基于深度神经网络的镜片佩戴舒适度研究

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为了客观评价镜片佩戴舒适度,研究设计眼动实验,利用眼动仪采集并分析眼动数据,提出“眼睑间距变动百分比”作为镜片佩戴舒适度评价指标之一,再结合其他传统眼动指标,设计了一种基于深度神经网络的镜片佩戴舒适度评价模型.结果 表明提出的眼睑间距变动百分比指标用于评价镜片佩戴舒适度具有良好的效果,最终构建的深度神经网络模型预测准确率较高,具有较好的泛化能力.研究突破了传统配镜过程主要依靠患者主观评价的限制,可以有效帮助视光医生和配镜师调整镜片设计方案.
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在有限理性的假设下,考虑企业主雇佣职业经理人、实行市场份额委托和销售委托2种奖金激励策略,构建了一种使经理人利益最大化的生产同质产品的动态混合双寡头模型.利用数值模拟研究系统Nash均衡点的局部稳定性,结果表明,Nash均衡点存在典型的flip分岔以及逆flip分岔2种分岔方式,系统在特定参数平面上出现了符合法里树序列的分形结构以及多稳态现象,同时通过吸引盆讨论了系统的多稳态性,并得出结论:初始条件的选择会影响系统最终的状态.
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