完备的规章制度

2024-05-09

完备的规章制度（精选9篇）

完备的规章制度篇1

一、财政补贴的理论解释

由于市场机制存在其失灵的一面, 因而政府需要干预经济活动。财政政策则是政府干预的主要手段, 财政补贴是财政支出政策的一项内容。

财政补贴是国家为了某种特定的政策需要, 改变需求结构和资源配置结构的政府无偿支出, 其实质是把纳税人的一部分收入无偿转移给补贴受领者, 是财政支出中转移支付的一种。

企业亏损补贴是国家财政对国有企业的亏损给予的补贴。在我国, 企业亏损补贴分为两类:一是经营性亏损补贴, 即国家对一部分由于经营管理不善引起的个别产品成本高于社会平均成本的企业暂时给予的补贴, 但限期扭亏为盈;二是政策性亏损补贴, 即国家为保证国有企业按计划经营某种社会需要的产品而对其生产经营过程中由于客观因素所造成的计划亏损进行的补贴。企业亏损补贴的主要功能是支持国家的产业政策, 抑制物价总水平的过快上升。

在市场经济条件下, 财政补贴通过供给结构和需求结构的改变对于稳定物价, 保证经济的平稳运行和社会安定;促进产业结构调整, 优化资源配置;促进对外贸易增长, 增进技术交流和合作;调节需求和供给结构, 保持社会总供求基本平衡方面起着重要作用。

二、石油补贴的广泛质疑

现行的石油补贴是一种用于对炼油企业的亏损补贴, 他对于弥补由于能源外部性导致的市场失灵, 保护国内企业不受国际环境剧烈波动的影响、保证企业的持续正常经营、促进地区或农村经济的发展等有重要影响。2003年以来国际原油价格持续上涨, 国内成品油成本大幅上升, 由于国内成品油按政府规定价格进行销售, 导致成品油和原油价格“倒挂”, 成品油生产企业大幅亏损, 给炼油企业补贴成了一种必要。

国内最大的炼油企业中石化今年3月29日披露的年报显示, 2008年获得了503亿元财政补贴;此前中石油发布的年报显示, 2008年获得157亿元的财政补贴。这样, 两大国有石油企业去年一共获得660亿元财政补贴。其中, 中石化是这样解释巨额财政补贴的:国际原油价格大幅攀升, 国内成品油价格长时间从紧控制, 炼油业务长期处于巨额亏损状态。

两大石油巨头自2005年开始到现在, 每次财政补贴都可以获得数十乃至数百亿的财政补贴。过去, 在国际油价持续高涨的背景下, 两大石油巨头按照国家价格政策, 对国内成品油采取“倒挂”方式销售, 作为企业追求自身利益最大化, 既然为社会稳定牺牲了利益, 要求获得国家相应补偿也是合情合理的。但公众对两大石油巨头获取巨额财政补贴存在着广泛质疑, 据新浪网作出的一项“是否赞同中石化集团获得炼油财政补贴”调查显示, 有52%的人对此表示反对。既然质疑声不断, 就说明这种补贴存在很多问题。通过以下分析可以看到这种补贴措施本身存在诸多不合理之处。

三、基于公共支出效益视角下的分析

公共支出效益是指为满足社会共同需要而进行的资源配置活动与所得的社会实际效益之间的比较关系, 其基本内涵是政府资源配置的合比例性和政府适用资源的有效性。这里资源分配的合比例性指“配置效率”, 资源运用的有效性指“技术效率”。本文从对分配结果的影响、对资源配置的影响、对支出效益影响的其他因素等三个方面来探讨其不合理性。

1、对分配结果的影响。

一是项目支出所需资金的负担者和受益者往往是分离的, 有些项目对某些人群可能产生累进性收益, 对另一些人可能产生累退性分配效应。一个民主的社会财政交易制度的设计应该体现的原则就是对等原则, 即消费的公共物品 (公共支出规模与结构) 与所纳税款应该对等。近几年的石油财政补贴都是补给了两大石油巨头, 这是一种直接向生产者的补贴, 就会在一定程度上导致不公平, 表现在: (1) 生产侧的补贴会使所有用油个体得到补贴, 但并不是所有用油个体都是弱势群体, 这会导致补贴目标的偏离; (2) 补贴的钱是来自于全体纳税人, 而也不是所有的纳税人都是用油个体, 使一些不用油的人的钱去补贴用油的人, 并不能兼顾公平的。二是分配的长期效果不同于短期效果, 长时间的低油价政策, 使相关企业对产业结构调整、降低能耗的积极性减弱, 这也是我国最近几年单位能耗一直高居不下的一个重要原因。三是跨时分配效应, 有些公共支出对不同代际之间的影响不同。石油价格经过财政补贴后, 远远的低于成本, 会导致过度消费, 加速石油的耗竭, 让用油成本后推, 使其成为下一代人对现代人的补贴。四是逆向分配效应, 有些公共项目的受益者并非政府所预期的受益者。两大石油公司都是在海外上市的国有公司, 直接对这两个公司的补贴会导致纳税人的钱落入海外投资者和其他特定利益团体的分红中, 而他们并不是补贴的目标群体;在每年都获得补贴的情况下, 为了享受出口退税, 两公司还将一部分进行出口, 这是有悖公平的;对生产者的补贴也使一些走私团伙获利, 他们将国内补贴低价格的成品油贩卖到国外获取差价。这些事实使政府的财政补贴偏离了最初设计的补贴对象。

2、对资源配置的影响。

一是由于资源的稀缺性, 当它用于一个指定用途的项目时, 它就丧失了在其他用途上的最大收益, 这个最大收益就是指出的机会成本, 机会成本也存在于公共支出领域, 由于边际收益递减规律的作用, 只有当边际收益大于边际成本时, 政府支出才是有效率的, 最佳的政府支出是Ge点, 如图1所示。而每年的石油补贴都占公共财政支出的相当大比重, 如2008年度两大石油公司获得高达660亿元的补贴, 而2009年公布的中央财政预算数据显示, 2009年中央对全国社会保障和就业方面的财政支出预算为300.48亿元。这样比较起来, 中央财政对两大石油企业一年的补贴, 超过了社会保障支出资金的两倍多, 可见如果这部分补贴用于其他方面, 也会产生相当大的社会福利;二是由于石油资源是稀缺的, 这种对石油的补贴其实是导致了低油价, 不能让石油价格反映稀缺成本, 会促使过度消费, 并且成为通货膨胀的一个动因。这种经过补贴后的低油价降低了相关用油企业改善机器设备、提高能源使用效率的积极性;三是对于油价的补贴一直在GDP中占有一定的比例, 这种坐享其成的补贴会使投资炼油和扩大生产的动机减弱, 不能充分地反映供给和需求之间的规律。 (图1)

3、对支出效益影响的其他因素。

一是两大石油公司作为国有企业, 每年都能获得大量的利润, 它多来源于长期作为石油行业垄断型国企的政策性暴利, 在整体利润相对较高的情况下, 承担一些政策性亏损也就属于正常的义务, 这样再要求巨额补贴就显得不合适;二是国有企业制度的一些问题导致很难区分企业的政策性亏损和经营性亏损的界限, 从而可能会导致补贴的过多。两大石油企业都不清楚真正供油成本, 也就是这种补贴没有使成本与油价相关联, 补多补少都只有政府和企业在进行谈判, 而最大的利益相关者消费者却没有在里面, 没有进行充分的博弈;三是从中石油的年报中看到, 2008年盈利大为减少, 但高层管理人员却在2008年普遍提高了薪水。职工的收入与企业的效益相联系并呈正相关, 石化行业的收入远高于其他竞争性行业收入, 企业一方面享受着国家财政的巨额补贴, 一方面又享受着丰厚的福利和工资待遇, 这是不符合逻辑的。作为世界500强, 在超额利润支撑下产生的员工高收入、管理高成本、运行低效率, 自身不进行“节流”, 而一味地要求“开源”, 这是不合理的。

四、改进能源补贴的措施

中国作为一个发展中国家, 在经济体制转型的过程中进行能源补贴, 对于维护社会稳定促进经济平稳运行是必要的, 但同时也带来许多负面问题, 因此进行改进显得尤为迫切, 具体的措施如下:

一是加强石油补贴的监督与管理。加强对法律法规的执行力度。中国的制度建设尚未完善, 还存在一些漏洞, 因此更应该执行好现行的法律法规, 将道德风险降到最低。根据中华人民共和国预算法的规定, 财政补贴需由人大审批通过才能执行, 而每次石油补贴时, 财政部总是绕过法定程序, 从其上缴的所得税中直接给予两大公司补贴, 这种做法违反法定程序和收支两条线原则, 以后应该杜绝。加强补贴制度透明力度, 接受社会舆论的监督, 让大众享有知情权。与收税一样, 补贴 (负税) 的关键是透明, 不透明的补贴不仅使人曲解补贴的用意, 还会使补贴流入不该受补贴的人手中, 每年两公司所获得的财政补贴都是通过年报才能知晓, 而不是通过正规的官方渠道发布, 并且每次公布都只是结果, 并没有说明如何弥补损失和用途, 这怎么能让人信服。

二是石油补贴逐渐转移到消费者。能源补贴形式的选择取决于很多因素, 包括补贴成本、交易费用和管理费用以及补贴对不同社会群体的影响等。当然, 最简单补贴形式就是支付给生产者, 而消费者的补贴管理成本可能更高, 但正如上文分析的那样生产补贴有种种弊端, 而消费补贴的效果未尝不好。OECD (经济合作与发展组织) 国家大多对生产者直接补贴, 通常是直接支付或者支持研发;而大部分的发展中国家和转型国家, 较多的是对消费者补贴, 主要通过价格和税负控制, 使终端消费价格低于生产成本。作为发展中的中国, 也应采取消费者的补贴, 这可以明显解决生产补贴的几个不足, 可以到达真正的补贴对象, 并且如果规定好补贴金额最高上限, 可以鼓励企业降低能耗, 转变产业结构, 减少补贴带来的效率损失等。这种补贴方式的转变一开始可能会面临一些既得利益集团的阻碍, 正如2008年底燃油税的实行一样, 需要让每个利益相关团体进行充分的博弈, 也需要政府有足够的魄力, 才能获得社会福利的极大改善。

三是取消能源补贴政策, 采用新能源。财政补贴是一种补助性或补充性的调节手段, 在市场经济的条件下, 财政补贴只能是对市场机制的校正和有益补充, 而市场经济是起基础性资源配置作用的, 财政补贴最终是要取消的。一些研究结果说明, 取消能源补贴可以减轻财政负担和财政赤字, 有利于经济增长。根据IEA (国际能源署) 的估算, 对于8个最大的非OECD国家, 取消能源补贴后, 其经济增长率每年可以平均增加0.73%。可见, 如果政府将这部分补贴用于改善公共交通和提高人民福利, 同样会解决一定的问题。

此外, 补贴还会影响环境, 在各个国家, 能源补贴对环境的影响各不相同, 取决于他们的能源需求和供给情况以及环境影响度。被补贴的能源产品供需对价格弹性越大, 补贴对环境的影响就越大, 燃料替代也将决定某一燃料补贴对环境的整体影响。

能源安全是一个国家安全的重要保障。近年来我国能源对外依存度不断提高, 国际能源价格的波动对我国经济发展造成了不小的冲击, 降低能源依存度, 寻找替代能源成为大势所趋。石油的耗竭成为必然, 而以生物能等为代表的新能源则是最佳的替代方案, 将部分补贴拿来资助新能源的开发, 对于中国长远的发展都是有利的。

摘要：本文通过对现行石油补贴制度分析, 发现这种对生产者补贴方式存在的一些弊端, 并具体提出加强对石油补贴的监督与管理、将石油补贴逐渐转移到消费者、逐步取消能源补贴政策、采用新能源等具体建议。

关键词：财政补贴,公共支出,消费者,生产者,新能源

参考文献

[1]张启春.公共财政学教程.中国经济出版社.

