基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统设计

刘志超，叶润楠

（华南理工大学，广东 广州 510640）

0 引 言

在品牌形象的建立过程中，辨识度是反映品牌形象地位的重要因素，由于学术界对品牌形象辨识度研究的匮乏，从消费者的角度来评估品牌形象辨识度的大小。无论是从品牌形象辨识度的内涵、本质，还是消费者市场的实际要求来看，都要选择从消费者角度来评估品牌形象辨识度[1]。国外针对品牌形象辨识度评估系统的设计发展比较发达，美国和日本作为世界上规模最大的品牌形象树立公司，成立了多家世界500强的国际知名品牌，每年的知名品牌营业额将达到上千亿元，促进了国家经济的大幅增长[2]；国内对于品牌形象辨识度评估系统设计，无论是从品牌形象经营管理还是规模实力方面，都与国外的研究相差甚远，由于国内品牌形象辨识度所处的宏观和微观环境迥异，尤其是受到品牌形象客观因素的影响，品牌形象辨识度评估还存在一定局限性[3]。

段秀娟先设计了网络安全风险评估系统的硬件，得到了系统硬件框图，采用混沌粒子群优化BP神经网络对网络安全风险评估系统的软件进行设计，实现网络安全风险的评估[4]。实验结果显示，该系统可以协调并处理网络安全风险评估过程中的问题，不会受到系统周期性和随机性的影响，可以提高网络安全风险评估的准确率。张军等人为满足印铁涂层厚度的高精度测量需求，采用激光双测头研制了一种湿膜厚度测量评估系统，先对印铁涂层表面的湿膜厚度进行差分测量，拟合了涂层厚度情况[5]。精度实验结果表明，该系统可以检测印铁涂层湿膜厚度且精度可以达到±3.72μm。

基于以上研究的不足，本文将区域视觉划分应用到了品牌形象辨识度评估系统设计中，增强了品牌形象辨识度评估的效果。

1 品牌形象辨识度评估系统硬件设计

1.1 品牌形象辨识度采集器设计

品牌形象辨识度采集器主要负责持久化处理品牌形象辨识度信息，对品牌形象辨识度采集器的结构设计如图1所示。

图1 品牌形象辨识度采集器的结构设计

品牌形象辨识度采集器是以C8051F0403型芯片为核心处理芯片，在采集器内部包括数字模拟转换器和模数转换器，两种转换器的高度集成性能可以为品牌形象辨识度信息的采集提供适当的便利条件[6]。采用高速光耦合器和独立控制器的结合设计，为品牌形象辨识度信息采集器的接口进行设计。品牌形象辨识度信息采集器的接口电路如图2所示。

图2 品牌形象辨识度信息采集器的接口电路

品牌形象辨识度信息采集器的接口电路是由静态存储器、采集器以及服务器等硬件组成，通过接口电路将主采集器与从采集器连接，如果待采集的品牌形象辨识度信息比较多，接口电路的上位机就会频繁响应[7]，来显示出系统正在采集品牌形象辨识度信息。

对于品牌形象辨识度在采集过程中遇到的突发状况，造成品牌形象辨识度信息采集效率变低的因素有很多，对导致品牌形象辨识度信息采集器低速运行、中断和暂停的因素进行定量分析[8]，便于评估系统对采集器采集到的品牌形象辨识度信息进行分类和整理。

1.2 品牌形象辨识度评估系统电路设计

品牌形象辨识度评估系统的硬件模块是由总线控制模块、辨识度信息采集模块、人机交互模块组成，通过区域视觉划分进行品牌形象辨识度评估系统的中央控制，采用区域视觉划分来调节品牌形象辨识度评估系统的主机模块。在人机交互模块设计中，采用RS 485总线来评估品牌影响辨识度，结合品牌形象辨识度信息采集接口[9]，实现品牌形象辨识度评估系统的输出接口控制。通过区域视觉划分的同步串口，实现品牌形象辨识度评估系统的信息调度和总线设计。建立定位逻辑信道，通过在总线设计中附加评估系统的电路设计，实现品牌形象辨识度评估的安全核查，从而来调节评估系统的控制参数[10]。

