中国企业家是世界上最艰难的一群人

晚清不断高涨的商业经济,很大程度上得益于有限扩展的民间信贷,类似于布罗代尔陈述的"自我调整",信贷因此在各种可能的路径找到一种"自己的工具",因此,基于自由金融支持的企业家生态得以慢慢成形。这是19世纪20年代出现的一道与清政府管制基本无涉的市场风景,新的技术因素改变了中国经济传统的经营方式。随     

基于最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流量预测是实现智能交通诱导及控制的前提.综合分析交通流量影响因素的基础上,进行多路段的交通流量预测研究,提出了基于最小二乘支持向量机的交通流量预测改进模型,并应用平安大街的流量数据进行实例验证.结果表明,该模型具有学习速度快、跟踪性能好及泛化能力强等优点,在交通流预测中更具有实用性和推广性.     

一种新的图像中人眼定位方法

采用一种人脸-人眼两层结构的定位方法.首先利用YCbCr空间的肤色模型粗定位可能的人脸区域,然后利用支持向量机的训练结果组成分类器,对人眼进行初检,最后根据人脸特征完成信息融合,最终标定人眼.实验结果表明:该方法在简单及复杂背景下都能够得到较高的定位速度和精确度,具有较好的鲁棒性.     

基于层次集成学习的高光谱图像分类

为提高高光谱图像（HSI）分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略：外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的光谱和空间特征,使外部集成呈高度多样性,有利于提高分类精度;内部集成阶段,针对关联多特征集中的个体,Adaboost算法实现个体分类性能的提高。两组高光谱数据的实验结果表明,与原始的Adaboost和单分类器相比较,该方法在整体精度方面有更好的性能。     

基于结构性字典学习的高光谱遥感图像分类

为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出了一种新的结构性稀疏表示及字典学习的高光谱遥感图像分类方法.该方法能同时利用高光谱遥感图像像素间的空间及光谱关系得到表示每个像素的字典,被划分为同一像素组的像素具有通用的稀疏模式;由字典计算图像的稀疏表示系数获得遥感图像的稀疏表示特征;利用线性支持向量机算法实现对高光谱遥感图像的分类.对AVIRIS和ROSIS高光谱遥感图像进行的实验结果表明:提出的方法比普通字典学习分类精度分别提高0.041 1和0.046 6,Kappa系数分别提高0.179 3和0.056 3.      

基于GRA 与KPCA 的LSSVM 物流需求预测

为降低物流需求建模中最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构复杂性、进一步提高LSSVM对物流需求的预测精度,提出一种基于灰色关联分析（GRA）与核主成分分析（KPCA）的LSSVM预测方法.首先利用GRA找出物流需求的主要影响因素;然后利用KPCA提取主要影响因素的非线性主成分,消除因素之间的多重相关性;最后,将提取出的非线性主成分作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型,并采用改进粒子群 (IPSO)算法调整LSSVM参数.运用该方法对我国物流需求进行实例分析,结果表明,该方法有效减少了LSSVM输入变量个数,简化了LSSVM结构,并且在一定程度上提高了物流需求预测精度.     

2部门《办法》:财政补助公路“甩挂运输”试点项目

2012年4月6日,财政部、交通运输部联合印发《公路甩挂运输试点专项资金管理暂行办法》(财建[2012]137号),对公路甩挂运输试点项目进行补助。《办法》指出,专项资金支持的对象是纳入甩挂运输试点的运输企业和站场经营企业(以下简称试点企业),试点企业由交通运输部会同财政     

“甩挂运输”试点一年半以来运行成果逐步显现

从2012年4月27—28日在烟台召开的全国公路甩挂运输试点推进工作会议上了解到,2012上半年,交通运输部、国家发改委又筛选了一批试点项目给予资金支持,交通运输部、财政部明确今后每年从车购税资金中安排专项     

基于小波域2DPCA特征提取算法的SAR图像识别

文章提出了一种利用二维离散小波变换与二维数主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行二层小波分解后提取低频子带图像的二维主成分分量作为目标的识别特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。     

抓好游艇专业人才培养,实施游艇产业发展战略

简要介绍国内游艇业的发展现状和前景,为解决制约中国游艇业发展的人才瓶颈,结合教学实践对游艇专业人才的培养目标、培养模式、培养体系进行探讨,从师资培养、实验室建设、教材编写、产学研结合等方面进行总结.