[2]刘汉屏.公共经济学.中国财政经济出版社.

[3]林伯强.石油补贴:方式决定效果.中国石油石化, 2008.1.

[4]贾怀东.不要陷入石油补贴泥潭.中国石油石化, 2008.10.

完备的规章制度篇2

在现有的基于粗糙集的不完备数据分析方法-ROUSTIDA算法的基础上,扩充了相似对象集的概念,提出了一种新的改进算法,并利用该算法对一不完备的情报信息系统实施完备化,填补的.效率高、速度快.

作者：周业明林秀芹曹之新文学义 ZHOU Ye-ming LIN Xiu-qin CAO Zhi-xin WEN Xue-yi 作者单位：海军兵种指挥学院,广东,广州,510430 刊名：军事运筹与系统工程英文刊名：MILITARY OPERATIONS RESEARCH AND SYSTEMS ENGINEERING 年，卷(期)： 21(2) 分类号：N99 关键词：粗糙集信息系统完备化

完备的规章制度篇3

退市制度对于资本市场的健康、有序发展起着不可或缺的作用。合理、完善、有效的退市制度可以对证券市场进行规范, 通过将触及退市标准的上市公司淘汰出局, 激励上市公司完善其公司治理结构, 注重其经营业绩提升。从而达到净化资本市场、促进资金合理流动、优化资源配置、降低投资者风险的目的。

但是, 制度的有效性才是保证上市公司合理有序退市, 保持证券市场活力的根本。从1993年证券交易所成立初期《股票交易与管理暂行条例》的施行至今, 我国上市公司退市制度建设已迎来了第20个年头。在这过程中, 我国退市制度在不断地进行改革, 但是各项标准仍不够完善, 且制度的有效性并未很好地显现。因此, 到目前为止, 我国退市制度的不完备性仍然比较严重, 这主要体现在我国退市制度的不完善性以及退市制度的低效性。

二、我国退市制度不完善性

对比国际成熟市场, 目前, 我国退市制度仍然存在诸多不完善的地方。

首先, 从退市标准来看, 我国的退市标准过于单一, 形同虚设, 同时也缺乏严密性。旧版的退市制度中主要就是“最近三年连续亏损”这一“实质大于内容”的硬性指标。长期以来, 多只ST股的上市公司可通过资产处置、债务重组和政府补贴多种手段轻松规避退市。

其次, 在退市程序方面, 我国的退市程序行政干预过多, 具有浓重的行政色彩, 且属于公司的权力无法体现, 这不仅不利于纠正上市公司的行为偏差, 提高其整体素质, 而且会为幕后操作提供滋生腐败的沃土。

第三, 退市法律规定不够健全。特别是缺乏对投资者利益保护的相关法律法规。由于在我国, 中小股东处于相对弱势地位, 上市公司退市后, 持股的中小股东将面临损失, 其利益得不到保障, 合法权益无法得到伸张。

三、我国退市制度改革

针对上市公司退市制度各方面的不完善性, 本次的退市制度修改与完善较以往有很大突破。继深交所将创业板退市制度公诸于世后, 沪深交易所于2012年6月28日正式发布了完善主板和中小板市场退市制度的方案。方案主要在借鉴国外成熟资本市场退市制度经验的基础上进行相关完善。

首先, 新政中有关退市标准的规定更加多元化, 不仅增加了“净资产”“营业收入”“市场指标”等数量型指标, 还更加关注对上市公司的持续经营能力与获利能力的考察, 体现了市场化退市的理念和运行机制;而且在非数量标准方面, 也纳入了审计意见类型指标, 扩大适用未在法定期限内如期披露年报的指标, 纳入了扣除非经常性损益后的净利润指标, 并对相关暂停上市、终止上市的指标进行细化。这使得退市标准更加合理, 退市程序更加完善, 弥补了旧版退市制度“形式大于内容”的不足。

其次, 新政在保护投资者权益方面, 也借鉴国际成熟市场的经验, 做了相关改进。增设“风险警示板”和“退市整理板”。由于存在退市风险的相关传闻, 上市公司退市前后股价常会有异常波动, 因此, “风险警示板”的建立有助于提醒投资者对风险及时防范风险, 做出合理投资选择。而当上市公司股票被交易所作出终止上市的决定后, 将被转入“退市整理板”进行另板交易。届时, 上市公司将得到30天的“退市整理期”, 整理期满, 上市公司的股票将终止上市。这样, 能够保证投资者在上市公司退市前有一定的缓冲期可以将持有的股票进行处理。因此, 总的来说, “风险警示板”和“退市整理板”的设立在一定程度上可以起到缓冲退市风险, 保护中小投资者的作用。

四、我国退市制度的低效性分析

虽然在2012年6月28日发布的退市制度新规则中, 我国两市退市制度在借鉴国外成熟证券市场退市制度经验的基础上, 进行了相关条例的修改, 使其与国外主要证券市场退市制度具有较高的相似度, 但是我国上市公司退市现状与国外相比存在很大的差距:我国新上市公司数量较多而退市公司寥寥无几。究其根源, 在于我国退市制度的低效性。这主要体现为大量触及退市标准的公司“停而不退”, “退而不出”现象严重。据统计, 在过去三年间, 美国纳斯达克退市公司的数量占上市公司总数的13.8%;而我国股市成立至今的22年间, 退市公司数量仅占上市公司总数的1.82%。造成我国退市制度的有效性低的原因主要有以下几方面:

(一) 证券市场的低成熟性

退市制度能够较严格执行的重要原因之一在于证券市场体系发展程度高, 多元化结构丰富。在海外发达证券市场上, 均存在多层次的证券市场体系。如美国上市公司从主板市场退出后, 可退到二板市场。如果上市公司在宽限期内仍不能达到上市要求, 监管机构将责令其退到场外市场进行交易, 从而实现逐级退市。若在宽限期内整改后又符合上市条件的, 则可恢复上市。可见, 完善多层次的证券市场体系为退市制度的有效执行提供良好的市场环境。此外, 海外成熟的证券市场拥有发达便捷的公司收购、兼并和破产机制。因此, 绩差公司很容易成为被廉价收购的目标, 而无需管理部门勒令其强制退市, 就因破产或者被收购而自动退市。从而市场上不会充斥大量的劣质股。这正式成熟资本市场对资源配置起作用的结果。

相比较国外成熟资本市场几百年的历史, 我国资本市场起步较晚, 发展速度也较为缓慢慢, 市场结构仍处在从单一化到多元化的过渡阶段, 不能够像成熟资本市场那样, 为退市制度的顺利施行提供良好的环境。使得目前我国退出程序与制度安排上仍然存在一定的施行困难, 绩差股仍然充斥着市场, 从而导致我国上市公司退市制度有效性降低。

(二) “壳资源”的稀缺性

对于发达国家和地区的成熟资本市场来说, “借壳上市”行为常常受到较为严格的管制。在韩国KOSDAQ市场, 日本JAS-DAQ市场以及英国AIM市场等国际主要证券市场上, 拟通过“借壳上市”的完成并购重组的公司, 一般都需要满足IPO的条件, 通过IPO标准的审核, 完成IPO的上市程序, 上市发行人被看成是新的上市申请人。因此, 在成熟资本市场上, “壳资源”并没有过高的吸引力。

对于我国而言, 由于新股发行实行“核准制”, 拟上市公司的IPO难度较大, 而通过“借壳上市”的方式来进入证券市场要比企业申请上市难度小, 成本低。而且在公司退市过程中, 由于“借壳上市”预期的存在, “壳公司”成为争相炒作的稀缺资源。创业板的设立虽然在一定程度上降低了上市难度, 增加了公司的上市机会, 使得“壳资源”的稀缺性得到一定缓解, 但是《关于完善创业板退市制度的方案》的推出, 并未彻底堵住“借壳上市”的后门。一些触及退市标准的绩差公司为避免其退市命运, 常常试图利用“壳资源”进行并购重组的方式, 完成华丽转身, 来维持其上市地位。因此, “壳资源”的稀缺性是使得我国证券市场退市制度有效性降低以及我国上市公司“退而不出”的局面难以缓解的最重要的原因。

(三) 法律制度的低效性以及

一个完整的证券市场必须重视退市法律制度的完善与有效执行。完善的上市公司退市法律制度对于一个正处在发展中的证券市场尤为必要。在海外成熟的证券市场上, 上市公司退市法律制度设计充分遵循了证券市场的自身规律, 体现了市场化的规则;并且注重操作程序, 能够充分保护中小投资者的利益。

与成熟证券市场相比, 我国证券市场现行的退市法律制度还存在着很大的差距。这也是我国退市制度运行效率低下的原因。我国《公司法》中有关上市公司退市的规定仅是一种字面上的法律, 对于上市公司退市之后的相关问题, 未能得到很好解决。而且, 我国的退市决定权存在于证券管理部门, 因此, 法律规定缺乏足够的操作空间, 不能有效实施。1999年施行的《证券法》, 其在上市公司退市问题上仅对《公司法》中的相关规定进行简单的重复。其唯一突破在于开始关注交易所在退市问题上应发挥的具体作用。可以说, 这部《证券法》对健全与完善我国上市公司退市法律制度并没有起到实质的促进作用。2006年新《公司法》和《证券法》虽然对退市的相关条例作了修改, 但是由于其原则性较强, 因此其可操作性仍然不高。

(四) 各方利益的博弈性

对于上市公司来说, 由于上市的成本太大, 而在证券市场上的融资成本低。所以公司一旦上市, 就想永续保持其上市地位, 实现“圈钱”的目的。在公司出现问题时, 则会利用各种手段维持其上市地位, 而死活不愿意退市。

对于各地政府来说, 上市公司数量成为考核官员政绩的重要指标之一。因此, 各地政府从自身利益考虑, 采取各种措施避免上市公司退市。从而我国证券市场上市公司的退市行为呈现出较严重的行政干预性。大批绩效差的上市公司通过政府补贴, 破产重整, 债务重组等方式得以“退而不出”。这样, 退市过程中过重的行政色彩, 使得我国退市制度的有效性难以实现。

