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期刊信息/Journal information
安阳师范学院学报
安阳师范学院学报

郭旭东

双月刊

1671-5330

xb@aynu.edu.cn

0372-2900111

455000

河南省安阳市黄河大道东段安阳师院新校区

安阳师范学院学报/Journal Journal of Anyang Normal University
正式出版
收录年代

    基于半参数模型平均法的比例风险模型的估计问题

    蔡定教易景平
    1-4页
    查看更多>>摘要：利用半参数模型平均预测法估计倾向性得分，然后以估计出的倾向性得分作为自变量的取值进行Cox回归求出回归系数的最大似然估计。在一定的正则性条件下证明了该估计的相合性，模拟结果显示两种惩罚函数下所提出的估计都有优异的表现。

    半参数模型平均预测比例风险模型半参数边缘逻辑回归倾向性得分

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    广义结构Poisson括号与Casimir函数

    王根王心怡
    5-8页
    查看更多>>摘要：证明了广义结构Poisson括号恒等于零的相关结果并得到验证，改进了广义Poisson括号的Casimir函数的结果，并得到了一个推论。

    广义结构Poisson括号广义Poisson括号Casimir函数

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    Anti-de Sitter空间中的线性Weingarten类空超曲面

    袁小琴独力聂天
    9-12,44页
    查看更多>>摘要：设Mn是Anti-de Sitter空间H1n+1(-1)中的n维紧致线性Weingarten类空超曲面，使得R=aH+b(a，b是常数)，且(n-1)a2-4n(1+b)≥0，其中R和H分别是Mn的标准数量曲率和平均曲率。证明了如果Mn的第二基本形模长的平方 S 满足 S≤nH2+(B(H))2，或S≥nH2+(+H)2，或 n(R)≤S≤(n-1)n(R)+2/n-2+n-2/n(R)+2((R)=-1-R)，那么Mn是全脐的，其中B(H)和B+H是多项式PH(x)=x2-n(n-2)√n(n-1)|H|x-n-nH2的两个实根。

    Anti-deSitter空间线性Weingarten类空超曲面全脐

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    一种混合算子改进帝王蝶优化算法

    郭德龙周锦程罗晓宾
    13-18页
    查看更多>>摘要：帝王蝶优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优、求解精度不高等问题，基于此提出一种基于柯西-高斯混合算子帝王蝶优化算法，该改进算法是在标准帝王蝶算法的迁移操作和调整操作中引入柯西-高斯混合算子，并发挥柯西算子全局搜索能力强和高斯算子的局部搜索能力强来改善算法性能，同时也对调整操作中调整率做改进。最后通过数值仿真实验对4个单峰、多峰、混合、复合测函数进行测试，同时与其他算法进行对比，结果表明改进帝王蝶优化算法收敛性、求解精度等性能有所提高，该改进算法适应性、鲁棒性好于其他算法。

    帝王蝶优化算法迁移操作调整操作柯西算子混合操作

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    基于数学形态学的苹果自动采集识别与定位算法研究

    周倩
    19-23页
    查看更多>>摘要：苹果自动采集识别与定位是智能采摘苹果机器人的核心技术。针对传统图像自动识别与定位算法存在的图像分割孔洞明显、噪声大的问题，提出基于数学形态学的苹果自动采集识别与定位算法。苹果图像由单目视觉传感器获取，并对获取的图像进行数学形态学处理实现苹果图像的最大连通。通过获取的最大连通区域测算苹果质心位置，并将质心和单目视觉传感器的光轴相连接。由连线和垂直方向以及水平方向的夹角来计算苹果的空间位置，实现对苹果的自动识别与定位。将提出的算法应用于实验中，结果表明其可以有效滤除苹果图像的噪声，填补图像空洞，保留图像的边缘信息，有效提升了图像的识别准确率。

    数学形态学图像降噪智能采摘识别定位苹果自动采集

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    基于Apriori优化的大数据挖掘技术研究

    豆利何智勇
    24-28页
    查看更多>>摘要：为解决Apriori算法在大数据挖掘中存在数据负载大、挖掘效率低、冗余性高的问题，提出采用Map Reduce计算框架来优化Apriori数据挖掘算法，将计算任务划分为多个并行任务，提高数据处理效率。将改进的Apriori算法应用于网络入侵大数据挖掘中，并和传统Apriori算法进行对比。结果表明，改进的Apriori算法的数据挖掘效果优于传统Apriori算法，数据挖掘效率高，同时可以有效降低对网络入侵数据的误检率和漏检率。

    大数据挖掘MapReduce计算框架Apriori算法网络入侵大数据

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    轻量化智能汽车行人目标识别算法研究

    谭超朱荣钊
    29-34页
    查看更多>>摘要：为解决YOLOXs行人目标识别算法效率低、体积规模大的问题，采用轻量架构卷积神经网络替换主干网络，深度可分离卷积替换，特征增强网络中的3×3卷积层，提出轻量化增强网络，并应用于智能汽车行人目标识别试验。结果表明，轻量化增强网络模型能够在确保行人目标识别精度的基础上有效缩减参数量和所占内存，对参数缩减了 44。1％，所占内存缩减了 41。9％，该算法更适合于嵌入式与移动端设备的搭建，对智能汽车的开发具有一定的参考价值。

    行人目标识别YOLOXs算法轻量化智能汽车

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    基于分布式技术的旅游信息实时分析平台设计

    彭素珍
    35-39页
    查看更多>>摘要：针对旅游不断发展带来的旅游信息庞大繁杂，无法及时进行汇总分析的问题，提出基于分布式技术的旅游信息实时分析平台。信息分析平台以分布式结构为基础框架，结合物联网进行数据感知与处理。通过对旅游信息的数据特征进行采样提取，进行旅游信息的分析处理。构建分布式检测模型，以期及时有效分析处理旅游信息;对旅客进行有效的旅游导览，便于进行下一步的旅游决策。通过对比实验分析，结果显示，基于分布式技术的旅游信息实时分析平台对旅游信息的分析更加高效准确。

    分布式技术旅游信息分析数据特征提取实时分析SQL数据库

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    企业智能客服人机对话管理模型构建

    戴静雯陈小云
    40-44页
    查看更多>>摘要：针对传统客服智能化程度低，不能满足客户需求的问题，构建企业智能客户人机对话管理模型。该模型在RNN深度神经网络单轮对话模型的基础上融入顺序位置信息，增强注意力单轮对话模型结构，同时在Transformer架构中增加顺序信息模块。该模型测试结果表明，所构建的模型提升了企业智能客服人机对话管理水平与客服智能化水平，该模型对满足企业智能客服需求具有一定的应用价值。

    人机对话单轮对话对话模型智能客服

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    黄河下游滩区农户土地流转影响因素研究

    王永昭王利莎刘悦赵美雪...
    45-50页
    查看更多>>摘要：黄河流域生态保护和高质量发展是关系中华民族伟大复兴和永续发展的重大国家战略，滩区土地利用效率直接关系流域发展质量。采用调查问卷法收集黄河下游滩区土地流转数据，建立二元Logistic回归模型，对农户土地流转意愿的影响因素进行分析。研究表明，家庭收人、风险认知度、流转政策了解度、公司声誉和文化水平对农户土地流转意愿影响显著。最后提出"五维一体"发展战略，以期为破解土地流转困局提供决策参考。

    黄河下游滩区土地流转影响因素Logistic回归

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