重心法(The centre-of-gravity method)是一种设置单个厂房或仓库的方法，这种方法主要考虑的因素是现有设施之间的距离和要运输的货物量，经常用于中间仓库或分销仓库的选择。商品运输量是影响商品运输费用的主要因素，仓库尽可能接近运量较大的网点，从而使较大的商品运量走相对较短的路程，就是求出本地区实际商品运量的重心所在的位置。 重心法首先要在坐标系中标出各个地点的位置，目的在于确定各点的相对距离。坐标系可以随便建立。在国际选址中，经常采用经度和纬度建立坐标。然后，根据各点在坐标系中的横纵坐标值求出成本运输最低的位置坐标X和Y，重心法使用的公式是： Cx-- 重心的x坐标； Cy-- 重心的y坐标； Dix--第i个地点的x坐标； Diy--第i个地点的y坐标； Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量。 最后，选择求出的重心点坐标值对应的地点作为要布置设施的地点。
物流配送中心选址分析提要:本文分析物流配送中心选址的影响因素及选址方法；针对重心法在物流配送中心选址中的应用举出实例，并运用选址度量法对重心法在选址决策中存在的缺陷进行改进，通过综合分析得到最佳选址方案。在物流系统中，配送中心居于重要的枢纽地位。物流配送中心的选址，是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内，选一个或多个地址设置配送中心的规划过程。较佳的物流配送中心选址方案可以有效地节约费用，促进生产和消费的协调与配合，保证物流系统的平衡发展。因此，物流配送中心的合理选址就显得十分重要。一、物流配送中心选址的影响因素（一）货物分布和数量。这是配送中心配送的对象，如货物来源和去向的分布情况、历史和现在以及将来的预测和发展等。配送中心应该尽可能地与生产地和配送区域形成短距离优化。货物数量是随配送规模的增长而不断增长的。货物增长率越高，越是要求配送中心选址的合理性，从而减少输送过程中不必要的浪费。（二）运输条件。物流配送中心的选址应接近交通运输枢纽，使配送中心形成物流过程中的一个恰当的结点。在有条件的情况下，配送中心应尽可能靠近铁路货运站、港口及公路。（三）用地条件。物流配送中心的占地问题在土地日益昂贵的今天显得越来越重要。是利用现有的土地，还是重新征地？地价如何？是否符合政府规划要求等等，在建设配送中心时都要进行综合考虑。（四）商品流动。企业生产的消费品随着人口的转移而变化，应据此更好地为企业的配送系统定位。同时，工业产品市场也会转移变化，为了确定原材料和半成品等商品的流动变化情况，在进行物流配送中心的选址时，应考虑有关商品流动的具体情况。（五）其他因素。如劳动力、运输与服务的方便程度、投资额的限制等。二、物流配送中心选址方法（一）定性分析法。定性分析法主要是根据选址影响因素和选址原则，依靠专家或管理人员丰富的经验、知识及其综合分析能力，确定配送中心的具体选址。主要有专家打分法、德尔菲法。定性方法的优点是注重历史经验，简单易行。其缺点是容易犯经验主义和主观主义的错误，并且当可选地点较多时，不易做出理想的决策，导致决策的可靠性不高。（二）定量分析法。定量的方法主要包括重心法、鲍莫尔-沃尔夫法、运输规划法、Cluster法、CFLP法、混合0-1整数规划法、双层规划法、遗传算法等。定量方法选址的优点是能求出比较准确可信的解。其中，重心法是研究单个物流配送中心选址的常用方法，这种方法将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物流系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点。三、物流配送中心合理选址案例分析（一）重心法模型选址实例。现假设冠芝霖手机大卖场总部要拟建一个物流配送中心来负责其在苏州市区内各店的物流配送，根据这4个店在地图上的具体位置建立直角坐标系，以其中一个店的坐标为（0，0），同时假设单位运量单位距离的运输成本相同，年物流运输量如表1所示，试用重心法确定物流配送中心的坐标位置。一般来说，根据重心法模型计算得出配送中心的位置坐标为（，），由地图可知该点恰好位于三香公园所在位置。