对于中小投资者来说, 上市公司一旦退市, 其投资者持有股票的流动性降低, 基本上失去股票的意义。而且, 我国民事赔偿制度的不健全, 退市后由于操纵市场、虚假信息披露等违法违规行为给投资者造成的损失不能得到有效赔偿。因此, 在目前我国证券市场体制下, 从投资者的利益角度讲, 他们是最不希望所持有股票的上市公司从证券市场退出的。

因此, 无论从哪一方的利益考虑, 上市公司退市都不是各方利益均衡的最优选择。从而, 完善的退市制度在利益各方面前的有效性只成为一种摆设。

(五) 退市新规的缺陷性

虽然退市新规提高了我国退市制度的完善性和可操作性, 也为新旧规则的过渡期的衔接做了妥善安排。但是, 此次退市制度的修改也存在一定的缺陷性。这使得新规尚未开始正常运行, 其有效性就大打折扣。其一是“连续三年净资产为负”才可能退市的标准, 使得退市过程变得愈发漫长与艰难。我国IPO超募使每股净资产高企局面难以缓解, 若想让公司每股净资产“亏空”实属不易。如果再有“连续三年净资产为负”才能退市的规定, 那么我国上市公司退市则成为遥遥无期的谎言。其二是退市新规规定从2012年会计报表算起, 对于过去“连续三年净资产为负”的公司, 则对其历史问题既往不咎。而目前, 我国A股市场“连续三年净资产为负数”的上市公司已达30多家。退市制度的改革, 使得这些濒临退市的上市公司在“净资产”这个指标上仍有三年的宽限期, 因此给了它们足够的时间来规避退市, 从而拉长了退市过程。这是对垃圾股历史遗留问题的妥协与让步, 对其余上市企业来说, 也无法体现制度的公平性。

五、提高退市制度有效性的几点建议

退市制度的完备性不仅需要根据证券市场的需要不断调整和完善退市的标准和规则, 而且应当采取适当措施提高退市制度的有效性, 从而缓解我国上市公司历来“停而不退”, “退而不出”的弊病。针对以上分析, 本文提出以下几点建议:

(一) 大力发展与完善我国资本市场。建立包含一级市场、二

级市场、三级市场以及场外市场的多层次证券市场。这不仅可以给予退市公司继续进行交易的机会, 使其更加顺利、有序地逐步从证券市场退出, 而且可以较大程度上减少投资者的损失。

(二) 针对我国“借壳上市”现象严重, 并且屡禁不止的情形,

一定程度上可以借鉴境外成熟市场的做法, 如严厉退市法规, 适当提高“借壳上市”门槛, 使“借壳上市”的标准与公司IPO难度相当, 甚至杜绝“借壳上市”。这样, “壳资源”的稀缺性就得到一定程度的缓解。

(三) 针对我国地方保护主义盛行, 各方利益博弈所导致的

证券市场退市制度执行不力情形, 管理层应当提高执行力, 加强监管力度, 从而提高退市制度的效力, 使地方保护主义等行政干扰因素远离退市机制。其次, 通过量化退市考核机制来减少管理层随意性, 通过实施以市场调控为主, 行政调控为辅的退市机制, 达到由市场决定去留的目的。尽量减少长时间的退市缓冲机制, 防止暂停上市的绩差公司寻找重组的机会来规避退市。对于投资者方面, 应该建立投资者保护的司法保障体系, 细化投资者通过法律程序追究责任的条款。

(四) 提高退市制度的执行效率, 还需要进一步对退市法律

法规进行完善。比如在对《公司法》《证券法》两部法律修改的基础上, 设计更加符合市场规则的退市标准, 完善退市程序, 注重提高法律条款的可操作性;完善退市的配套制度;相关制度的执行部门要强化执法力度与成效。

(五) 虽然退市新政使我国的退市制度有了跨越性的进步,

但对于退市新规中有关条例的改革有待完善, 并要注重其合理性。比如对具有历史遗留问题的上市公司, 应当设置特殊的处理方法, 从而体现制度的公正性。而不是既往不咎, 与其他企业一视同仁;对于暂停上市、终止上市的退市标准的改革应该考虑其可行性, 而不是形同虚设。

参考文献

[1]上市公司退市制度研究[J].河北法学, 2004, (03) .

[2]李自然, 成思危.完善我国上市公司的退市制度[J].金融研究, 2006, (11) .

[3]王震强, 李央.境外资本市场退市制度与运行经验分析[J].投资研究, 2011, (03) .

[6]陈杰.海外创业板退市制度分析及对我国的借鉴启示[J].武汉金融, 2009, (10) .

[4]宋常, 陈晶.中国资本市场退市制度改革与探索[J].潍坊学院学报, 2012, (05) .

完备的规章制度篇4

通过学习本课程，你将能够：

● 学会构建完备的班组长培育体系； ● 充分发挥企业高层的领导作用； ● 组织开展多样的班组活动； ● 保证培育措施得到有效落实。

如何构建完备的班组长培育体系

班组长培育体系自下而上分为五个层面：第一，师傅带徒弟是个人行为（可遇不可求）；第二，持续不断、批量生产；第三，企业育才体系；第四，培训重在技能，培育侧重作风；第五，组织、制度、措施等。

一、发挥组织的领导作用

企业培育合格班组长的科学方法，就是从育人工程的基础工作做起。

培育是漫长的过程，要培育有胜任力的班组长，必须发挥企业整个组织的作用。

1.企业高管层的领导作用

企业高管层要从企业经营的高度来看班组管理与班组长培养，通过对班组长的管理，落实企业战略。

班组的执行力涉及三大问题：第一，用战略武装人员；第二，制度的流程；第三，做人做事的制度。

如果车间主任没有培养班组长，仅靠班组的执行力是不够的。企业在执行过程中，还应注意以下几点：第一，企业战略要通过班组实施；第二，通过对班组长的培养，让企业文化真正在基层扎根；第三，将班组管理水平的提升纳入企业规划中。

2.人力资源部的作用

人力资源部具体分管班组长的培育工作，包括班组长的选拔、晋升、培训与开发、薪资待遇、升迁等一系列人力资源管理环节。

在人力资源管理中，培训与开发是有区别的：培训针对的是所有员工，让员工掌握基本的工作技能；开发则是针对核心员工进行的。

要点提示

在人力资源管理中，培训与开发的区别：

① 培训是针对所有员工，主要是让员工掌握基本的工作技能； ② 开发主要是针对核心员工。

3.各部门协调和配合班组管理涉及企业管理的方方面面，相关职能部门都有义务支持班组长的成长，尤其是在相关技术管理和培训方面：安全、工艺、质量、成本控制、设备管理、现场“6S”评比等。

优秀的班组长必须具备两大管理技能：

第一，现场管理技能，主要包括生产工艺、设备、质量安全等；第二，人员管理技能，这部分可以由人力资源部承担。

4.中层干部的中坚作用

中层干部是否得力，要看他能否培养合格的下级。企业要大胆地培养人，车间主任要做班组长的工作教练。

企业要把自上而下的管理体系建成育人体系。班组长管理多少人，就是多少人的教练。同时企业也要对车间主任进行系统培训，把车间主任培养起来。

目前的情况是，车间主任年龄比班组长大、资历老、有经验，但是他们接触和学习新东西的速度比较慢。车间主任也要持证上岗，有必要做述职报告，总结进步的管理经验和掌握的新知识和技能。

5.班组长当自强

如果培养不出来优秀的班组长，就说明企业或领导选错了人，或者是不会培养人，管理者不要去抱怨自己的下属。

【案例】

柳传志是如何教育员工的

柳传志有一个教育干部的办法，上司跟下级吵架，他一定会劝下级走人，因为高级别的干部对企业的重要性更大。但同时他要给这位上司讲一句话：“只同意走这一个人，再给你换一个下属，如果你还不能跟他合作，这次走的就是你了。”

柳传志的做法能够有效减少上下级之间的矛盾冲突。

有些条件是外部因素，只有通过班组长的内因才能真正起到效果。班组长还要感恩于企业的培养，这也是他光荣感、使命感的由来。

【案例】

用孝顺金留住司机

上海德邦物流公司的主要员工是司机，比较难管，因为他们天天在外面工作，跟他们讲企业文化、理念起不到什么作用，而且他们没时间听，更没有时间去实践。

为了管好这支队伍，公司老总想到一个特别人性化的办法，他给所有员工建立了孝顺金，让每个员工从工资里面拿出一定的钱，比如有200元和400元两种选择，如果你想给父母多寄一点钱，就选400元，这时企业再另给400元，一起寄给这位员工的父母。也就是这位员工的父母每个月会收到来孝顺金800元。如果选择200元，企业相应地会补贴200元。而且企业有自己的报纸，会刊登公司的好人好事。当父母看到自己的孩子被公司表扬时，会感到十分骄傲。久而久之，父母与孩子之间的联系也会越来越多。

德邦物流公司通过这种办法稳定了员工队伍。不仅如此，公司还会安排司机家属在物业管理部门谋取工作，所以这家公司的业务突飞猛进。与员工家属沟通好，能够帮助企业建立强大、稳定、凝聚的信念。

企业文化是有凝聚力的，所以企业要学会经营人心。车间主任要跟班组长及时沟通，帮助他打破人际交往的瓶颈。

班组长要当好管理者，还应该系统地阅读一些管理书籍，跟上企业发展的步伐，更要勇于实践。

二、发挥制度的保障作用

没有制度保障，一切都是空谈。企业要用一系列制度为班组长的成长提供保障，制度可以从无到有、从简单到完善。

制度要切实可行，不要盲目抄袭，应该结合企业的实际情况制定。

1.选拔与晋升制度

班组长的胜任标准诠释了企业文化，企业选拔班组长要注重他的文化水平，班组长至少应该是大专以上学历。没有文化的企业是不能长久的企业。

企业的选拔标准应该是公平、公正的，要有考查、考试、晋升培训、考核他在任期的表现，而且要落实到表单层面，设计合理的表格，理顺签字流程。

企业制度要给班组长升迁提供保障，有效建立企业各类人才后备库。企业的升迁制度不仅储备了各类人才，还能够在企业缺乏某些人才时，通过内部招聘的形式迅速得到补充。

2.《工作教练管理办法》

《工作教练管理办法》有以下要点：

第一，为使车间主任具备辅导班组长的能力，企业要对车间主任进行教练型领导能力培训；第二，企业要组织编写适合培训车间主任的教材；

第三，企业应该把培养基层干部的指标纳入中层干部考核中。企业不能容忍部下不合格而车间主任合格的现象，班组长不合格，上级要也要被扣分；

第四，企业可以鼓励中层干部撰写案例和教材；

第五，选拔中高层干部担任中层干部的教员，形成金字塔式的教练结构。

3.《系统培训管理办法》

《系统培训管理办法》中，应该制定每跟随企业战略主题实施的相应培训，主要内容包括：第一，入职培训。入职培训将社会公民转变为企业员工；第二，晋升培训。晋升培训让员工转变为初级管理者。

