食品包装材质对消费者绿色购买意愿影响的眼动研究

目的 探讨食品包装材质对消费者注意加工流程和绿色购买意愿影响的内在机制。方法 采用包装材质2(环保/普通)×食品类型2(实用品/享乐品)双因素实验设计,在货架购物场景下采用Tobii Glasses 2眼镜式眼动仪,采集被试者浏览货架不同食品时的眼动数据(平均注视时间、注视次数、热点图),并结合行为数据综合分析。结果 在平均注视时间上,包装材质与食品类型的交互作用显著,注视次数交互作用不显著;环保材质包装的食品获得更多关注,被试者偏好于选择环保包装的享乐食品。结论 包装材质与食品类型共同影响消费者的视觉感知效果与加工过程,环保包装对青年消费者的绿色购买意愿有正向促进作用。     

桥梁车辆荷载识别的贝叶斯方法研究

基于贝叶斯推理提出了一种可实现误差模式选择的桥梁车辆荷载识别方法。该方法通过静力影响线构建车辆荷载与实测响应的关系表达式,并建立修正曲面以消除动力效应造成的识别误差。引入与结构响应大小和车速相关的五种误差模式。根据假设的先验分布推导车辆轴重参数的后验分布,以获得车辆荷载的最优估计值和置信区间,并计算各误差模式的后验概率。分别采用简支梁数值算例和某连续梁桥动载试验,对该方法在不同车速工况下的识别精度和可靠性进行了验证。结果表明,修正曲面可以有效消除车辆动力冲击的影响,提高了荷载识别精度;荷载识别结果以置信区间形式呈现,可量化荷载识别结果的不确定性;贝叶斯方法能够识别出最佳误差模式,进一步提升了荷载识别的鲁棒性。     

一种支持不诚信行为发现的双线性映射密钥管理方案

针对大规模移动Ad Hoc网络中存在的不诚信行为问题,基于组合公钥技术和门限密码体制的结合,并引入双线性映射算法设计秘密分片验证机制,提出一种新的支持不诚信行为发现的移动Ad Hoc网络密钥管理方案.通过与已有的密钥管理方案相比较,本方案在保证效率、安全和扩展性要求的前提下,具有较强的健壮性,能够适用于大规模移动Ad Hoc网络.     

SA-SVR在移动通信话务量预测中的应用

根据移动通信话务量的时间序列,采用基于模拟退火(SA)算法对超参数选择的支持向量回归机(SVR)进行建模预测。比较ARIMA、人工神经网络和SVR 3种模型的预测效果,并对比研究网格法、遗传算法和SA 3种SVR超参数选择方法对预测效果的影响。实验结果表明,SA-SVR预测精度高、耗时少,是一种预测移动通信话务量的有效方法。     

EPA协议应用服务的安全性研究

通过对EPA应用服务进行安全性分析,针对EPA服务的访问控制、欺骗、拒绝服务3种漏洞,提出服务响应报文与EPA访问控制漏洞特征相匹配的漏洞检测方式以及拒绝服务攻击、欺骗网络模拟攻击的安全测试方法。在搭建的EPA网络测试环境中,通过设计的安全测试方法验证漏洞的存在,并提出EPA服务防御策略。     

蜂群算法在装备维修任务调度中的应用

如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究。测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有较强的优势。     

光纤线路的常用测试方法

随着光缆线路的大量敷设与使用,网络数据传输对光纤通信系统的依赖程度日益加深。在网络建设、改造和维护中,我们不得不面对伴随而来的各类光纤故障。对光纤线路如何进行测试,是网管员们比较关心的问题。该文介绍了连通性测试、光功率损耗测试、收发功率测试和反射损耗测试等四种光纤检测的常用方法。     

基于OPA549的多路电流恒流源设计

给出一种多路宽量程恒流源设计方案,相关设计电路既可实现对低压负载的多路电流恒流放电,又能精确控制放电模式;同时设计方案所采用的全数字化控制方式,不仅实现了多路电流电路的恒流控制,而且对每路恒流源的开通与关断,能根据需要进行智能管理,技术指标上电流控制范围可达0～8A,控制精度可达1％以内,工作温度范围可达-40～125...     

基于NIR技术的PET/PVC废旧塑料分离系统

介绍了一种基于近红外探测技术的PET/PVC废旧塑料分离系统.该系统根据不同塑料对近红外光谱吸收不同的原理,结合窄带滤光片和光电传感器设计了红外检测装置,开发了以STM32F103X为核心,包括信号处理、A/D转换、控制模块、分离模块、CAN总线通信模块在内的自动鉴别分离系统.实验结果表明:该系统测量结果准确,响应速度...     

特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

由于股价走势与技术指标走势存在不一致性,基于技术特征的股价态势预测算法效果不佳。从特征背离角度提出了一种股价态势预测算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),该算法首先进行背离特征的提取,并计算特征的背离程度,然后根据特征的背离程度值和股票的收盘价利用BP网络进行股价态势预测。由于当市场风险偏好高时特征背离与股价态势之间相关性很弱,因此在DCPA算法的基础上提出了一种风险偏好的股价态势预测算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取与风险偏好相关的特征,利用风险偏好计算模型获得当前的市场风险偏好类型;进而利用贝叶斯网络学习风险偏好、背离特征与股价走势之间的关系,并利用结点非对称信息熵分析风险偏好与背离特征之间的依赖关系;最后根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,自适应性地利用BP网络预测股价态势。在实际数据上的实验比较与分析结果表明,RPDCA算法在股市短期预测中具有更高的预测精度。