基于交通实测的交通流密度特性分析

为揭示交通流密度的本质特征, 对上海延安高架和郑州金水路高架上交通流实测密度值进行了统计分析. 利用贝塔函数对数据进行曲线拟合, 得出了车辆密度的概率密度分布基本符合贝塔分布的结论; 进而基于NaSch元胞自动机交通流模型, 考虑车辆密度的概率密度特征, 通过数值模拟得到了交通流的流量—密度图, 呈现出一个二维分布的区域, 与实测结果吻合良好, 进一步验证了车辆密度的概率密度特征. 结论可为交通流建模以及交通工程的规划和管理提供理论参考.     

杭州市浙商民营企业总部区位特征及影响因素

以浙商500强名录为数据,运用地理信息技术分析总部设在杭州市区的在榜企业,探讨企业总部分布特点,并采用Logistic回归模型解析分布成因.结果发现:(1)总体看,下城区、上城区和滨江区的企业总部密度较大;企业总部设立在主城区内且呈现显著的中心-外围结构,同时也出现较为明显的交通线指向;(2)在杭浙商总部分布呈中心性分布主因是交通线密度和企业成立时间;此外,房地产企业和商服贸易企业的总部趋中心更为显著.     

用户的行动轨迹还原与隐私风险度量

位置隐私保护是位置服务中的关键安全问题.当前的位置发布隐私保护方法忽略了位置点之间的时空关联特性对敏感轨迹信息泄露的重要影响.本文提出了一种基于敏感轨迹点还原的风险模型,利用真实的样本轨迹数据,构造基于马尔科夫链的轨迹隐私威胁模型,基于时空上下文信息计算敏感轨迹点被还原的条件概率,还原由删除或抑制而造成的不完整轨迹数据.基于真实的轨迹数据完成实验,验证了该算法在轨迹数据还原准确性方面达到了80%以上.同时,针对行动轨迹还原中存在的隐私泄露问题,提出一种轨迹数据隐私风险度量模型,通过计算敏感状态的先验概率和后验概率之间的差值来评价轨迹还原造成的隐私泄露程度,估计轨迹点的发布对敏感位置的安全性影响,减少隐私泄露的风险.实验验证了该隐私保护算法的有效性.     

一类奇异摄动问题有限差分逼近改进的一致收敛性

对于一类奇异摄动问题,给出了一种半离散差分格式,其网格是通过等分布所研究问题解的弧长控制函数而生成的.通过采用离散最大模原理和先验截断误差估计,证明了离散最大模下数值解是关于摄动参数ε一阶一致收敛的.这比已有文献中的误差收敛阶有明显的改进.数值实验验证了理论分析的正确性.     

威布尔分布参数的最高后验概率密度区间估计算法

研究了在先验分布为伽玛分布下,威布尔分布未知参数θ的Bayes区间估计方法,并给出参数的最高后验概率密度区间——HPD区间估计的条件极值解法.最后给出例子,说明该方法的优越性.     

基于句法分析的临床指南事件及事件关系提取

研究了临床指南事件及事件关系的提取,提出了基于句法分析的事件信息抽取方法.通过分析临床指南语料库,总结出临床指南事件及关系模型;将临床指南数据进行句法分析,根据事件触发词来匹配事件与事件关系模型;将抽取出的事件信息进行优化处理,得到最终结果.通过具体临床指南数据对方法进行评估,获得了较好的准确率与召回率,验证了该方法的可行性与有效性.     

广义case-cohort设计下多类型事件数据的加乘风险回归模型及其应用

针对广义case-cohort设计下多类型事件数据的边际加乘风险模型,利用逆概率加权的思想建立加权估计方程,证明参数估计的相合性和大样本性质。数值模拟试验结果表明广义case-cohort设计在疾病事件发生率较高时更加具有应用性。实例分析展示了其理论意义和应用价值。     

分布式高频地波雷达阵列幅相误差的校准方法

针对分布式高频地波雷达系统,研究了阵列幅相误差的校准方法.该方法利用方位已知直达波信号的多普勒谱来估计阵列幅相误差,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解.与利用海洋回波中的单DOA谱点进行通道校准的传统自校准方法相比,该方法的计算量和时间损耗大大地降低.仿真和实测数据的对比验证分析表明了通过直达波进行阵列幅相误差校准可以获得稳定的幅度、相位校准值,校准后MUSIC谱估计的准确性和稳定性得到明显的提高.     