晋升培训之后，班组长还要继续接受系统培训：人员管理技能、现场管理技能。现场管理随着企业培训的升级，管理能力也会随之提升。企业每都应该制定一个战略主题，目标主要是解决某方面的问题，比如：质量问题、市场问题、员工素质问题等。围绕某个战略主题进行突破，企业就能逐步成长与发展。

4.《优秀班组长奖励办法》

让班组长带领全体员工，参加争当先进班组的活动，以此考验班组长的综合实力。企业可以进行、综合评比，也可以单项评比，比如：安全、“6S”等，以此调动全员的积极性。要在办法中制定各种评级与奖励办法，以此激励员工的工作积极性。

三、保证培育措施的落实

制度是长效管理，要具体落实到计划中实施。企业要做基础工作，做好教材的编写、教员的培养工作，并不断改进。

1.培训教材的编写

企业的培训教材不必写成全国通用的教科书，要完全结合企业实际，编写企业自已的教材。编写的教材主要有：《班组长晋升培训》、《班组长人员管理技能》、《现场管理技能》、以及其它专项教材。这些教材不是教科书，内容可以来自企业的制度、文件、规章等，要适宜企业自身的特点和发展阶段。

2.教员的培养

教员的培养，最终还要靠企业解决：第一，高管要讲企业文化和企业战略；

第二，人力资源部和各技术部门负责人推荐相应的老师，最好让中层干部当讲师；第三，专业人员讲技能方面的课程，如安全、设备、质量、工艺等。

3.多样活动的开展

班组长的日常工作比较枯燥，企业要给员工提供丰富多彩的活动，比如：成立“班组长之家”、“协会”、“俱乐部”等，让员工自己组织，相互学习。企业可以提供地点和经费支持等。

企业报刊可以开辟专栏，让班组长专门讲管理经验。或者在网上开辟班组长论坛，让其发表文章，推荐好的想法，给企业班组长发现问题、解决问题的机会。

四、推动班组长的全面发展

班组长要有责任心、上进心、事业心，要与企业共同发展。企业要把班组长培养好，制定班组长的职业规划，不断提升其胜任能力。

1.要有全局高度的眼光

班组长是企业人才的根基，要从全局的高度看待班组长的培养，发挥班组长群体的特殊作用。

【案例】让班组长在全国开营销分店

北方有个很出名的家具企业，准备到安徽合肥开营销分店，老板优先在班组长中挑选一位安徽人过去，这位班组长只懂得制造，不会营销。企业就先给他进行营销培训，告诉他如何管理分店，企业会提供必要的支持。

这种选拔方法非常有效，这位班组长的业绩特别好。因为他是技工出身，跟客户谈营销时能够讲得很清楚，客户非常信服。而且，他对企业的忠诚度非常高。

企业一定要重视对班组长的培养，充分发挥班组长的才能。

2.把班组长培养成后备力量

完备的规章制度篇5

目前国内外预警的研究范围主要是以财务预警模型研究为主, 希望能找到合适且全面的评价指标并将其引入预警模型以及时发现企业的财务危机。将实际的样本引入相应财务预警模型, 虽然对规避企业的财务危机、预测财务风险起到了很好的作用, 但其也有明显的局限性。

(一) 缺乏整体性。

企业财务体系包括财务预算体系、财务控制体系、财务监督体系、财务预警体系等。现有财务预警体系与其他财务体系缺乏有效的连接, 公司的高级管理人员难以充分利用整个财务体系对企业现状进行分析和判断。因此, 企业财务预警体系需要与企业其他财务体系紧密结合起来, 既可减少财务人员的工作量, 又有助于企业高层管理者全方位地了解企业的财务状况。

(二) 反应不够灵敏。

企业风险包括经营风险和财务风险。现有财务指标不能及时考核企业的经营状况, 其中存在时间滞后的问题。当企业经营影响到企业财务时, 即使企业财务预警系统能够发现其存在的风险也为时已晚, 企业很难采取有效措施进行补救。

(三) 非财务指标在预警模型中应用不足。

上世纪80年代, 有越来越多的学者已经开始注意到单纯地用财务指标来预警财务危机似乎不能让人信服, 认为非财务指标在财务预警上有着不可忽视的作用。之后虽然有学者陆续提出了不少的非财务指标, 但目前绝大多数的研究还是以财务报表数据为基础, 以各种财务指标为变量来建立预警模型。

(四) 预警模型缺乏实用性。

财务预警问题研究的最终目的是为了具体的应用。对于公司来说, 能否准确地预警财务危机, 才是值得关注的。但目前的财务预警研究着眼于预警技术的提高、预测的精度上, 提出了不同的方法和模型。这些应用了不同时点、不同规模、不同地区乃至不同行业的样本数据研究出来的结果很少关注其实用性, 不能提供有效的解决方案。

基于以上分析, 笔者认为, 及时发现企业财务管理中存在的问题, 向经营者预先发出警报, 有效地防范与化解财务危机, 适时、准确地对企业财务失败进行预测分析, 真正发挥财务预警的作用, 其关键和落脚点是要建立完备和动态的财务预警系统。

二、建立完备动态的企业财务预警系统的必要性

在经济全球化、市场瞬息万变和竞争激烈的时代, 外部环境复杂多变, 经济环境和市场的突变往往很难准确预测, 企业构建的财务预警系统只有不断更新, 才能确保它的先进性和适用性, 才能使企业从容面对遇到的各种风险, 从而及时采取有效措施, 让企业立于不败之地。另外, 社会信息化程度越来越高, 信息量扩大, 更新速度加快, 在激烈的市场竞争中, 信息化管理水平高的就会掌握主动;决策反应速度快的就会抢占良机。这要求企业必须在最短时间内做出决策和反应, 建立完备动态的财务预警系统能够提升企业应对危机的能力。

三、完备动态的企业财务预警系统的特征

(一) 企业财务预警系统的完备

性。财务预警系统的完备性包括两点:一是将企业作为一个整体来考虑。财务预警系统需要对企业面临的内外部影响因素综合考虑, 全面、真实地反映企业的风险程度。二是建立财务预警系统链, 即风险信号采集———风险信号处理———风险状态测评———风险分类识别———风险状态度量———风险等级评估———风险总体判断———风险管理决策。建立完备的企业财务预警系统需要企业在该链条中环环相扣, 重视从信息收集到最后的决策过程的每一个环节。除此之外, 完备的财务风险预警系统还应包括预警后续管理工作, 即需要准确记录前期财务危机预警系统的一系列数据, 根据相关数据提出改进意见, 使财务危机预警系统得到不断改善, 进行日常的监管和维护以保证财务危机预警系统相互配合, 同时要保障各项数据库的完整。

(二) 财务预警系统的动态性。

财务预警系统的动态性反映的是财务预警工作的及时性和灵活性。一是该系统能够及时发现企业存在的危机。所谓的“预警”就是要做到提前的报警, 随着竞争的加剧, 企业的财务风险问题将日益突出和复杂, 这就要求企业对其潜在的危机能够随时监测, 及时发现并作出判断。二是该系统要能够不断更新。在企业的经营和发展过程中面临的风险不会一成不变。在市场经济形势的不同周期、企业经营的不同阶段, 企业建立的财务预警系统应该有针对性地对局部作出必要和适时的调整以适应变化, 建立有效的财务预警。

四、完备动态的企业财务预警系统的构建要点

企业财务预警系统是从财务的角度对企业风险进行预警, 根据企业经营目标和财务管理要求, 通过对企业财务报表及其他相关资料的分析, 借助财务数据和数据化管理方式, 对企业的运营过程进行跟踪、监控以揭示企业运营过程中的经营困境和财务危机的可能性及原因, 并发出警情信号, 提醒管理当局提前做好防范措施的财务分析系统。企业财务风险预警系统是风险预警的诊断工具, 其灵敏度越高越能有效地规避财务风险。通过财务预警系统的运作, 企业可以不断提高抵抗财务风险的能力, 使企业的财务管理活动始终处于安全、可靠的运行状态, 从而实现企业价值最大化的目标。

具体实施如下:根据企业外部环境及内部财务状况, 建立反映企业财务状况的企业危机预警体系及相应的风险阀值 (定性或定量) , 将得到的指标值与预先设定的风险阀值进行比较, 对企业财务风险进行量化, 将量化后得到的企业财务危机风险值传递给企业管理层进行定性分析与研究, 将决策反馈给财务预警中心。完备动态的企业财务预警系统必须包含财务风险分析数据库、财务风险识别系统和风险决策系统。同时, 该系统还应该把从此次预警过程中发现的有用信息和关键指标反馈给风险分析库。

(一) 风险分析数据库。

财务风险分析数据库提供的是风险分析的各种工具, 其主要的信息和作用为:一是内外部信息库。该信息库负责收集企业内部的财务信息和外部相关的市场和行业数据, 使预警系统能够实时更新、动态地反映企业的财务发展状况变化, 提高信息的精确性。二是指标信息库。在财务预警中, 选取哪些指标作为预警指标以及如何确定指标的临界值至关重要。该指标库旨在提供财务预警系统所需要的指标并规定其警戒值。企业可以根据自己的行业特点和经营阶段, 选择合适的预警指标体系。三是预警方法库。该库主要收集目前最新和高效的预警方法, 包括定性和定量的方法, 并研究其在本企业的可行性, 选择最优方法。同时, 也可以在已有的研究基础上, 利用现有软件, 自行研发合适的模型和方法。

(二) 财务风险识别判定系统。

风险识别判定系统主要是根据风险分析数据库提供的定性和定量信息对企业所处的状态得出风险结论。一是利用定性信息, 进行风险识别。从定性的角度识别风险特征和类别, 分析企业可能面临的风险。二是利用定量信息, 进行风险监测。该部分主要是利用数据和模型, 利用已有的方法体系, 通过财务指标从定量的角度来测度企业的财务风险。该系统要求企业能够定期上报真实财务数据, 并对企业上报的财务数据进行即时分析, 发现异常情况需分析原因并对其进行控制。

(三) 风险决策系统。

风险决策系统是指在风险识别和判定后作出相应的决策, 对风险进行一定的处理, 以便使风险降到最低甚至可以消除。在该系统中, 首先, 要建立对策库, 在该库中, 应记录企业或相关企业以往的风险预警的经验和教训。在此基础上, 建立适合本企业的风险对策库, 当企业识别并发出风险警报时能够自动进行处理。其次, 要加强管理者和专家的决策, 丰富风险决策, 以便在不能自动提供风险对策时起到补充作用, 或是对决策的正确和实用性进行检验。

