合,增强了每个像素的局部关联性,采用局部保持主成分分析(LPPCA)算法进行降维处理,提取了更全面的特征信息。在标准表情数据集JAFFE上进行试验,结果显示,在使用相同的分类器的情况下,使用该改进方法提取特征的人脸情感识别准确度达到96.36%,比原始的Gabor小波提取特征
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