（表1）（二）对重心法模型的改进。重心法是使用比较早的一种方法，计算简单，而且其配送中心地点的选择是不加特定限制的，具有自由选择的长处。但是从另一个方面来看，重心法模型的自由度过多也是一个缺点，它仅考虑运输费用而没有考虑配送中心建设的固定费用（包括基本建设费用和固定经营费用）及因经营管理产生的可变费用。有时由重心法计算求得的最佳地点实际上并不可行，有的地点很可能在河流湖泊上或街道中间等，此时就要根据客观条件，放弃最优位置而另外选择一个比较满意的位置，所以需要对其进行改进。当由重心法计算所得到的坐标在实际中不可行时，考虑市政规划和地理条件等因素后，在以重心坐标为圆心，以R为半径的圆形区域中选择几个可行的备选点，然后利用选址度量法从备选点中选出最佳物流配送中心建设点。选址度量法是一种既考虑定量因素、又考虑定性因素用以支持设施选址的方法，是评价综合因素的另一类选址方法，步骤如下：1、将各因素分为成本因素和非成本因素，确定其成本因素比重：x和非成本因素比重：1-x（0≤x≤1）。2、确定客观度量值OM：OM=1/［C（1/C）］（1）C为第i个可行位置的第j项成本；OM=1，m为客观因素数目；n为可行位置数。3、确定非成本因素度量值SM：SM=［I×（W/W）］（2）W为i位置对k因素的比重；W/W为非成本因素的评价值；I为k非成本因素的权重；M为非成本因素数目。4、确定位置度量值LM：LM=xSM+（1-x）OM（3）5、决策。LM最大者是最佳位置。由于上述所算坐标点（，）在实际中不可行。根据市政规划、地理位置和配送中心选址因素，我们在以（，）为圆心以1个单位长为半径的圆形区域内得到3个备选点：P（，）、P（，）、P（，）。这些备选点中需要考虑的成本因素有：土地价格、运输成本和建安费；非成本因素有：自然环境条件、对城市居民的影响、距离交通主干道远近。通过德尔非法得成本因素比重x=，非成本因素比重1-x=。成本因素中P、P、P的土地价格：C=4000，C=7000，C=5600，运输成本C=450，C=340，C=300，建安费：C=2050，C=1800，C=2000；非成本因素中P、P、P的自然环境条件比值：W=，W=，W=；对城市居民影响大小：W=，W=，W=；距离城市主干道远近：W=，W=，W=。非成本因素权系数I=，I=，I=。根据公式（1）、（2）、（3），可以得出，LM=，LM=，LM=。LM＞LM＞LM，所以点P（，）是建该配送中心的最佳位置。四、结语定性选址方法比较注重历史经验，简单易行，但是容易犯经验主义和主观主义的错误，并且当可选地点较多时，不易做出理想的决策，导致决策的可靠性不高。与定性方法相比较，用定量选址方法进行选址时是能求出比较准确、可信的解，但又常常为了量化，使本来比较复杂的事物简单化、模栩化了，甚至有的意见被量化以后可能被误解和曲解。因此，定性与定量方法相结合是一种比较科学而又切合实际的选址方法。本文中的选址度量法由于既考虑了定量因素、又考虑了定性因素，并结合了实际情况、成本因素和非成本因素的影响，对重心法改进以后使得物流配送中心的选址更加科学和合理。此方法综合了定性和定量两方面的优点，能够做出比较理想的决策。
重心法(The centre-of-gravity method)是一种设置单个厂房或仓库的方法，这种方法主要考虑的因素是现有设施之间的距离和要运输的货物量，经常用于中间仓库或分销仓库的选择。商品运输量是影响商品运输费用的主要因素，仓库尽可能接近运量较大的网点，从而使较大的商品运量走相对较短的路程，就是求出本地区实际商品运量的重心所在的位置。 重心法首先要在坐标系中标出各个地点的位置，目的在于确定各点的相对距离。坐标系可以随便建立。在国际选址中，经常采用经度和纬度建立坐标。然后，根据各点在坐标系中的横纵坐标值求出成本运输最低的位置坐标X和Y，重心法使用的公式是： Cx-- 重心的x坐标； Cy-- 重心的y坐标； Dix--第i个地点的x坐标； Diy--第i个地点的y坐标； Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量。 