(作者单位:天圣制药集团股份

完备的规章制度篇6

人脸识别在身份验证、安全系统等方面具有广泛的用途。基于代数的人脸识别方法是当前人脸识别方法的主流,在此类方法中,基于K-L变换的特征脸识别方法[1]和基于Fisher鉴别准则[2,3]的识别方法使用较广。然而,Fisher鉴别准则在实际使用中经常会遇到小样本问题,已有很多学者提出了改进Fisher准则的相应的算法[4,5],Fuzzy Fisherface[4]是其中著名方法之一,但是Fuzzy Fisherface仅在计算样本类内中心样本时考虑了样本分布信息,并没有充分利用样本分布信息,并且忽视了模糊类内散布矩阵的奇异性问题。为了克服这些困难,提出了一个称为完备模糊Fisher的特征提取方法,并通过实验证明该方法是有效的。

1 完备模糊Fisher

Fuzzy Fisherface具有以下缺点:模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵没有完全利用样本分布信息;在PCA特征子空间里,模糊类内散布矩阵仍然有可能是奇异的;模糊类内散布矩阵的零空间里存在重要的鉴别信息。

为了克服Fuzzy Fisherface的缺点,提出了基于完备模糊Fisher的特征提取方法。充分利用样本的分布性,同时提取模糊类内散布矩阵的零空间和非零空间的鉴别信息。根据模糊K近邻算法得到样本隶属度信息,重新定义样本的模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵,构造完备模糊Fisher的鉴别准则函数。

1.1模糊K近邻方法

假定训练样本由X=(x1,x2,…xn)构成,那么相应的隶属度函数就表示了当前某一样本对于所有类别的依赖程度。设隶属度矩阵为U=⎣uij」,其中i=1,2,…c,j=1,2,…n。矩阵中的元素uij表示训练样本中的第j个样本对于第i类的依赖程度,并且这个隶属函数必须满足以下条件:

$\sum_{i = 1}^{c} u_{i j} = 1$ , 其中 $0 < \sum_{j = 1}^{n} u_{i j} < n$ 。 (1)

关于相应的隶属函数可以通过模糊k近邻准则得到:计算训练样本集中任意两个样本之间的欧氏距离,构成一个n×n的距离矩阵。将得到的距离矩阵的对角线上的元素置为无穷大。对上述步骤得到的距离矩阵的每一列按照距离值从小到大排列。根据新的距离矩阵得到k个最近邻点,和这k个最近邻点的类别信息。根据以下的公式计算第j个样本跟第i类的隶属度。

$u_{i j} = {\begin{cases} 0.51 + 0.49 \times (n_{i j} / k) 如果 i 等于 j 所属的类别 \\ 0.49 \times (n_{i j} / k) 否则 \end{cases}$

。 (2)

上述表达式中,nij表示第j个样本的k个最近邻点中属于第i类的样本个数。由此,可以得到所有的样本对于所有类别的隶属度矩阵:

$U = [u_{i j}] (i = 1, 2, \dots, c, j = 1, 2, \dots n)$ 。 (3)

1.2完备模糊Fisher的思想

充分利用样本的分布信息是完备模糊Fisher的关键。根据模糊集理论及模糊K近邻算法,可以得到反映样本分布的隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵重新定义样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵,得到样本的模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵。样本的模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵定义如下:

$F S_{w} = \sum_{i = 1}^{c} \sum_{x_{i} \in w_{i}} u_{i j}^{p} (x_{j} - m_{i}) (x_{j} - m_{i})^{Τ}$ , (4)

$F S_{b} = \sum_{i = 1}^{c} \sum_{i = 1}^{n} u_{i j}^{p} (m_{i} - m) (m_{i} - m)^{Τ}$ 。 (5)

参数p是常数可用来控制模糊隶属度影响。模糊Fisher鉴别准则函数定义如下:

$W_{C F F i s h e r} = \underset{W}{a r g m a x} \frac{| W^{Τ} F S_{b} W |}{| W^{Τ} F S_{w} W |}$ , (6)

在FSw非奇异的情况下,可以通过计算(FSw)-1FSb前(c-1)个最大特征值对应的特征向量作为所需的投影向量。在小样本情况中,FSw往往是奇异的。通常的做法就是先用PCA降维,在PCA特征子空间中计算FSw,避免FSw奇异的情况,这样做忽视了FSw的零空间的鉴别信息。受完备LDA(Linear Discriminant Analysis)的思想[6]的启发,分别提取FSw的零空间和非零空间的鉴别信息,以使不丢失任何鉴别信息。假设Φ $_{w}^{⊥} = s p a n {v_{q + 1}, \dots, v_{m}}$ 和Φ $_{w} = s p a n {v_{1}, \dots, v_{q}}$ 分别是模糊类内散布矩阵FSw的零空间和正交补空间,v1,…vq,vq+1,…,vm是FSw的从大到小排列的特征向量,前q个为非零特征值对应的特征向量。在Φ⊥w空间内,设P1=[vq+1,…,vm],准则函数式(6)可理解为式(7):

$W_{i r} = \underset{W}{a r g m a x} | W^{Τ} \bar{F S_{b}} W | ‚ \bar{F S_{b}} = Ρ_{1} F S_{b} Ρ_{1}$ 。 (7)

在Φw空间内,设P2=[v1,…,vq],准则函数式(7)可理解为式(8):

$W_{r} = a r g_{W} \max \frac{| W^{Τ} F S_{b} W |}{| W^{Τ} F S_{W} W |} ‚$

FSb=P2FSbP2,FSw=P2FSwP2。 (8)

显然准则函数可通过特征值分解求得最优解。新的特征提取方法充分利用了样本的分布信息,提取了模糊类内散布矩阵的零空间和非零空间的鉴别信息,所以称为基于完备模糊Fisher的特征提取方法。

1.3执行算法

基于前面的讨论,现在详细描述算法:

① 通过PCA变换,将原始图像从RN变换到Rm(m=rank(St)),设PCA投影矩阵为P。

② 根据模糊K近邻算法在PCA特征子空间内,计算得到样本的模糊类中心和样本隶属度矩阵。

③ 根据模糊类中心和样本隶属度矩阵,计算模糊类间散布矩阵FSb和模糊类内散布矩阵FSw,计算出FSw的特征向量从大到小为v1,…,vm,假设前q个为非零特征值对应的特征向量。

④ 令P1=[vq+1,…vm],重新计算得到相应Φ⊥w空间内模糊类间散布矩阵 $\bar{[C X 1] F S [C X]_{b}} = Ρ_{1}^{Τ} F S_{b} Ρ_{1}$ ,计算得到 $\bar{F S_{b}}$ 的前l个最大特征值对应的特征向量w1,…wl,得到Φ⊥w空间鉴别向量位:yj=P1wj,j=1,…l。

⑤ 令P2=[v1,…vq],重新计算得到相应Φw空间内模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵:

FSb=PT2FSbP2,FSw=PT2FSwP2。计算得到(FSw)-1FSb的前d-l个最大特征值对应得特征向量wl+1,…wd,得到Φw空间鉴别向量为yj=P2wj,j=l+1,…d。

⑥ 最终的投影鉴别向量是W=P[y1,…yl,…yd],将所有的样本投影到W进行特征提取,然后用分类器进行识别。

2 实验验证

2.1实验1

实验采用Yale人脸库验证该算法。采用的分类器是最小中心距离分类器。Yale人脸库中包括了15个人的165幅灰度人脸图像。每个人由11幅照片构成。这些照片在不同的表情和光照等条件下拍摄。实验中,图像被处理成100×80维的形式。图1显示了该人脸库中的部分人脸图像。

实验中依次取每个人的前l(l=3,4)张图像训练,剩余图像进行测试。实验中用以下方法进行特征提取:PCA[1]、LDA[5]、CLDA[7](Clustering Linear Discriminant Analysis)、Fuzzy Fisherface[7]和新提出的完备模糊Fisher方法。分类器采用的是最小余弦距离分类器。在LDA和Fuzzy Fisherface的第一步PCA变换和PCA中,保持98%的能量,分别降维到34维和43维。在模糊K近邻算法执行过程中,可认为每个样本主要近邻为同类别剩余的样本,故K=l-1。控制模糊隶属度影响的参数p取为:p=40。识别结果及相应的维数如表1所示。

从表1可以发现完备模糊Fisher方法的识别率明显超过其他方法。有以下2点原因:① 重新定义的模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵充分利用了样本分布信息,在PCA、LDA和CLDA中则没有考虑样本分布信息,在Fuzzy Fisherface中仅在定义模糊类样本中心时考虑了样本分布信息,没能充分利用样本分布信息;② 完备模糊Fisher同CLDA一样考虑了零空间鉴别信息,同时提取了零空间和非零空间的鉴别信息。

2.2实验2

实验2在FERET [8]人脸库上进行。采用其中部分的人脸图像,共200人,每人由7幅图像构成,并且对原始FERET库的人脸图像做预处理,只保留相应图像中的人脸部分。处理后的人脸图像归一化为80×80的形式,图2显示了该人脸库中的部分人脸图像。

实验中依次取每个人的前l(l=4,5)张图像训练,剩余图像进行测试。实验中依次取每个人的前l(l=3,4)张图像训练,剩余图像进行测试。实验中用下方法进行特征提取:PCA (eigenface) [3]、LDA (Fisherface)[5]、CLDA[7]、Fuzzy Fisherface[4] 和新提出的完备模糊Fisher方法。分类器采用的是最小余弦距离分类器。在LDA和Fuzzy Fisherface的第一步PCA变换和PCA中,保持98%的能量左右,分别降维到375维和433维。在模糊K近邻算法执行过程中,K=l-1。控制模糊隶属度影响的参数p取为:p=2。识别结果及相应的维数如表2所示。从表2中看出所提出方法的识别性能明显优于其他方法。

3 结束语

基于完备模糊Fisher的特征提取方法,根据模糊K近邻计算出样本隶属度矩阵,根据样本隶属度矩阵重新定了样本类中心和模糊类间散布矩阵和模糊类内散布矩阵,重新定义的模糊Fisher鉴别准则充分利用了样本分布信息,在模糊类内散布矩阵的零空间和非零空间提取鉴别向量,保证了不丢失鉴别信息。在Yale人脸库和FERET人脸库上的试验证明了基于完备模糊Fisher的特征提取方法的有效性。

参考文献

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[2] ZHUANG X S,DAI D Q. Improved Discriminant Analysis for High-dimensional Data and its Application to Face Recognition[J].Pattern Recognition,2007,40(5):1570-1578.

[3] KWAK K C,PEDRYCZ W. Face Recognition Using a fuzzy Fisherclassifier[J].Pattern Recognition,2005,38(10):1717-1732.

[4] KELLER J M,GRAY M R,Givern J A. A Fuzzy k-nearest Neighbour Algorithm[J].IEEE Trans. Syst. Man Cybernet,1985,15(4): 580-585.

[5] BELHUMEUR V,HESPANHA J,KRIEGMAN D. Eigenfaces vs Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection[J].IEEE Trans. On PAMI, 1997,19(7):711-720.

