基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

高速铁路动态定价与票额分配协同优化研究

目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。     

波罗的海干散货运价指数演变机壁

利用基础分析法研究了波罗的海干散货运价指数(BDI)的演变机理，期望在研究航运期权定价模型、利用运费期权规避航运风险方面有一定的借鉴和指导作用。     

浅析我国VTS的收益

随着航运业的不断发展,我国有越来越多的港口相继建立了船舶交通管理系统(VTS),但VTS投资成本巨大,加之在我国VTS属于公益性事业,因此,我国VTS偏重于管理,效益研究不足,文章就VTS在保障船舶航行安全,提高航行效率和环境保护方面进行了收益分析,为今后VTS的效益的计算提供了理论依据。     

中小企业税收筹划问题探析

随着改革开放的不断深入,市场经济的进一步发展,特别是中国加入WTO以后,如何进行税收筹划来提升企业自身价值已成为众多企业关注的焦点。本文阐述了中小企业税收筹划上存在的诸多问题并在此基础上提出了关于如何改善中小企业税收筹划的相关方法。     

巴运河扩展获国会通过

巴拿马国会日前投票一致通过总值52．5亿美元的巴拿马运河扩展计划，全民投票将于10月22日举行。计划完成后，运河可容纳更大型船只，预计每年可带来高达60亿美元的收益。     

关联规则挖掘算法

本文提出了数据挖掘中的时间余度、空间余度、时空复杂度和用户期望满意度等概念,并对它们进行了量化定义;给出了基于上述概念的关联规则挖掘算法AACE;针对算法进行了实验,证明了算法的有用性和应用价值。     

关注安全关爱生命

汽车安全，可以说是造就和谐社会一项因素，人类的最大愿望，不仅是获得时空的自由，而且要获得生命时空的自由，这就是对汽车工业提出更高的期望和信息.     

产业集群企业人群行为的博弈分析

产业集群的形成和成长是集群外企业不断人群的过程，企业人群的行为是一种博弈决策。文中运用博弈理论、期望理论和效用理论的基本原理，以效用期望投资收益为依据，构建出企业人群的两类博弈模型：基于期望投资收益和具有偏好性的企业人群博弈模型，推导出企业人群的集群临界欢迎概率函数。描述了集群市场对企业人群行为欢迎概率的影响因素、构成模型和变化趋势。指出企业人群的偏好性对产业集群欢迎程度的具有很大的弹性。     

考虑收益管理的高铁平行车次动态差别定价

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.