摘要：在深入分析Shearlet变换理论的基础上,给出具体的Shearlet变换步骤,并提出一种针对图像脉冲噪声的混合滤波方法。该方法首先对噪声图像进行Shearlet多尺度变换,获得高频和低频系数,保留低频系数不变;然后针对Shearlet高频系数能够较好地刻画噪声局部化的性质,设计出一种多尺度、多方向特性的串/并联自适应中值滤波器,对高频系数中噪声进行自适应检测和滤除;最后实现低频系数和滤波后高频系数重构。通过与小波阈值法去噪和开关中值滤波法仿真实验比较可知,该滤波方法对于高强度的脉冲噪声具有较好的处理效果。

摘要：互联网信息产业的兴起对假私非烟草制品的稽查工作带来全新的冲击。采用Vue、SpringBoot、MongoDB的技术框架,结合先进的人工智能算法,设计了一款基于微信小程序的烟草销售违法案件前后端管理系统。该系统使用方便、快捷,实现了案件管理、可视化显示、案件预警、统计分析、高级搜索和分类等功能,从而提升了案件稽查人员的工作效率,为建设烟草专卖打假打私智慧监管平台提供参考。

摘要：为提升烟草市场监管水平,通过某烟草专卖局的协作调研和历史销售数据,构建基于深度自回归网络(Deep auto regression network, DARN)和季节性自回归差分移动平均模型(Seasonal auto regression integrated moving average, SARIMA)的混合预测模型。然后以预测销量为基础进行异常检测,设计了烟草商户违法销售预警模型。实验表明混合预测模型较单个模型预测误差均有改善。预警模型在测试集上达到50%查实率,满足市场监管预警基本要求。