最后，选择求出的重心点坐标值对应的地点作为要布置设施的地点。拓展资料：生产运作管理1、生产运作管理是对生产运作系统的设计，运行与维护过程的管理，它包括对生产运作活动进行计划，组织和控制。 传统生产管理主要是以工业企业，特别是制造业为研究对象，其注目点主要是一个生产系统内部的计划和控制，一般称为狭义的生产管理学，其内容主要是关于生产的日程管理和在制品管理。2、生产运作管理所追逐的目标可以用一句话来概括：用最低成本、在最准确的时间，向市场提供合理的柔性化产品和服务。生产运作管理人员所需要的技能，生产运作管理人员与其他管理人员一样，都是通过他人来完成工作任务的。因此，他们必须具备两方面的能力。一方面是技术技能，它包括两方面：专业技术与管理技术。生产运作管理人员面临的是转化物料或提供各种特定服务这样的活动，他们必须了解这个过程。因此必须具备有关的专业技术知识，特别是工艺知识。不懂专业技术的人是无法从事生产运作管理的。但单有专业技术知识对生产运作管理人员是不够的，他们还需懂生产运作过程的组织，懂计划与控制，懂现代化生产运作管理技术。另一方面是行为技能，即生产运作管理者要组织工人和技术人员进行生产活动，他们必须具备处理人际关系的能力，要善于与他人共事，调动他人的工作积极性，协调众人的活动。因此，对生产运作管理人员的要求是很高的。要获得这些技能，成为一名合格的生产运作管理者，一要靠培训，二要靠实践。生产运作管理人员是企业的宝贵财富，企业主管应当充分发挥他们的作用。
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步骤如下：1、将相邻帧图像转化为灰度图。2、对应像素值相减得到差分图像。3、对差分图像二值化。4、将这些区域标记为前景像素即可恢复。
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 系统实现 语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
大学生活又即将即将结束，大家都知道毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有准备、有计划、比较正规的、比较重要的检验大学学习成果的形式，毕业论文应该怎么写才好呢？下面是我精心整理的法学毕业论文，欢迎大家分享。
摘要： 在当代中国，随着社会的向前发展，经济实力逐渐增强的今天，，由于多方面的原因，抢劫罪问题仍然还很突出。其造成的社会危害是人所共知的，因而加强对抢劫罪的犯罪构成和对抢劫罪的定罪问题进行讨论是法学界关注的重要课题。本文运用法理学、法律社会学等多学科理论，综合分析了当代中国抢劫罪的各种状态、特点，及罪与非罪的对策。第一章从抢劫罪的概念入手，阐述了构成抢劫罪几个要件。第二章讨论了社会危害性是判断罪与非罪的根本标准。第三章从暴力下限入手，分析了实施犯罪的手段的暴力问题，第四、五、六、七章从不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财、不动产及财产性利益、对象以侵犯甲的人身权为手段，当场获取乙的财物等几个方面是否构成抢劫罪入手，研究了常见的几种难把握的抢劫罪。结论提出了在实践中对抢劫罪定罪量刑应注意的问题。
关键词： 抢劫罪社会危害性罪与非罪对策
目录
中文摘要……………………………………………………………………………(1)
目录…………………………………………………………………………………(2)
前言…………………………………………………………………………………(3)
一、抢劫罪的概念…………………………………………………………………(3)
二、社会危害性是判断罪与非罪的根本标准……………………………………(3)
三、实施犯罪的手段的暴力问题…………………………………………………(4)
四、不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财是否构成抢劫罪…………………………(5)
五、不动产及财产性利益能否成为抢劫罪对象…………………………………(7)
六、以侵犯甲的人身权为手段，当场获取乙的财物是否构成抢劫罪…………(9)
