简介:为了解决当前工业仪表示数在采图环境恶劣和样本数据量大的情况下所导致的算法识别不准确的问题,分别从特征学习与机器学习识别的角度出发,提出了基于特征学习与支持向量机的工业仪表状态识别算法。首先,提取仪表图像区域字符的几何特征和颜色特征,对这些提取出的特征进行归一化处理,设计出特征提取分析算子,达到精准提取有用特征数据的目的。然后,基于支持向量机,计算出分类器的最优平面和约束条件,从而建立仪表识别算子,进一步精确识别仪表示数。最后,基于软件开发环境QT实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前仪表识别技术相比,此算法拥有更高的准确性与稳定性,能够准确地根据仪表数字识别出电压,从而确定仪表工作状态是否正常。
简介:知识经济时代,合作共享是学者提高科研绩效的重要途径,科研合作已成为旅游学科的普遍现象.为探究我国旅游学科高绩效学者的科研合作网络特征及其一般规律,文章从社会网络的视角出发,采用社会网络分析软件来测度我国旅游学科高绩效学者科研合著网络指标并可视化地呈现合著网络.研究发现:1)我国旅游学科高绩效学者合著网络规模差异大,规模等级与科研绩效高低不一致;2)合著网络整体密度普遍较低,合作关系松散;3)科研联系紧密的学者主要为师生关系和同事关系,表现出明显的地域接近性;4)网络中派系数量较多,小团体现象明显,资源聚集度较高.研究建议:1)旅游学者应拓宽合作渠道,加强科研合作与知识共享;2)应丰富科研合作类型,发挥高绩效旅游学者的优势地位带动旅游领域的跨地区、跨院校合作.
简介:A级景区作为旅游活动的主要载体,其空间分布格局对区域的旅游规划有重要的现实指导意义。基于2016年度安徽省A级景区数据,融合GIS空间分析方法,从空间格局、空间密度、空间均衡性以及空间关联性等方面分析了安徽省A级景区的空间分布特征,并从自然、人文两个视角探讨了其影响因素。研究结果表明:(1)A级景区呈现空间集聚型分布,空间密度核心区域主要集中在淮南、蚌埠、芜湖、黄山、合肥五市周边。(2)A级景区市际呈现出较分散的态势,整体上空间自相关性不强,而在皖南、皖中和皖北区域尺度上集中态势较高。(3)A级景区分布与地形、水系等自然因素及餐饮住宿接待设施有着较高的耦合关系,而与经济和交通等人文因素的相关性系数较低,今后需强化分配景区建设的社会经济资源,进一步完备景区旅游交通网络,优化安徽省A级景区合理布局。
简介:从金融市场创新、金融机构创新、金融产品创新、金融资源配置效率及金融监管创新5个维度构建区域金融创新综合评价指标,利用因子分析法对长三角地区25个城市单元2006年、2011年和2016年的金融创新进行综合评价,并借助探索性空间数据分析法(ESDA),探究长三角区域金融创新的空间格局演化特征.研究表明:2006—2016年,长三角区域金融创新总体上呈上升态势,沪杭两市始终处于领头羊位置,苏北和浙南地区一直处于较低水平;长三角区域金融创新转移呈现平稳状态,且所有发生转移的城市均属相邻类型转移;长三角区域金融创新呈现较强空间自相关性,且具有正向空间自相关性的城市主要分布在上海、苏南和浙西南地区;长三角区域金融创新增长呈空间不均衡态势,绝大多数城市金融创新增长态势并不显著.