品牌形象辨识度评估系统电路如图3所示。

图3 品牌形象辨识度评估系统电路

品牌形象辨识度评估系统电路的D/A模块主要负责为品牌形象辨识度的评估提供发射信号[11]，品牌形象辨识度评估系统的数字板输出三线串口，可以实现品牌形象辨识度的评估。

以上利用品牌形象辨识度采集器的结构设计，设计品牌形象辨识度信息采集器的接口电路，完成品牌形象辨识度采集器设计。通过品牌形象辨识度评估系统的硬件模块组成，设计品牌形象辨识度评估系统电路，实现系统的硬件设计。

2 品牌形象辨识度评估系统软件设计

2.1 处理品牌形象辨识度信息

在系统硬件设计的基础上，采用区域视觉划分来处理品牌形象辨识度信息，结合采集器的嵌入式控制方法[12]，构造品牌形象辨识度评估的分簇节点路径调度模型，采用NI nteri( n)来表示分簇节点路径调度模型。

式中NInteri( n)表示品牌形象辨识度评估节点i的最大传输时延，那么品牌形象辨识度评估中心的均衡调度输出为：

式中T表示品牌形象辨识度评估节点i的总传输时间。

结合区域视觉划分理论[13]，构建品牌形象辨识度评估的动态约束控制模型。得到品牌形象辨识度评估路径的搜索模型，如下：

式中，NS，NR，NI分别表示t时刻品牌形象辨识度评估节点S，R，I的吞吐量，在品牌形象辨识度评估中心，辨识度评估节点i在t时刻的输出品牌形象辨识度为Xi(t)=[xi1( t),xi2(t),…,xiD(t)]。结合区域视觉划分，得到品牌形象辨识度评估节点i在t时刻的分布密度为Vi(t)=[vi1( t),vi2(t),…,viD(t )]。

采用驱动器进行品牌形象辨识度评估的最短路径寻优[14]，得到的最短寻优路径为pi=( pi1,pi2,…,piD)。在搜索品牌形象辨识度评估路径过程中，地点信息素用0来表示，结合区域视觉划分，对每一个品牌形象辨识度评估路线进行自动加权，建立品牌形象辨识度评估的动态控制方程，表示为：

式中：ds(i)表示品牌形象辨识度评估的等效约束量；dT(i)表示品牌形象辨识度评估的等效用时。在等效约束控制下，品牌形象辨识度评估的关联维特征向量表述为：

在品牌形象辨识度评估的调度模型下，品牌形象辨识度评估的信息输出特征量为( ta,ya)，采用区域视觉划分，实现品牌形象辨识度评估过程中的均衡控制，品牌形象辨识度评估的统计特征数据集通常是一个m×n阶的矩阵，矩阵的表示形式为：

针对品牌形象辨识度评估的中心数据点xi和xj之间的相似度特征量进行自动重组，构造出品牌形象辨识度评估的关联性特征值，当d( i,j)=d( j,i)且d( i,i )=0时，就可以得到品牌形象辨识度评估的均衡性最佳，实现品牌形象辨识度信息的处理。接下来通过品牌形象辨识度评估算法设计，来实现品牌形象辨识度的评估。

2.2 评估品牌形象辨识度

在采用区域视觉划分方法进行品牌形象辨识度信息处理的基础上，设计品牌形象辨识度评估算法。构建辨识度匹配检测器，用于拦截品牌形象辨识度评估系统的网络入侵信息。辨识度匹配检测器的结构函数为：

辨识度匹配检测器的梯度估值分布在单位圆上，r表示辨识度匹配检测器的带宽参数，通常小于1，a,z分别表示特征量和关联特征值。采用区域视觉划分方法来优化辨识度匹配检测器，得到优化后的传递函数为：