结论…………………………………………………………………………………(9)
参考文献……………………………………………………………………………(10)
致谢…………………………………………………………………………………(10)
前言
抢劫罪是一种严重侵犯人身权利、财产权利的犯罪，历来为我国刑法重点打击。现实生活中，我们经常见到这类案件的发生，且案情非常复杂。《刑法》第263条对此作了一个较具体的规定。但由于立法对文字简明性、概括性的要求，使得法条不可能明确而全面地表述所有实际情形。对于抢劫罪的许多方面，历来多有讨论，首先，在罪与非罪方面，因为涉及是否需要立案、采取侦察措施、提请逮捕、起诉等问题，因而是个首要问题。本文试选择几个对定罪有着重要影响且有争议的问题加以讨论，以期对实际工作有所裨益。
一、抢劫罪的概念
抢劫罪是指以非法占有为目的，当场使用暴力、胁迫或者其他方法强行劫取公私财物的行为。本罪侵犯的客体是公私财物的所有权和公民的人身权利。
本罪侵犯的客体是复杂客体，在实施抢劫行为时，不仅造成公私财产的损失，而且可能造成人身伤亡，这既是抢劫罪区别于其他财产犯罪的重要标志，又使抢劫罪成为侵犯财产罪中的最严重犯罪。犯罪对象是公私财物和他人的人身。
本罪客观方面表现为对财物的所有人、持有人或者保管人当场使用暴力、胁迫或者以其他方法，劫取财物的行为。暴力，是指对被害人的身体实行打击或强制，使被害人不能或不敢反抗的行为。如殴打、捆绑、伤害、禁闭等。暴力行为只要足以抑制对方的反抗即可，不要求事实上抑制了对方的反抗，更不要求具有危害人身安全的性质。胁迫，是指以当场立即使用暴力相威胁，对被害人实行精神强制，使其不敢反抗的行为。胁迫既可以是用语言胁迫，也可以通过动作、手势进行。其特点是如不交付财物或者进行反抗，便立即实现胁迫的内容。其他方法，是指除暴力、胁迫之外，使被害人不知反抗或丧失反抗能力的强制方法。如用药物麻醉、用酒灌醉、使人中毒等。
本罪犯罪的主体是一般主体。主观方面是故意，并具有非法占有公私财物的目的[1]。抢劫的故意是指，行为人明知自已的抢劫行为会发生侵犯他人人身与财产的危害结果，并且希望或放任这种结果的发生。其中，行为人对他人造成财产上的损害只能是希望心理，但对他人造成人身上的侵害则可能是放任。由于造成他人人身伤亡不是抢劫成立所必需的要件，所以从整体上来说，抢劫罪的故意是一种直接故意，即以非法占有为目的。
二、社会危害性是判断罪与非罪的根本标准
严重的社会危害性是犯罪的本质特征。一种行为之所以成为犯罪且受到刑罚的惩罚，其根本原因是这一种行为严重侵犯了刑法所保护的社会关系。犯罪构成是社会危害性的外在法律体现。一般地，行为如果符合犯罪构成，那么这一行为的社会危害性就达到犯罪行为的社会危害程度，这一行为就构成犯罪。但实际情形并不总是这样简单。犯罪构成要件只不过是从繁杂的实际犯罪情形中概括、归纳出来的，是决定犯罪行为社会危害性的主要方面，并非全部。许多不为犯罪构成所包括的方面，诸如犯罪的动机、情势的需求(如国家根据社会治安形式的变化在不同时候采取从重或从轻的刑事政策)、实际情形的变化(如投机倒把行为在计划经济年代与市场经济年代罪与非罪的变化)等等方面都会影响行为在特定条件下的社会危害性。有许多行为，从犯罪构成要件上看，是完全具备的，但一旦综合考虑行为的方方面面，其社会危害性就减低而不够刑罚标准。正是考虑到这一情形的实际存在，为了尽可能准确到做到罪刑相适应，保证刑罚预防目的的实现，《刑法》在总则第十三条赋与执法者自由酌量的权力：“但是情节显著轻微危害不大的，不认为是犯罪。”实际工作中，我们往往只顾及行为是否具备抢劫罪的犯罪构成要件而不综合考虑行为社会危害性的大小，因而出现许多不妥的地方。如：
