简介：讨论事故发生后道路的通行能力和车辆的排队现象对城市交通的管理有重要意义。以2013年全国大学生数学建模竞赛A题提供的视频数据为基础,对事故发生后不同车道被占用后道路的实际通行能力和车辆的排队过程进行建模和分析,并对竞赛中参赛同学所提供解答的优缺点给出简单的评注。

简介：对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法（RPCA）、贝叶斯鲁棒主成分分析法（BayesianRPCA）和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法（MoG-RPCA）,3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.

简介：在网络终端视频体验过程中,影响用户体验的两个关键指标为初始缓冲等待时间和卡顿缓冲时间，本文结合移动视频传输协议等相关知识，通过机理分析方法，对实验数据进行分析和挖掘，建立了初始缓冲时延映射模型与卡顿时长占比函数模型。并基于视频体验评分测试软件Speedvideo及其网络运营平台，对所在地多个区域进行了综合测试。

简介：稀疏表示是近年来新兴的一种数据表示方法,是对人类大脑皮层编码机制的模拟。稀疏表示以其良好的鲁棒性、抗干扰能力、可解释性和判别性等优势,广泛应用于模式识别领域。基于稀疏表示的分类器在人脸识别领域取得了令人惊喜的成就,它将训练样本看成字典,寻求测试样本在字典下的最稀疏的表示,即用尽可能少的训练样本的线性组合来重构测试样本。但是经典的基于稀疏表示的分类器没有考虑训练样本的类别信息,以致被选中的训练样本来自许多类,不利于分类,因此基于组稀疏的分类器被提出。组稀疏方法考虑了训练样本的类别相似性,其目的是用尽可能少类别的训练样本来表示测试样本,然而这类方法的缺点是同类的训练样本或者同时被选中或者同时被丢弃。在实际中,人脸受到光照、表情、姿势甚至遮挡等因素的影响,样本之间关系比较复杂,因此最后介绍局部加权组结构稀疏表示方法。该方法尽量用来自于与测试样本相似的类的训练样本和来自测试样本邻域的训练样本来表示测试样本,以减轻不相关类的干扰,并使得表示更稀疏和更具判别性。

简介：通过消息监控识别罪犯是一个十分有意义的实际问题。采用Markov模型,将整个消息传递网络看作一个犯罪传递的Markov链,根据所收集到的消息估计出两个节点(人)之间犯罪传递的概率,得到一个Markov概率转移矩阵,并求出网络长期运行的稳定解,作为各节点(人)参与犯罪程度的度量。通过实例说明了该方法的有效性。

简介：以神经网络为计算模型,在合理处理已知数据的异常情况后,依据给定指标制定出(非)空巢老人的标准,以此建立(非)空巢老人集合的核作为学习样本,从而获得初步的识别结果,同时从输入和输出2个方面对其进行了多种检验。这套完整流程,也可用于解决类似的精准识别和其他数据挖掘问题。

简介：提出了求解参数识别反问题的同伦正则化方法,给出了相应的收敛性定理.数值结果表明该方法是一种快速的大范围收敛方法.

简介：基于减背景技术提出了一种改进的运动目标检测模型CW4,与原模型W4相比,CW4充分利用了图像的亮度、色度和饱和度等颜色信息,使得目标检测的结果更加准确。在对带有阴影的彩色图像的背景和前景的像素特点进行分析后,还设计了一种带权重的颜色计算模型的阴影去除算法。实验结果表明,基于CW4的算法显著提高了行人检测的精确性,阴影去除算法也能够有效地检测和去除阴影。

简介：AKekuléanbenzenoidsystemisonewithKekuléstructures.Afixeddouble(single)bondofaKekuléanbenzenoidsystemHisanedgebelongingtoall(none)oftheKekuléstructuresofH.EssentiallydisconnectedsystemsareKekuléanpericondensedbenzenoidsystemswithsomefixeddoubleorsinglebonds.InthispaperanecessaryandsufficientconditionforaKekuléanbenzenoidsystemtobeanessentiallydisconnectedbenzenoidsystemwithfixeddoublebondsisgivenandrigorouslyproved.

简介：Inthispaper,amathematicalmodelwithrespecttotheoptimalidentificationofthethermodynamicparametersisestablished.Theidentifiabitityofthedynamicsproblemisprovedandnecessaryconditionsoftheoptimalityaregiven.

简介：

简介：在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.

简介：就2017年＂高教社杯＂全国大学生数学建模竞赛D题＂巡检线路的排班＂给出了一种求解方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评.为保证求解的连贯性,论文的前一部分是问题的求解,后一部分是参赛论文的点评.

简介：分析了大型城市公交网络的特点,为满足乘客出行时各种不同的需求,综合考虑换乘次数、出行时间与乘车费用等多种不同因素,通过构造线路与站点、站点与站点的连接矩阵,结合矩阵算法与搜索算法的优点,提出了一种分类多目标优化搜索算法.该算法搜索时间较短,能够生成多条备选路径供出行者选择,能基本满足自主查询计算机系统的需要.

简介：图形计算器（GraphingCalculator，以下简称GC），问世于上世纪80年代．是一种专门用于数学学习与教学（中学与大学）的手持技术．其外形与大小类似科学计算器，但功能更为强大．它兼具绘图（绘制函数图像，甚至进行几何作图）、数表处理与统计计算等功能．有的还能做代数符号演算，解决多项式、线性代数与微积分（甚至偏微分方程）中的计算问题．

简介：分析推理问题双流师范附小刘美元在掌握解决推理问题的基本方法的基础上，我们再来学习在推理问题中，涉及计算类型的题目。例１某学生在ｄ天的假期中观察：（１）下七次雨，在上午或下午；（２）当下午下雨时，上午是晴天；（３）一共有五下午是晴天；（４）一共有六上午...

简介：每股收益是指普通股每股所能分摊到的净收益,计算公式为：每股收益=(净利润-优先股股利)／已发行在外股票的加权平均数。每股收益在本质上是法律赋予股东的股利,在企业财务指标中具有评价收益状况、引导投资决策功能,是具有综合性的一个核心指标,被投资者认为是是否进行投资的指示器。尽管每股收益一直被认为是评价企业盈利能力的一个重要指标,但笔者认为在利用每股收益评价企业盈利能力之前,应对每股收益有一个充分的认识,以便能正确引导投资者进行投资。在笔者看来,每股收益不宜单独作为引导投资者进行投资或评价企业盈利能力的重要指标。针对每股收益的计算公式,本文从计算公式的分子、分母两个方面进行论述。

简介：一、概率的现实意义概率主要是研究现实生活中和客观世界中的随机现象，它通过对事件发生可能性的刻画，来帮助人们做出合理的决策．随着社会的不断发展，概率的思想方法也越来越重要．因此，在义务教育阶段我们要让学生熟悉概率的基本思想，了解随机现象，这将有助于他们更好的认识世界．

简介：本文用灰色关联系数来求解隶属度，提出一种类别标准已确定的综合评判模型与方法，并用于系统的排序分析．

简介：数学类公共基础课是本科阶段非常重要的基础课，又是难教且难学的课程，我们在教学实践中，针对课程特点进行了有益的探索，本文，就是我们对提炼出的分析教学方法进行的总结，介绍了分析教学法产生的背景、内容和创新之处及实施的效果．