[6] ZHUANG X S,DAI D Q. Improved Discriminant Analysis for High-dimensional Data and its Application to Face Recognition[J].Pattern Recognition, 2007,40(5):1570-1578.

[7] YANG J,YANG J Y. Why can LDA be Performed in PCA Transformed Space[J].Pattern Recognition, 2003,36(2):563-566.

[8] PHILLIPS P J,MOON H,RIZVI S A,et al. The FERET Evaluation Methodology for Face-Recognition Algorithms [J]. IEEE Trans. On PAMI,2000,22(10):1090-1104.

完备的规章制度篇7

语音信号是人类交流过程中最自然、最常用的方式,语音增强能降低噪声提高信噪比,是语音信号预处理的一个重要过程。在稀疏表示中,利用过完备字典中少数原子的线性组合来表示样本信号,其优势是有更大的灵活性和噪声情况下更强的稳定性,因而成为目前研究较多的算法,在语音压缩[1]、识别[2]以及语音增强[3,4]方面均得到较为广泛的应用。在基于稀疏表示的语音增强中,过完备字典的构成起着一个非常关键的作用[5],良好的字典能够使纯净语音信号的表示更加稀疏,从而与噪声的区分度更为显著。在这个过程中,为了得到更为稀疏的系数,所采用的字典从过完备离散余弦变换、过完备小波变换等固定字典到参数化字典设计,进而采用自适应字典学习算法训练字典,使字典与被处理信号之间的相关性增强[6,7]。文献[8]利用纯净信号训练字典,将语音激活检测估计的噪声作为重构阈值,对含噪语音进行稀疏分解,将系数与字典重构得到无噪的语音信号。然而,在语音增强处理的过程中目标语音是受到噪声污染的,纯净语音只能是其他语音信号。本文算法利用阈值正交匹配追踪(OMP)和K奇异值分解算法(K-svd)直接对含噪语音进行字典训练,得到的字典与语音信号有更强的相关度,因而得到的表示系数更为稀疏,在语音增强时取得更好的效果。

1带噪语音信号的稀疏重构

设观测到的带噪语音信号为:

式中:z(n) 是方差为 σ2的高斯白噪声;x(n) 表示纯净语音信号;n表示各样值所在时刻(为表达方便,以下省去n)。

在无噪情况下,分帧后的纯净语音信号x ∈ RM × N是帧长为M,帧数为N的信号。对于一个过完备字典D ∈ RM × L,L > M表示字典的冗余性。 x可以在该字典下表示为:

式中 : A是系数 ,它是一个L × N的矩阵 ,各列矢量代表0范数。在稀疏表示中 ,每帧语音信号的非系数个数远小于信号长度。

对于一个适合的过完备字典D,语音成分在其上的系数是稀疏的,而白噪声则不具备这种特性。当已知噪声方差 σ2的情况下,在进行原子选择时通过设定与其有关的恰当的阈值 ε,可以控制只从带噪信号中选出与纯净语音相关的系数,而摒弃与噪声有关的系数以实现语音增强。

2阈值正交匹配追踪算法

在信号的稀疏表示中,由于字典的过完备性,x在由D构成的冗余基上的稀疏表示系数A的求解是一个非常困难的过程。快速稳定的稀疏分解与重构算法起着重要的作用,OMP属于贪婪方法的一种,在精度要求相同的情况下,OMP由于更快且更容易实现而得到广泛的应用。

为得到最优的稀疏表示结果,OMP使第k个残差Rk与当前信号的近似值yk正交,此时该残差与当前yk的任意一个原子都线性无关,从而在之后的分解过程中,不会出现之前yk中已经选择过的原子,因此是最优的。传统的OMP先将选中原子进行正交化处理,然后再将残差在这些正交原子基上进行分解,以保证残差与所选中的全部原子正交。改进算法在信号投影过程中, 将原信号在所选中的所有原子的列空间进行正交投影, 所得残差与这些被选中的原子都正交[9]。本文采用的阈值正交匹配追踪算法中,设定迭代结束的阈值条件,当原始信号与重构信号的残差小于该阈值时,停止迭代。

本文阈值正交匹配追踪算法描述如下:

输入:过完备字典D,原始信号y,迭代阈值 ε;输出:稀疏系数A,稀疏近似所得信号y(k)。

处理过程如下:

(1)初始化:残差r(0)= y,选中原子索引集 Λ0= ∅, 迭代次数k = 1;

循环执行步骤(2)~步骤(6):

(2)计算残差r(k - 1)与字典D各个原子dj的内积, 找出最大内积绝对值所对应的原子dj下标 λ,用公式表示为:

(3)更新索引集 Λ(k),Λ(k)(k)= λ。将步骤(2)选中的原子加入到选中的原子集合中 ,更新已选中原子的集合D(k)=[D(k - 1),dλ];

(4)根据最小二乘法,将y在选中的所有原子组成的空间进行投影 ,计算k阶逼近的系数

(5)更新信号估计值和残差y(k)= D(k)A(k),r(k)= y - y(k);

( 6 )计算残差的Frobenius范数若小于迭代阈值,则结束;否则k = k + 1 ,转至步骤( 2 )进入下一轮循环。

3语音样本自训练生成的过完备字典

对于给定的语音样本Y,通过训练设计其最佳表示字典的算法就是寻找字典D的各个原子,以及相应的稀疏系数A的过程,这个运算过程可按下式进行:

初始化的字典可以选择过完备离散余弦基、随机信号或者待训练信号的帧样本作为训练的初始值,这个过程要保证字典按列归一化,即单位欧几里德范数。在初始化字典选定后,设定迭代次数k ,整个字典学习在稀疏编码与字典更新之间迭代完成。每次迭代包括两个步骤:

(1)稀疏编码阶段。对给定的训练样本y ,利用阈值正交匹配追踪从当前的字典D中选择最佳原子,求出稀疏表示的系数A 。

(2)字典更新。针对步骤(1)得到的稀疏系数A,更新字典中每一列即各个原子。K-svd算法通过对残差矩阵进行奇异值分解,用最大特征值所对应的向量更新字典的一列,同时更新该列相对应的系数A的行元素,为保证系数的稀疏性,在奇异值分解计算时只用与待更新字典的列有关的残差信号[10]。

4提出算法描述及性能评估

4.1算法描述

综前所述,本文提出的语音增强算法可描述为:

(1)噪声方差估计。对观测到的带噪语音信号利用其前3 000个样本估计噪声方差 σ2。

( 2 )字典训练。设定字典训练阈值作为K-svd字典训练时阈值OMP的迭代结束条件,初始化字典选择过完备离散余弦基,利用分帧后带噪语音信号训练字典D 。

( 3 )稀疏增强。设定稀疏表示阈值,对分帧后带噪语音信号根据步骤( 2 )训练的字典和 ε2采用阈值OMP分解,得到估计的纯净语音信号系数A 。

(4)语音合成。由x= DA计算增强后的分帧语音信号,最后通过迭代相加法(OLA)得到增强的语音。

在带噪语音字典训练和语音信号分解的过程中,均通过阈值OMP求解系数。反复实验表明,为使训练的字典只与语音信号相关,步骤(1)中k1取值为1.6,即设置较大的迭代阈值;在语音增强中,要获得较大的信噪比和失真度较小的语音,k2值设定为1.05,此时迭代阈值比噪声略大。由于自训练的字典与语音信号较强的相关性,在纯噪声区系数为0,而带噪语音区则只得到纯净语音的分解,从而达到语音增强的目的。

4.2提出算法的性能评估

实验采用中国科学院自动化研究所开发的CASIA98-99语音测试库,从中选取女生语料5人次和男生语料5人次作为纯净语音,为便于仿真处理,所有语音采样率转换为fs=8 000 Hz。所加噪声为计算机随机产生的白噪声,信噪比分别为-5 d B,0 d B,5 d B,10 d B, 15 d B,20 d B。仿真帧长取为128,字典中原子个数为384,字典冗余度为3,字典训练时帧移为2,迭代次数为3次,稀疏增强时帧移为8,对提出算法进行仿真。

4.2.1波形图与语谱图比较

如图1所示,从上至下依次为一段原始纯净语音信号、加5 d B噪声信号以及用提出算法增强后的信号对比。图1(a)为信号随时间变化的波形图,图1(b)为图1(a) 语音信号随时间变化波形图与相对应的信号语谱图。

时域波形图和语谱图显示,语音信号几乎被5 d B白噪声淹没,尤其是语谱图,仅有少量语音可见。然而经增强处理的信号,信噪比则达14.42 d B,语音波形与原始信号极为相似,语谱图也较为清晰。表明提出的算法对即使受较强噪声污染的信号依然有较好的处理能力,这对于语音识别和通信预处理而言非常重要。

4.2.2对比实验性能测试

为进一步研究提出算法的性能,将提出算法与文献[8] 中算法增强效果进行比较。测试方法为10种语音信号在不同信噪比下测试数据的平均值作为实验结果,主要测试增强后的信噪比(SNR)、感知语音质量评估 (PESQ)得分以及稀疏程度比较,其中稀疏程度通过增强信号每帧非0系数的个数平均值来反映,该值越小表明增强信号的能量集中在较少的系数,因而稀疏程度越高。对比结果见表1。

表1中数据显示,在语音增强过程中,使用带噪信号本身训练字典,所得的信噪比与对比算法均有提高,最大提升值是15 d B时的1.43 d B,从PESQ得分的角度和增强信号的稀疏程度来看,提出算法除了-5 d B输入信噪比的信号外,均有所提升,最大PESQ得分提升值是15 d B时的0.20,最大稀疏程度提升值是15 d B时的2.31。究其原因,对于-5 d B而言,过大的噪声使得训练字典所用的语音成分较少,所得字典与语音的相关度较小,因而提升效果不如对比算法。

5结论

完备的规章制度篇8

由于光学成像机理的限制,单幅图像所能捕捉到的信息量有限,不能保证同一场景里的背景与目标都均匀清晰。通过对同一场景进行多聚焦拍摄,可以得到多幅不同聚焦点的图像。多聚焦图像融合技术就是利用这组多聚焦图像的互补和冗余信息,得到一幅可信度高、更为人眼视觉所接受的新图像。在医学、遥感、计算机视觉、天气预报及军事目标识别等方面图像融合技术都得到广泛的应用。

融合技术可分为像素级、特征级、决策级三个层次的融合。目前的研究主要以像素级融合为主,其融合方法主要分为两类:空间域方法比如像素的加权平均、伪彩色映射、非线性方法、贝叶斯优化方法、人工神经网络法[1]等和变换域方法如金字塔分解、小波[2,3,4,5]、曲波[6]、轮廓波[7]等多分辨力变换以及经验模式分解[8]、ICA变换[9]、非负矩阵分解[10]等。