因为抢劫罪是一种严重侵犯人身权、财产权的犯罪，因此《刑法》没有象盗窃罪一样对财物数额作出要求，而且年满14周岁以上的公民都可成为犯罪主体。司法实践中，对一些青少年，甚至是刚满14周岁的在校生，以轻微的暴力行为如打几个耳光，踹几脚，向同学索要几元钱的行为，一律以抢劫罪刑拘、逮捕、起诉。从犯罪构成角度看，这样的行为无疑是符合抢劫罪的构成要件的，但正如上文所述，相对于社会危害性来讲，犯罪构成是一个极抽象的概念。实际上在执法过程中，不但要分析这些特殊情况是否符合抢劫罪的犯罪构成，还应根据一般的社会常识及公众心理，分析这样一些行为的社会危害性程度是否达到或接近抢劫罪的社会危害性。抢劫罪的最低刑期是三年有期徒刑，如果类似本文列举的这样的行为都以抢劫罪定罪判刑，笔者以为，无论是从对青少年犯罪以教育为主，惩罚为辅这个刑事政策角度，还是从刑罚追求罪刑相适应，以期达到预防目的这个角度讲，都是不妥的。而且，虽然在刑法里面，没有对抢劫罪的财物数额作出一个下限规定，但刑法总则第九条关于罪与非罪的规定，无疑对刑法分则是有指导意义和法律束缚力的。当然，对于某些所抢财物数额虽小但手段较严重的行为，则是依法应予严惩的。抢劫罪侵犯的是公民人身权和财产权。只有对这两种权利的侵害程度的综合，才能说明某行为的社会危害性程度。
三、实施犯罪的手段的暴力问题
“暴力行为”是抢劫罪最常用的手段行为方式，侵犯公民人身自由权、健康权直至生命权的施加于人身的强力打击和强制行为，还包括捆绑、强力禁闭、扭抱、殴打、伤害直至杀害等程度不同的侵犯人身的表现形式。抢劫罪的暴力行为必须是当场实施的，而且是被作为当场强行非法占有他人财物的手段行为加以实施的。这种暴力行为指向的对象，一般是财物所有人或者保管人本人，因为在多数情况下，只有向这些人施加暴力，才可能进而非法占有财物;但是，在某些情况下，暴力也可能施加于在场的与财物所有人或保管人有某种亲密关系的人。与“财物数额不是抢劫罪成立的必备要件”这一共识相反，理论和司法实践中，对于暴力行为的上下限问题，各人理解不一。暴力行为的上限即“以暴力手段实施抢劫致人死亡”是否包括故意杀人，本文认为，如果行为人把故意杀人作为当场劫取财物的一种手段行为，则以抢劫罪而非故意杀人罪定罪判刑。对为了事后获得被害人的财产，先将被害人杀死的应认定为故意杀人罪，而不是抢劫罪[1]。但对于暴力程度的下限问题，在实际工作中往往没有一个明确的认识，很难把握。前苏联、日本、北朝鲜等国都明确规定暴力行为的程度必须达到“危及被害人生命与健康”或“足以抑制被害人的反抗”等程度[2]。目前我国对此法还无明文规定，笔者认为，不应规定暴力程度的下限，理由如下：
一是抢劫罪既侵犯了公民的财产权，又侵犯了公民的人身权。两种权利的被侵害程度对于说明某一抢劫行为的社会危害性程度而言，具有相等的意义。认为财物数额可以没有下限而暴力程度需要下限，这是没有道理的。
二是以暴力劫财的本质特征是：以暴力为手段行为，意图使被害人不敢、不能或不知反抗，从而达到当场劫财的目的。只要行为人主观上意图以此暴力行为达到当场取财的目的，而且客观上实施了暴力劫财行为，就符合抢劫的本质特征，而不问这一暴力是否足以危害生命、健康或足以抑制他人的反抗。而且每个被害人的身体状况都是不同的。有些时候，较重的暴力行为不一定能危及生命、健康或足以抑制被害人的反抗，而有些时候较轻的暴力却能够做到。如果认为暴力程度一定要有所谓的下限，那么，前者不成立抢劫罪而后者成立，这显然是不附合逻辑的。
三是轻微的暴力劫财与胁迫劫财的社会危害性相当。胁迫的暴力内容，不管有多严重，它毕竟只是一种现实可能性，末造成实然的人身伤害结果。轻微暴力虽然程度轻微，但毕竟已造成实然的伤害结果。从这点上讲，哪怕最轻微的暴力行为都要比胁迫行为的社会危害性大。前者定性为抢劫，而后者不定为抢劫，没有道理。
四是从实际操作情况看，如果承认暴力程度下限的存在，则因为"轻微暴力"是一个极其模糊的概念，易造成执法者理解不一，而导致执法混乱。
当然，在理解“暴力程度没有下限”的时候，跟理解“财物数额没有下限”一样，除了考察这两者本身，还应综合这两者来判断行为社会危害性的大小。
四、不作为的胁迫与暗示的胁迫劫财是否构成抢劫罪
对于胁迫的习惯理解，如暴力一样都是一种主动的作为。但不作为同样可以成立胁迫。实际情形中，也常常存在通过不作为的胁迫当场取财的情形。主要有如下三种情况：
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法学案例分析论文
案例分析是实现经济学教学模式上的创新,案例教学法不同于传统教学法,它强调教师与学生之间、学生与学生之间互动。如下是精心为你挑选的法学案例分析论文，欢迎大家踊跃阅读！