基于小波变换网络的自监督单目深度与位姿估计

基于小波变换与运动恢复结构的自监督学习范式,将二维离散小波变换嵌入神经网络并实现梯度传播,提出了一种新的单目深度与位姿估计算法。传统的神经网络在降采样过程中会造成信息丢失,且丢失的信息在后续阶段无法复原,对于深度估计任务,结构信息的丢失会降低模型性能。本文使用二维离散小波变换层替代传统的降采样操作,更好地保留图像中的结构细节并避免噪声累积。在上采样解码深度图的阶段,采用小波逆变换层取代传统的插值上采样方法,更有效地恢复图像信息,得到更精确的深度图。提出的算法相比传统的神经网络对噪声更有鲁棒性。在KITTI数据集上进行实验,证明了所提出的算法在自监督单目深度与位姿估计任务中有优异的性能表现。     

局部形状特征概率混合的半自动三维点云分类

三维激光扫描获取的点云数据可用于数字城市建设、三维模型获取、场景分析与物体测量等领域.但因遮挡和噪声的影响,加之扫描场景复杂,采样精度受限,使得不能直接运用经典的曲面和三维空间理论对点云数据进行有效分析和处理.分类是点云数据预处理的重要方式之一.提取近邻四面体体积、近邻法向量差异度、主方向差异度和主曲率值4个局部形状特征,采用概率混合策略构建了一种点云数据的半自动分类方法,可实现平面点集、柱面点集和其他点集的有效区分.其中,概率混合策略是依据近邻点平均距离和单指标类别一致程度估计每个特征推断形状的概率,通过混合加权,依据概率赋权函数最大值准则进行局部形状推断.可实现用户交互,以便处理不同扫描尺度和精度的点云数据.采用本文方法对模拟生成的点云、单棵树木点云、街道场景点云、旷野自然场景扫描点云以及航空机载扫描点云等多组数据进行了实验,结果表明,基于局部形状特征的概率混合方法对各种点云数据均具有良好的分类效果.     

运用反例基于识别的手写数字串分割

采用基于识别的分割方法进行手写数字串分割.在识别的过程中,运用反例样本估计分类器参数,实验数据表明,这种运用反例样本训练的分类器与没有经过反例样本训练的分类器相比,将提高拒识率到19%左右,从而保证了较高的识别率,验证了只有经过反例训练的分类器的输出结果才是可信赖的.     

DC04钢板在冲击变形中强光干扰降噪方法的研究

为了提高DC04钢板耐冲击度时的测量精度,提出了一种局部降噪方法以降低钢板在高速冲击过程中的局部强光.此方法主要运用线性变换进行计算,使用高斯低通滤波等仪器进行测量比较,运用图像评价的标准进行选择.这种方法运用图片中提取的灰度信息来确定被干扰的区域,灰度阶跃值的变化可以确定光强弱的变化,可以确定受干扰的区域的大小以及方向等信息;运用PSNR评价标准来确定灰度图片的截止频率;把灰度图像通过线性的变换调至正常的范围内,代替强光区域进行之后的运算.最终经过实验检验比较得到了较高的精度.     

基于差分图像的人脸检测与跟踪研究

人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,提出了一种可通过自适应阈值分割运动区域,根据人脸几何特征验证得到人脸模板,再运用GA跟踪人脸,并且用M6215摄像头进行实时采集、定位与跟踪的新的快速有效的人脸跟踪方法.实验表明:本系统不仅跟踪速度快,还可以在人的手势变化干扰或背景有干扰的情况下,进行令人满意的人脸检测与跟踪.     