基于变换域的图像融合作为一种有效的融合技术得到快速发展。这种融合方法首先图像分解到另一个变换域,对变换域系数按照一定规则进行融合,最后利用逆变换重构融合图像。图像变换主要是基于小波、曲波、轮廓波等多分辨力变换。这类变换是在完备基上对图像进行表示的,不能对图像很好的稀疏表达。近年来稀疏表示被应用于图像处理与分析领域,如图像去噪[11]、超分辨力[12]、修复[13]以及人脸识别等,它是在过完备基上对信号进行表示的,具有更好的稀疏表达能力。

文献[14]中提出一种基于过完备稀疏表示的多聚焦融合算法,其本质是基于每个像素领域过完备稀疏表示然后进行融合、重构的方法,计算量较大。本文充分考虑到多聚焦图像融合的特性,提出一种基于分块过完备稀疏表示的多聚焦图像融合算法。首先将源图像分块,利用稀疏模型分解块图像,然后采用加权平均的融合规则对稀疏表示系数进行融合,最后由融合系数与字典重构图像。实验表明,该算法得到的融合图像在主观视觉和客观质量上都取得较好的效果。

1 稀疏域模型

稀疏表示问题可描述为式(1),由于式(1)是NP问题,所以往往转化为式(2)中的近似问题来求解

式中:‖x‖0为x的l0范数,即向量x中非零元素的个数, $\hat{x}$ 为信号x在过完备字典A上的稀疏表示。

一般情况下自然图像的数据信息也具有冗余性,因此可以在冗余字典上进行稀疏表示。如果将图像信号看做一维向量b,其稀疏表示是指信号b在冗余字典A下的低维投影,投影系数即为稀疏表示系数x。

1.1 过完备字典的构建

过完备稀疏表示问题中,选取的过完备字典是否合适关系到表示信号被表示的稀疏性。针对不同结构与特征的图像,应采取不同形式的字典或者基函数。过完备字典的构建方法可以划分为两类。

1) 根据数学模型来构建字典。

由于其模型较简单,正交和双正交变换的字典构建方法一度占据主导地位。然而研究表明这种构建方法得到的字典不能保证信号表示的稀疏性,进而影响信号的重构准确度。文献[15]提出利用适合刻画图像几何边缘的bandlet基、适合刻画纹理的Gabor基、适合刻画轮廓的Curvelet基等不同形状的基函数组合构建字典。采用该类方法构建的字典优势在于适用范围比较广。

2) 根据样本来设计字典。

可以通过训练样本来学习适合某一类信号特征的字典,以确保信号表示的稀疏性。目前字典学习的算法有最大似然法、最优方向(MOD)法、最大后验概率法、组合正交基学习算法、广义PCA算法。能与现今的稀疏分解算法兼容的常用方法是ELAD于2006年提出的K-SVD学习算法[16]。该方法交替执行信号在当前字典的稀疏表示与原子的更新过程,来达到学习字典的目的:

(1)给定一类信号{yi} $_{i = 1}^{Ν}$ ,标准化字典D(0)∈Rn×K,迭代次数J=1。

(2)将Y在字典D上进行稀疏表示,即求解 $i = 1, 2, \dots, Ν, \min_{x_{i}} 〈 ∥ y_{i} - D x_{i} ∥_{2}^{2} 〉$ 约束于‖xi‖0≤T0。

(3)D(J-1)中每列原子更新,对于第k(k=1,2,…,K)列原子dk更新步骤如下:

①定义步骤(2)中使用第k列原子的标志集合: $ω_{k} = {i | 1 \leq i \leq Ν, x_{Τ}^{k} (i) \neq 0}$ 。

②计算误差矩阵 $E^{k} = Y - \sum_{j \neq k} d_{j} x_{Τ}^{j}$ 。

③根据ωk中标志元素选出Ek的部分列得到E $_{R}^{k}$ 。

④对E $_{R}^{k}$ 进行奇异值分解E $_{R}^{k}$ =UΔVT,将U的第一列作为新的第k列原子 $\bar{d_{k}}$ ,V的第一列乘以Δ(1,1)作为k列原子对应的系数。

(4)返回步骤(2),J=J+1。

为了探讨字典维数对本文算法融合结果的影响,在给定学习对象数量的条件下,学习不同维数的字典。在后面的研究中,将利用所构建的字典探讨其对融合结果的影响。

采用50幅自然图像进行8×8的分块,分块处理后的块图像作为输入图像,通过K-SVD字典学习算法得到维数为64×64,64×128,64×256的过完备字典,设定迭代次数为J=50,字典图像如图1所示。

1.2 稀疏表示方法

其次是设计快速有效的稀疏分解算法。目前有三类典型方法:匹配追踪算法、基于l1范数算法、迭代收敛算法。匹配追踪算法以贪婪算法为核心的最简单直接的算法。本文的融合算法中,以误差作为循环停止条件,采用正交匹配追踪(OMP)算法来对源图块进行稀疏表示[17],算法如下:

1) 初始化。误差ε,字典D,X0=0,r0=b,D $_{s}^{0}$ =Ø。

2) 从冗余字典中选出与被表示信号b内积最大的原子di,即 $d_{i} = \arg \max_{d} d_{j}^{Τ} b$ 。

3) 更新原子库D $_{s}^{k}$ =D $_{s}^{k - 1}$ ∪di。

4) 根据原子库D $_{s}^{k}$ 计算稀疏系数X $_{s}^{k}$ 。

5) 计算误差rk=b-DksX $_{s}^{k}$ 。

6) 如果rk≥ε,返回步骤2)。反之,结束循环,输出的X $_{s}^{k}$ 即为所求的稀疏系数。

图像稀疏表示即是将待融合图像采用正交匹配追踪算法在经过K-SVD算法学习的过完备字典上进行稀疏表示。在稀疏分解过程中,需要设置分解过程的循环停止参数ε。ε过小会影响融合图像的分解精度,当ε过大时,迭代次数随之提高,计算量也会随之增大。因此该参数要慎重选择。文献[14]探讨了ε在过完备稀疏表示图像融合算法中的对图像质量的影响,证实了以上的结论。

2 基于稀疏域的多聚焦融合算法

2.1 基于稀疏表示的图像融合框架

稀疏表示具有在过完备字典上对自然图像的稀疏表达能力。将稀疏表示引入图像融合,提出一种图像融合算法,算法流程图如图2所示。

1) 源图像预处理。

假定待融合图像为严格匹配图像,首先将图像归一化,如图3,然后将源图像进行8×8分块处理,并且将每个图像块像素整合成一维列向量。

2) 稀疏分解。

将图像块对应的一维向量在冗余字典上进行稀疏分解,每个图像块对应得到两组稀疏表示系数。

3) 稀疏系数融合。

每个块对应的两组稀疏系数按照一定的融合规则进行融合,获得待重构系数。

4) 稀疏重构图像。

重构是分解的逆过程。结合融合系数与冗余字典按照图3进行重构,得到最后的融合图像。

2.2 融合规则

融合规则是图像融合算法中决定最终融合质量的关键步骤[18]。常用的融合规则有绝对值最大以及平均等方法。如果按照绝对值取大规则来融合,融合结果会出现很多块效应,影响视觉效果。因此本文选用平均方法的融合规则,对系数简单的取平均,会降低融合图像对比度,丢失部分细节信息。

综合以上因素,本文采用加权平均的规则进行融合。图像块稀疏系数的l1范数越大,携带的信息量就越多。基于以上理论,融合系数由式(3)计算

c $_{i}^{f}$ =w $_{i}^{a}$ c $_{i}^{a}$ +w $_{i}^{b}$ c $_{i}^{b}$ (3)

式中:c $_{i}^{A}$ ,c $_{i}^{B}$ 为第i个图像块的稀疏系数向量;c $_{i}^{F}$ 为第i个块融合后的系数;w $_{i}^{A}$ ,w $_{i}^{B}$ 分别为源图像块的加权因子。其中加权因子由式(4)计算

式中:ca,cb为源图像分别对应图像块稀疏系数向量。

3 实验与性能评价

3.1 不同算法的对比试验

采用严格配准的两组大小为256×256的多聚焦图像进行实验,验证本算法的有效性。同时与基于小波分解的传统融合算法、基于稀疏表示的融合规则取系数平均算法对比。其中小波融合方法中小波分解层数为3层,小波基选取bior2.4,融合规则为低频系数取平均、高频系数取大。基于稀疏表示的方法中,用图像稀疏表示分解图像,融合规则为系数取平均方法。图像融合结果分别如图4。由图可见,本文算法的融合图像整体效果更好。

由于不存在标准图像,采用信息熵(Entropy)、互信息量(MI)、边缘评价因子(Q)、空间频率(SF)这四个指标来评价实验结果。

1)信息熵是衡量图像包含的信息量丰富程度的一个重要指标,被定义为

式中,pi为图像的直方图,即灰度值等于i的像素个数与图像总像素个数之比。融合图像熵值越大,表示其包含的信息量越多,融合质量越好。

2)互信息量MI被定义为

式中,E()为图像的互信息量,可由图像的归一化联合灰度直方图得到。互信息量MI越大,意味着融合图像F从源图像中继承的信息越多,融合效果越理想。

3)空间频率是直接反应图像的清晰度的指标,是被作为衡量图像整体视觉效果的标准,融合图像的此指标值越高,意味着融合结果图像效果越好。对于大小为M×N的图像,其空间频率定义为

其中RI和CI分别为行频率和列频率,被定义为

4)采用结构相似度Q来评价实验结果

式中:s(A|ω)代表源图像A中具有方差、边缘等显著特征的信息量。同样指标Q值越大,表示融合图像保留源图像的边缘信息越多,融合质量越高。

表1为不同算法融合结果的指标。从表1可以看出,基于稀疏表示融合图像的互信息量指标优于传统小波融合算法。使用过完备稀疏表示,融合规则采用系数平均的算法融合结果结构相似度指标不如传统小波算法,但是采用本文提出的加权平均融合规则,其结构相似度的性能指标得到极大的改善,且优于传统小波算法。

3.2 字典维数对图像融合质量的影响

文献[14]已经对图像分块窗口大小、正交匹配追踪(OMP)算法中的残差等因素对融合质量的影响进行了研究。本节通过实验探讨过完备字典维数对图像融合结果的影响。将上文中已经学习到的不同维数(64×64,64×128,64×256)的字典均应用到本章提出的融合算法中,融合结果同样由信息熵(Entropy)、互信息量(MI)和边缘评价因子(Q)以及空间频率(SF)4个指标来评价,如表2所示。

从表2中的指标可以看出,在平均融合规则下,过完备字典维数越高,融合性能越好。在本章算法的加权融合规则下,在不同维数的过完备字典上表示的融合性能也有所区别。但不同的是,选取较低的字典维数反而在多数指