在律师事务所实习期间，跟随律师及相关案件进行了实习并且承担了一部分工作，现选择其中一个案件进行一部分改编并且结合一些热点法律问题与争议完成案例分析报告。
一、 案情概要
在一个夜黑风高的夜晚，北京 时间凌晨1点28分，司机陈某驾驶一辆小型轿车在道路上行驶，在一个V字型路口进行调头，由于路口转弯角度较大，加之是夜晚，视线不明确，司机陈某没有看到调头路口处有一个醉汉被害人王某躺在马路口，汽车碾压王某于车下，之后陈某下车查看并看见王某躺在汽车底下，随后司机陈某慢慢挪动汽车并且驾车逃逸。后被害人王某被路人发现并送往医院救治，经抢救无效于第二日上午死亡。经法医专业鉴定后，被害人王某是由于被汽车碾压后造成内出血从而引发创伤性失血导致休克，最终死亡。交警部门时候对事故现场进行了相关的勘察，认定被害人王某处于V字型路口偏左侧的地方，交警大队进行实物实验，利用一辆汽车进行现成模拟发现王某所处的位置在汽车调头时是无法被发现的，即处于一个视野盲点，加之是夜里就更加难以发现，即使发现也无法再及时的采取相关补救措施。一周后，司机王某被有关部门逮捕归案，并且交代了相关案件情况，其中包括被告人陈某说他当时以为被害人王某已经死亡的主观意志，其他情况与交警部门所认定的结果一致。
二、 案例分析
本案中的争议点主要有两个：第一个是司机陈某对于撞人这个行为的定性，即是否属于意外事件。第二个是陈某之后的逃逸行为如果来界定。
(一)、陈某撞人的行为属于意外事件
《刑法》第 16 条规定，行为在客观上虽然造成了损害后果，但是不是出于故意或者过失，而是由于不能抗拒或者不能预见的原因所引起的，不是犯罪。根据这一规定，所谓意外事件就是指行为虽然在客观上造成了损害后果，但行为人不是出于故意或者过失，而是由于不能预见的原因所引起的情形。其最本质的特点就是行为人无罪过且损害结果的发生是由于不能抗拒或不能预见的原因所引起的。虽然从法医的鉴定结论中可以认定，被害人王某的死亡和司机陈某的撞人行为有着直接的因果关系。但是，交警大队对事故现场进行勘察和试验的报告材料里可认定，陈某撞人的主观状态既非故意也非过失，而是因为路段本身的构造和事故发生时天黑的客观原因以及被害人王某醉酒的主观过失造成的。这个有一个质疑，作为一个的司机，在调头行驶的时候肯定应当要减缓速度，注意安全，若是司机尽到这个注意义务，那么即使撞人了，被害人王某也不至于由于内出血，创伤性失血性休克导致死亡，是不是陈某主观上也存在疏忽大意的过失呢? 被害人王某本身存在一定的过错，深夜醉酒倒在危险的地方。
一般正常的人都不会选择在转弯路口的位置躺着，那里是属于较为危险的地段。司机以自己的惯常思维，也无法能预料到掉头转弯处偏右位置会躺着一个人，尤其还是在深夜。法医的鉴定报告中说明了被害人王某并没有当场死亡。即使司机减缓速度(深夜，如果周围不安全，司机也不敢放太慢的速度)，若撞的是要害部位，也不能避免给被害人李某造成严重伤势的后果。是被告人陈某对被害人的遗弃和逃逸行为给本身受害的王某增加死亡的几率。而且法律不应当强人所难，实际情况中没有那么多的如果，并且依存疑时有利于被告的原则，没有断定被告人陈某造成损害的结果是故意或过失的证据，应当作出对被告人陈某有利的裁定和判决，不应当定陈某在撞人行为上违反了交通运输法规。因此，在此案中，被告人陈某的撞人行为应当认定为意外事件。
(二)、丁某逃逸行为应当认定为间接故意杀人 首先，基于第一点的判断，由于被告人陈某的撞人行为是意外事件，因此，可以排除交通肇事罪的认定。交通肇事罪与交通事故中意外事件的区别关键在于行为人主观上是否具有过失和客观方面是否违法了交通运输管理法规。主观上有过失，违反了交通运输管理法规的，则构成交通肇事罪;如行为人没有违法交通运输管理法规，并且是由于不能预见、不能抗拒、不能避免的原因引起交通事故，则不存在罪过，不能认定为犯罪。《刑法》第 133 条：违反交通运输管理法规，因而发生重大事故，致人重伤、死亡或者使公私财产遭受重大损失的，处三年以下有期徒刑或者拘役;交通运输肇事后逃逸或者有其 他特别恶劣情节的，处三年以上七年以下有期徒刑;因逃逸致人死亡的，处七年以上有期徒刑。结合法条及相关的分析，被告人陈某逃逸的行为不构成交通肇事罪。
