Recognising customers' patterns of bus service patronage using a loyalty framework

With the aim of identifying typical characteristics of travellers, traditional segmentation approaches were based on socio-demographic variables. However, the approaches could not reveal the factors motivating individual behaviour. This result led to an emerging interest in psychological research models that are adhered to the decision-making process. Among various related theories, the concept of loyalty was attractive because the major purpose of establishing a loyalty concept is to recognise a customer's pattern towards a given service. However, there were few efforts aimed at determining market segments based on a loyalty framework. In addition, there was no consensus achieved on theoretical loyalty typology due to different empirical findings in different market contexts. This study aims to be the first loyalty-based attempt to provide an operational method of segmenting bus service market. Seeking practical implementation, another focus of this study is to determine typical characteristics of the market segments. Analyses that included cluster techniques were conducted on questionnaire data collected from 333 respondents in Hidaka city, Japan. A cross-classification between relative attitude and service patronage was successfully established, dividing the market into four segments. Segments of loyalty and no-loyalty were observed to be dominant over the remaining market. In contrast, the spurious loyalty segment was small and insignificant. An expansion of the latent loyalty segment was also observed when moving from the intention phase to the actual behaviour phase. Notably, not only demographic factors but also social awareness variables including environmental concern and elderly support were observed to be significant in distinguishing customer segments from one another.     

长江中游航道流速区划分及影响因素研究

为满足长江电子航道图系统功能需要,使长江电子航道图流速相关信息的显示更加符合实际航段的情况,基于声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的测流数据,提出了基于船舶航行需求的主、缓流流速区划分方法。同时利用该方法,研究影响流速区划分的因素,对研究河段进行科学分段。     

考虑消费者扶贫偏好的扶贫农产品引入策略研究

虽然我国完成了消除绝对贫困的艰巨任务,但相对贫困的地区依然存在,并且伴随着规模不经济、农户难以融入大市场等问题,建立扶贫品牌可以有效帮助贫困农户增收。因此,本文考虑了消费者的扶贫偏好,对来自贫困地区农产品(扶贫农产品)引入市场后的市场竞争进行探究后发现,(1)扶贫农产品的低价策略不会降低普通农产品的批发价格和零售价格,有利于市场稳定,但引入扶贫农产品总是有从普通农产品的市场中获取销量的趋势,零售商可以通过调整价格策略来增加整体市场覆盖率。(2)固定引入成本与规模不经济现象为扶贫农产品的引入设置了障碍。(3)扶贫偏好型消费者比例对普通农户产生影响,它们的溢价支付意愿对贫困农户产生影响,当这两个参数都达到一定水平时,零售商会主动引入扶贫农产品并采用高价策略。最后给出了立足于政府、企业和农民三个角度的管理学启示,旨在鼓励社会各方积极参与品牌扶贫。     

基于改进镜头边界检测算法的视频检索系统

随着多媒体信息技术的不断发展,视频信息大量涌现,如何在海量的数据中快速准确地检索出所需要的资料就显得至关重要.于是,基于内容的视频检索(CBVR)技术研究引起了人们广泛的关注.本文首先对视频的特征进行分析并提取出颜色和纹理直方图作为代表特征信态,然后使用一种改进的自适应滑窗的双阈值镜头检测算法对视频进行镜头分割.最后,通过实验对3种算法进行对比,结果表明,文中提出的算法在复杂度没有明显增加的情况下对镜头分割的准确度优于传统算法.文章的最后一部分使用本文提出的算法实现了一个视频检索系统,结果表明,本算法的准确度比传统算法有了一定的改进.     

基于GIS动态分段技术的铁路货运量可视化表达

在GIS动态分段基本原理的基础上,将铁路车站的里程作为路径系统测量M值的校准参考依据,部分铁路货运量(用装车数表征货运量的大小)作为线事件引入到铁路网的货流径路系统中,实现了铁路货运量的可视化表达,并根据发站和到站自动沿线绘制货运方向箭头,为铁路货运运输分析和研究决策提供技术支持.     

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脉冲耦合神经网络（PCNN）具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.     

桥梁下部结构裂缝提取的改进C-V模型算法(英文)

应用改进C-V模型,进行桥梁下部结构裂缝图像分割,通过裂缝截取、图像填充和旋转变换精确提取裂缝宽度。对不同光照条件下拍摄的在役混凝土桥梁结构裂缝图像,分别利用改进C-V模型算法、自适应阈值法、形态学算法、C-V模型以及Canny算法进行试验对比。分析结果表明:改进C-V模型算法误分率和运算时间最小,分别为3.02%与89ms;1 000幅桥梁结构裂缝图像试验对比显示裂缝检测准确率大于90.8%,裂缝宽度平均误差小于0.03mm。可见,改进算法可有效提高检测准确率,减少运算时间。     

基于分词的语句相似度计算的改进

语句相似度体现的是两个句子之间的相似程度。语句相似度计算是FAQ和信息检索等方面核心技术之一。针对基于分词的相似度计算过于依赖实际的分词效果,在原相似度计算模型中增加了两个句子不分词时的词形相似度计算,以缓解因为句子分词不准确而导致相似度计算结果偏低的情况。结合“数据结构”课程问答系统的实验,结果表明,改进的方法比原方法有较高的准确率。     

沥青混合料CT图像分割技术及其效果分析

在最大类间方差法(OTSU法)的基础上,设计了环状分块方法,用以解决在处理路面芯样CT图像灰度图无明显双峰,目标集料颗粒与沥青胶浆背景分割的技术难题,并着重从图像分割效果方面设计试验,开展了评价研究.结果表明:采用环状分块和OTSU法相结合的改进算法,图像的分割质量明显提高.进一步与最佳阈值法(手动)相比较,采用粗集料...     

基于动态分段技术的路段交通流量可视化方案探讨

在介绍动态分段基本原理的基础上,以广东省普通国道网为例,将里程桩号作为路线系统的量测M值的校正参考依据,并把年度交调数据中路段交通流量观测值作为线事件引入国道网的路线系统中,实现了路段交通流量与空间矢量地图的匹配,为路网的进一步网络分析及研究决策提供了科学的参考依据。