标下得到较好融合性能。这表明,各种融合算法的性能与字典维数的相关性还有待进一步研究。

4 结论

笔者提出一种基于分块稀疏表示的多聚焦融合算法。首先将源图像无重叠像素分块,并采用稀疏域模型将分块图像进行表示,得到两组稀疏系数。使用加权平均的融合规则得到融合系数。通过稀疏逆变换重构图像。实验表明无论是从主观视觉还是客观指标来评价,该算法取得了较好的融合效果,且由于传统的小波融合算法。同时探讨了过完备字典在该方法中对图像融合质量的影响。实验表明过完备字典的优劣是影响融合结果的一个重要因素。构建一组更适合于多聚焦图像的过完备字典,使其具备较强提取图像边缘的能力,在其上的表示系数能够更好的区分出清晰与模糊区域,对于多聚焦图像融合算法亦是非常重要。

摘要：提出一种基于分块过完备稀疏表示的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦源图像对应分块,采用稀疏模型进行分解,得到每个块的稀疏表示系数。考虑到稀疏系数向量的l1范数越大,带的信息量就越多,采用此因子对稀疏系数加权,求得融合系数,结合过完备字典重构融合图像。实验结果表明该图像融合方法取得较好的融合效果且优于传统小波分解融合方法。同时探讨了字典维数对所提出方法的影响。

一种不完备决策表的改进约简算法篇9

1 基本理论和概念

为了方便理解本文提出的改进属性约简算法, 首先给出文中需要用到的一些重要概念和定义。

定义1:设S= (U, A, V, f) 是一个信息系统, 其中, A=C∪D, U为对象集合;C为条件属性集, D为决策属性集;undefined是属性值集合, Vr表示属性A的值域;f:U×A→V是一个映射函数。若D为空, 则称信息系统为数据表, 否则称为决策表。对于具有遗漏属性值的属性子集B⊆A, 记遗漏值为“·”, 则含有未知属性值的信息系统称为不完备信息系统, 含有未知属性的决策表称为不完备决策表。

定义2:设S= (U, A) 是一个信息系统, P⊆A,

如果IND (P) ={ (u, v) ∈U×U|∀a∈P, a (u) =a (v) }, 则称IND (P) 是U上的一个等价关系, U/IND (P) 为U上基于等价关系的划分, 简记为U/P。

当S= (U, A) 是一个不完备信息系统时, P⊆A,

如果SIM (P) ={ (u, v) ∈U×U|∀a∈P, a (u) =a (v) Va (u) =*Va (v) =*}, 则称SIM (P) 是U上的一个相容关系, U/SIM (P) 为U上基于相容关系的覆盖。

定义3:设S= (U, A) 是一个信息系统, a∈A, 如果IND (A-{a}) =IND (A) , 则称属性a在A中是不必要的;否则称a在A中是必要的。

定义4:设S= (U, A) 是一个信息系统, 如果P⊆A:

(1) IND (P) =IND (A) ;

(2) P是独立的;

则称P是A的一个约简。

定义5:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, 如果SIM (C) ⊆IND (D) 我们就说决策表S是一致决策表, 否则为不一致决策表。

定义6:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, P⊆C, X⊆U, 如果对任意的x, y∈X, 有 (x, y) ∈SIM (P) , 并且不存在子集Y⊆U, X⊂Y, Y在P下是一致的, 那么X称为P下的最大一致块, 记为MCp, 以MCp (u) 表示由P⊆C所确定的包含u∈U的最大一致块。在完备信息系统中MCp退化为U的划分, 即MCp=U/P。

定义7:设S= (U, A) 为一个信息系统, B⊆A, X⊆U, 则记

分别为上、下近似算子。

在决策表中, 上、下近似算子记为:

其中, U/IND (D) ={D1, D2, …, Dr}。

定义8:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, B⊆C

① 如果undefined, 且不存在S⊂B使undefined, 则称B为C的上约简。

② 如果undefined, 且不存在S⊂B使undefined, 则称B为C的下约简。

2 不完备决策表的改进约简算法

在不完备信息系统中, 由于论域中的元素对每个属性可能是缺省的、不确定的, 所以按某个或某些属性值对论域进行分类所得的结果一般并不是论域的一个划分, 而是论域的一个覆盖。对于不完备决策表, 目前国内外学者研究的大部分属性约简算法都是基于一致信息系统, 或者是基于不一致信息系统上研究但在处理海量数据时算法空间复杂度高, 影响算法效率。所以以下我们讨论在覆盖粗糙集理论和最大一致块技术的基础上提出的一种新的运用表存储可辨识属性集的不完备信息系统的改进属性约简算法, 区别于以往属性约简算法的传统思想, 这种方法在处理为得到上、下约简的可辨识属性集时, 采用了表存储, 与传统的用分辨矩阵存储可辨识属性集相比较, 表存储降低了算法的空间复杂度, 提高了算法的效率。改进后的算法不仅适用于不一致不完备决策表, 同时也适用于一致决策表和完备决策表。

为实现本文提出的约简方法, 还需补充以下几个定义:

定义9:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, X, Y∈MCC, 则记

分别为最大一致块X对于属性集C的φ集和η集, 则

D*1={ (X, Y) , φC (X) ≠φC (Y) }, D*2={ (X, Y) , ηC (X) ≠ηC (Y) }, 且在D*l,

l∈ (1, 2) 中, (X, Y) 与 (Y, X) 是一致的。

定义10:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, X, Y⊆MCC, 对于∀a∈C, 当fa (u) =fa (v) 且u∈X, v∈Y时, 我们记fa (X) =fa (Y) , 否则

fa (X) ≠fa (Y) , 其中fa (u) , fa (v) 为u, v在属性a∈C上的值。

定义11:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, MCC={X1, X2, …, Xm}, 则记

为上可辨识属性集和下可辨识属性集。

定义12:设S= (U, C∪D) 是一个不完备决策表, 我们记

Ml=∧ (∨{a, a∈Dl (Xi, Xj) }) , (Xi, Xj) ∈D*l, l∈ (1, 2) 分别为上可辨识函数和下可辨识函数。

下面看改进后属性约简算法的具体实现过程:

输入:原不完备决策表S= (U, C∪D) , 条件属性集C及其包含的属性个数|C|;

输出:由该决策表的条件属性集C所求得的上、下约简。

步骤:

(1) 由最大一致块的定义求得属性集C的所有最大一致块MCC={X1, X2, …, Xm}以及决策表对于决策属性D的划分U/D={D1, D2, …, Dr}

(2) 求MCC中每个最大一致块Xi, i∈ (1, 2, …, m) , 对于属性集C的φ集和η集, 记为

φC (X1) , φC (X2) , …, φC (Xm) ;ηC (X1) , ηC (X2) , …, ηC (Xm)

(3) 由定义9求出D*l, l∈ (1, 2)

⑷根据定义11分别求出上可辨识集和下可辨识集Dl, l∈ (1, 2) , 并以Hash表进行存储, 具体过程由以下算法实现。

(5) 根据定义12分别求出上可辨识函数和下可辨识函数Ml, l∈ (1, 2) ;

(6) 对 (5) 中所求得的可辨识函数进行化简, 得到关于属性集C的上约简和下约简。

在处理算法中第四步求得的上、下可辨识属性集时体现了文章的关键, 文中采用了Hash表存储, Hash表存储可以直接通过地址访问内容, 将可辨识属性集采用Hash表存储可以实现在存储前检查该值是否已存在, 从而避免数据冗余。在处理海量数据时, 由于s<

利用改进后算法求得的上、下约简, 就可以对决策表进行属性约简, 从而得到冗余信息最少的决策表, 大大提高了算法的效率。以下通过实例分析验证该算法的有效性。

3 实例及结果分析

以文献[5]中的小汽车信息决策表为例, 见表1, 对文中所提算法的有效性进行分析验证。表1为一个不完备决策表, 其中U{u1, u2, u3, u4, u5, u6}, C={a1, a2, a3, a4}, a1→Price, a2→Mileage, a3→Size, a4→Max-Speed , 用文中的算法对表1进行属性约简, 计算过程如下:

STEP 1:根据定义6求最大一致块得, MCC={{u1}, {u2, u6}, {u3}, {u4, u5}, {u5, u6}},

令X1={u1}, X2={u2, u6}, X3={u3}, X4={u4, u5}, X5={u5, u6},

则MCC可记为MCC={X1, X2, X3, X4, X5}

U/IND (D) ={D1, D2, D3}, D1={u1, u2, u4, u6}.D2={u3}, D3={u5}

STEP 2:根据定义9求每个最大一致块对应的φ集和η集得,

STEP 3:由上步所求的属性集C的φ集和η集结合D*l, l∈ (1, 2) 的定义得,

D*1={ (X1, X3) , (X1, X4) , (X1, X5) , (X2, X3) , (X2, X4) , (X2, X5) , (X3, X4) , (X3, X5) }

D*2={ (X1, X3) , (X1, X4) , (X1, X5) , (X2, X3) , (X2, X4) , (X2, X5) , (X3, X4) , (X3, X5) }

STEP 4:根据定义11求得上可辨识集和下可辨识集Dl, l∈∈ (1, 2) , 并以Hash表进行存储。Hash表大小为t=|C|, 哈希函数为Hash (key) (key为所求得Dl中属性的个数) , 采用链地址法解决冲突。由哈希函数求得的哈希地址为1, 2, …, t, Dl的Hash存储如图1所示。

STEP 5:由定义12以及上步求得的Dl, l∈ (1, 2) 可得,

M1= (a1∨a2∨a3∨a4) ∧a3∧a4∧ (a1∨a4) ∧ (a3∨a4) ∧ (a1∨a2∨a4)

M2= (a1∨a2∨a3∨a4) ∧a3∧a4∧ (a1∨a4) ∧ (a3∨a4) ∧ (a1∨a2∨a4)

STEP 6:对上面所求得的M1和M2进行化简得:M1=M2=a3∧ (a4

由改进后的属性约简算法对原系统进行属性约简, 去掉了大量冗余信息, 经约简后得到决策, 见表2。

通过改进后的算法对原不一致不完备决策表的属性进行了约简, { Price , Mileage }作为冗余属性被约简掉, 最后得到的属性约简结果为{ Size , Max-Speed }。针对上边的小汽车决策表实例, 改进后算法与文献[4]提出的用可辨识矩阵存储可辨识属性集的算法相比较其所占的存储空间分别为6和10, 节省了将近一半的空间, 在降低算法空间复杂度方面有明显优势。算法的优势在于处理海量数据, 当处理海量数据时其优越性更加明显。

4 结语

决策表的属性约简是一个NP完全问题, 本文基于粗糙集理论和最大一致块的概念提出了一种对不完备决策表以Hash表存储可辨识属性集的属性约简算法, 并用小汽车信息决策表的实例进一步证明了该算法的实用性和有效性, 克服了目前存在的算法的局限性问题。该算法不仅可以用于不一致不完备决策表, 也可用于一致决策表和完备决策表, 并在属性约简过程中运用了Hash表存储, 扩展了算法的运用范围, 又有效的去除了决策表中的冗余信息, 从而降低了空间复杂度, 提高了算法效率, 大大简化了后继的规则提取工作, 如何基于该算法实现分类构造是进一步研究的工作。

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