其次，被告人丁某的逃逸行为构成间接故意杀人。间接故意杀人是指行为人明知自己的`行为可能会导致当事人死亡的后果，但主观上却放任这种危害行为的发生，从而导致当事人死亡，则行为人犯的是是间接故意杀人罪。间接故意杀人罪中的行为人在认识意识上是明知危害行为可能导致当事人死亡的后果发生，意志因素是主观上对危害行为持放任态度，结果当事人因该危害行为而死亡。结合案件来说，被告人陈某发现有一人被其撞伤后，慢慢挪动汽车驾车逃离现场。 被告人陈某将被害人王某丢弃在路边是一种怎样的心理状态呢?很明显是明知自己的行为会造成被害人王某的死亡而不顾，然后驾车逃逸。被告人丁某构成了间接故意杀人罪。被告人陈某对被害人王某是具有救助义务的，根据《中华人民共和国道路交通安全法》 第 76 条
第二款的规定：机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故的，由机动车一方承担责任;但是，有证据证明非机动车驾驶人、行人违反道路交通安全法律、法规，机动车驾驶人已经采取必要处置措施的， 减轻机动车一方的责任。而陈某却不对王某进行作为义务，对王某的现状听之任之，即使被告人陈某主观上认为王某死了，害怕而逃离，但是，没有对王某判断是生是死而大意逃离仍然是被告人陈某的过错，即使王某死亡，陈某仍然不应当丢弃被害人王某，应当由医生对王某的生死进行评断。所以存疑时有利于被告原则在这不应当得到适用。存疑时有利于被告原则的含义是在对事实存在合理疑问时，应当作出有利于被告人的判决、裁定。张明楷教授认为此原则有以下几种 适用界限： (1)只有对事实存在合理怀疑时，才能适用该原则; (2)对法律存在疑问时，应根据解释目标与规则进行解释，不能适用该原则;(3)在立法上就某种情形设置有利于被告的规定时，对被告人的有利程度，应当以刑法的明文规定为根据;(4)在对行为人的主观心理状态的认定存在疑问时，应进行合理推定，而不能适用该原则宣告无罪;(5)虽然不能确信被告人实施了某一特定犯罪行为，但能够确信被告人肯定实施了另一处罚较轻的犯罪行为时，应择一认定为轻罪，而不得适用该原则宣告无罪。对当事人的听之任之的主观心理的推断是合理的，不论被告人陈某是认为王某已死还是未死，对与王某来说，最坏的结果就是死亡，而被告人陈某却放弃了给王某一丝生存的机会，选择了最坏的结果，那是法律不允许的，法律不能强人所难，但是也必须合理公正。综上所诉，被告人丁某的逃离行为构成间接故意杀人罪。
三、 基本结论或观点
综上所述，案件中被告人陈某属于意外事件，但是随后其驾车逃逸的行为却构成了间接故意杀人罪，等待陈某的将是法律合理公正的裁判。
兄弟，论文要自己用心写。我是过来人，自己写论文只有好处，没有坏处的。
一个程序的核心在于算法。比如说打开一个软件和运行一个软件的速度在计算机硬件性能相同情况下，软件的算法起到了几近决定性作用，所有的计算机软件和硬件的编程都是需要算法的，就算一个hello world程序虽然我们编时候没有用到算法但是在编译他和运行再屏幕显示的时候就是算法了。算法是计算机乃至自然界的核心，如果知道人脑的算法，就可以制造出人工智能的软件。算法太多，也就不全部列举出来了，具体的还有用法，你自己看下书或去网上找下，都应该可以找到的：比如：贪心算法，蚁群算法，遗传算法，进化算法，基于文化的遗传算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌随机算法，序贯数论算法，粒子群算法，模拟退火算法等等。
基于数学形态学的织物经纬密度的研究论文编号:TX027 论文字数:27422,页数:63摘 要织物的经纬密度是衡量织物质量的其中的一项指标之一。目前多采用人工的方法，不可避免的会存在一些主观性，所以本文提出利用数字图像技术（主要是数学形态学理论）来对织物的经纬密度进行研究，实现测量指标的量化和自动化。本文提出了一种利用数学形态学进行织物经纬密度分析的新方法。首先阐述了数学形态学的基本运算，接着提出了基于数学形态学的图像滤波、图像增强、经纬纱图像的提取、二值化和细化的方法。最后通过对提取的经、纬纱细化图像进行进一步的分析和测量，得到织物的经纬密度。