式（8）和式（9）分别表示品牌形象辨识度评估系统初级侧和次级侧遭受网络入侵风险时，滤波检测器的传输函数[15]。采用区域视觉划分方法进行品牌形象辨识度的量化评估，结合品牌形象辨识度分解方法进行品牌形象辨识度评估风险检测，得到优化后的评估风险检测统计量为：

在品牌形象辨识度评估风险检测过程中，单分量的输出频率为：

结合区域视觉划分，实现品牌形象辨识度的评估，得到评估的估计值为：

综上所述，在采用区域视觉划分方法进行品牌形象辨识度信息处理的基础上，将区域视觉划分应用到了品牌形象辨识度评估算法设计中，实现了系统的软件设计。

3 系统测试分析

3.1 准备实验数据

为了验证基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统的有效性，依次将区域特征因素引起的品牌形象辨识度评估的概率、集群内品牌形象辨识度评估条件的不确定性、品牌形象推广商不能按照合同规定进行资金投入的概率、相同类型品牌形象出现的概率、与其他品牌之间的合作意外终止概率、品牌形象竞争对手建立网络营销的概率、路径依赖概率以及品牌形象辨识度评估周期的概率可能发生的概率设置为E1，E2，…，E9。品牌形象辨识度评估系统的用户评价矩阵如表1所示。

硬文化是指教室内设置的英文标语、英语墙报、英语画刊等；校园里开办“英语角”，这些能够体现和强化一种英语氛围。

表1 品牌形象辨识度评估系统的用户评价矩阵

3.2 有噪声环境下品牌形象辨识度对比试验

在有噪声的环境下，分别采用基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统、文献[4]的品牌形象辨识度评估系统以及文献[5]的品牌形象辨识度评估系统，来评估品牌形象的辨识度，得到有噪声环境下品牌形象辨识度对比结果，如图4所示。

从图4的实验测试结果可以看出，前10次实验测试中，三个品牌形象辨识度评估系统评估的品牌形象辨识度不变。文献[4]的品牌形象辨识度评估系统在实验开始时评估的品牌形象辨识度就明显低于其他两种评估系统，随着实验次数的增加，传递函数的优化受到影响，使品牌形象辨识度变低；文献[5]的品牌形象辨识度评估系统在前10次实验测试中品牌形象辨识度都在80%，而随着实验次数的增加，品牌形象辨识度评估算法的响应变慢，使品牌形象辨识度阶梯式递减；而基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统从第11次实验测试开始，品牌形象辨识度就开始增加，原因是在评估品牌形象辨识度之前，处理了品牌形象辨识度信息，消除了辨识度信息的冗余部分，使品牌形象辨识度变高。

图4 有噪声环境下品牌形象辨识度对比结果

3.3 无噪声环境下品牌形象辨识度对比试验

在无噪声的环境下，分别采用基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统、文献[4]的品牌形象辨识度评估系统以及文献[5]的品牌形象辨识度评估系统，来评估品牌形象的辨识度，得到无噪声环境下品牌形象辨识度对比结果，如图5所示。

图5 无噪声环境下品牌形象辨识度对比结果

从图5的实验结果可以看出，基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统和文献[4]的品牌形象辨识度评估系统在前25次实验测试中，评估得到的品牌形象辨识度都随着实验测试次数的增加而变大。但是当实验测试次数超过25次时，由于基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统的信息采集器和电路可以确保系统对电能需求的稳定性，从而使评估得到的品牌形象辨识度越来越高，而文献[4]的品牌形象辨识度评估系统在硬件配置上，还不能满足系统的稳定性需求，使品牌形象辨识度的评估效果变差。文献[5]的品牌形象辨识度评估系统在前25次实验测试中，品牌形象辨识度缓慢下降，但是相对比较稳定；而当实验测试次数超过25次时，品牌形象辨识度开始急速下降，最终的品牌形象辨识度只有7.9%。

由以上实验结果可知，基于区域视觉划分的品牌形象辨识度评估系统无论是否有噪声干扰，都可以提高品牌形象辨识度，从而提高品牌形象辨识度的评估效果。

4 结 语