利用高分辨率影像验证低分辨率遥感数据的分类精度研究

遥感分类的精度决定了遥感数据处理后的可信度,低分辨率的遥感数据连续性强、价格低廉,但在目视解译方面较为困难,进行野外验证时成本大、周期长、分类精度难以确定,所以低分辨率植被类型的分类结果的精度估测问题并没有很好地得到解决.本文提出了利用高分辨率的遥感数据验证低分辨率遥感数据的方法,在对低分辨率NOAA数据进行分类之后,寻找到同一地区同一时期的30 m分辨率的TM数据,利用目视解译方法对TM数据进行了同类型的植被分类.经过尺度变换后,利用TM分类结果对NOAA数据进行了精度验证,在一定程度上解决了研究区域的空间尺度较大时分类精度难以确定,精度检验效率低下的问题.同时指出,高分辨率的遥感数据不仅可以进行大尺度植被观测的精度检验,同时可以进行大尺度植被观测的分类校正.     

基于离散Fréchet距离的判别曲线相似性的算法

提取出离散曲线中的关键特征至高点与至低点,并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究,建立了一种判断离散曲线相似性的数学模犁,此模型不需要对曲线进行平移和伸缩变换.由于模型的求解是NP困难问题,针对这种情况,提出了一种新的多项式的求解算法,以在线手写签名验证为例验证数学模型,然后对随机的150个测试签名进行检验,结果成功匹配率为91.33%,误纳率为6%,误拒率为2.67%.     

一种基态修正模型下的时空拓扑关系表达

传统的基态修正模型仅能显式存储宗地变更的父子关系和变化类型,不能在2个不同时间快照间进行关联检索.在已有时空数据管理方法的基础上引入地理事件,通过事件序列组织差文件来解决前后版本数据库之间时态拓扑关系和空间拓扑关系关联的难题,根据时空地理对象的空间拓扑关系和时态拓扑关系模型,提出了81种时空拓扑关系并进行综合呈现.通过地籍数据库增量更新过程进行验证,结果表明,提出的模型能够较完整地存储与表达该模型下的时空拓扑关系,可以通过改进的STSQL语言进行时空查询,在时空数据的管理上具有一定的应用价值.     

改进模糊TOPSIS群决策法在应急设施选址中的应用

为确保在应急救援设施选址群决策问题中决策的合理性,充分考虑灾后不确定因素和环境的模糊性以及针对评价值为混合型的多属性群决策问题,引入模糊集理论,将改进的逼近理想解排序法(TOPSIS)扩展到模糊环境问题,提出一种基于模糊TOPSIS的应急救援设施选址群决策的方法.由于在应急多属性决策问题中,决策者的决策数据经常会出现不确定性,因此精确的数值不足以来模拟现实生活中的情况.在此情况下,该算法采用三角模糊数、语言变量等来进行评价决策,并运用组合赋权法来计算各评价指标和各决策者的综合权重.最后,通过具体的算例来验证该方法的可行性和有效性,并进行灵敏度分析.结果表明,所提出的方法符合实际决策机制.     

Darcy-Brinkman方程的残量型后验误差估计

有限元后验误差估计为有限元后处理技术提供了有效的理论分析.在有限元后处理方法中,基于残量型的后验误差方法在计算科学和数值模拟中占据着重要的地位,它对于局部奇异问题有着很好的逼近效果,整体上降低了数值模拟计算时的矩阵规模,使得计算资源能更合理的分配.本文设计了Darcy-Brinkman方程的残量型后验误差估计子,并给出了估计子的下界,通过数值算例验证该方法的有效性.     

奇异摄动Robin问题的二阶混合差分法

考虑一个含有指数边界层的奇异摄动Robin问题.在Bakhvalov-Shishkin网格上用混合差分格式来离散Robin问题,证得此混合差分法是关于ε一致二阶L∞模收敛的.数值实验证实了理论结果,显示估计是稳健的.     

基于PDA算法的IDMA高阶调制系统

本文运用概率数据关联(PDA)算法来实现交织区分多址(IDMA)的高阶调制系统设计,并将近似后的Log-MAP算法应用到基于PDA算法的逐码片迭代多用户检测器中,从而提高了IDMA系统传输速率,并降低了正交幅度调制(QAM)-IDMA系统多用户检测器的复杂度.仿真结果表明,增加Turbo迭代次数可以使得近似后的Max-Log-MAP算法具有Log-MAP算法相同的误比特率性能.