通过对结果进行分析后可以得出使用数学形态学算法得到的织物经纬密度和手工识别结果基本相符。且算法分析过程较简单，执行效率较高，具有一定的实用价值。 关键词：数学形态学；图像处理；织物；经纬密度ABSTRACTWarp and weft density of fabric is one of the index to measure the quality of fabric. At present, because of the using of artificial ways, there will be some subjectivity inevitably. Therefore, this paper proposes to research the warp and weft density of fabric and achieve the quantitative measurement of indicators and automation by using digital image technology (mainly the theory of mathematical morphology) .This paper presents a new method for fabric density analysis by using the mathematical morphology. It firstly describes the basic operations of mathematical morphology, and then presents the methods of image filtering based on mathematical morphology, image enhancing, image extracting of warp and weft, binary and thinning. Finally, we could get the warp and weft density of fabric density through further analysis and measurements to warp and weft images. It can be seen from the analysis of the results that the warp and weft density by using the mathematical morphology is basically same as the artificial recognition. And the algorithm analysis process is simple and higher efficient, and it has some application value. Key words：Mathematical morphology; Image Processing ; Fabric ;Warp and weft- density目 录前 言 1第一章 绪 论 经纬纱密度及其测定方法简介 国内外研究现状 本论文的研究目的和意义 课题完成的主要工作 5第二章 数学形态学 数学形态学的定义和分类 数学形态学的基本运算 腐蚀运算和膨胀运算 开运算和闭运算 结构（体）元素 结构体元素的影响 结构元素的选取方法 13第三章算法的设计 图像的滤波 邻域平均法滤波 中值滤波 Wiener滤波 全方位自适应加权组合形态滤波器 图像增强 经、纬纱排列图像的提取 图像的二值化 基于数学形态学的细化算法 细化算法的定义 结构元素 形态学的细化算法 经纬密度的测量 30第四章基于MATLAB在图像中的处理及应用 概述 MATLAB 图像处理工具箱简介 MATLAB中常用的图像处理函数 32第五章实验结果及分析 测试图像 实验结果及分析 35结 论 37参考文献 38附 录 39谢 辞 53以上回答来自:
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