基于移动信令数据的城市热点识别方法

城市热点的识别对于探索解决引导性的人群疏散、规避交通拥堵等问题提供新途径,并为基于位置服务(location based services,LBS)如商铺选址、旅游导航等提供重要的科学参考,具有重要的应用价值。随着个人手机终端的普及与发展,手机已经成为研究用户行为特征的一种理想的探测器。提出了将手机信令数据融合兴趣点(point of interest,POI)数据来挖掘城市的热点区域并进行功能类型标定,重点通过手机信令数据研究人流的出行行为和在蜂窝的驻留时长情况来识别活跃蜂窝,并进一步通过基于密度的聚类算法判别热点区域。选取了重庆市较场口一定范围区域作为研究区域,数据来源于重庆某移动运营商提供的用户手机信令数据,通过实验实例验证分析,证明了该方法可快速识别出城市热点区域,并具有较高的准确性。     

基于ADAMS和Pumplinx联合仿真的柱塞泵回程盘运动受力薄弱点分析

为研究轴向柱塞泵中回程盘偶然出现断裂失效的现象,对回程盘所承受各力进行详细的理论分析.综合各方面的受力分析表明,回程盘在其结构上出现了一个以吸排油侧分界为参考线的弯矩.通过对回程盘及整泵进行 ADAMS刚柔耦合有限元和Pumplinx流体有限元联合仿真,结果表明:每个柱塞运动至吸排油侧的分界线周围时,所对应回程盘孔的外侧边缘应力集中最大,这一区域成为回程盘运动受力的薄弱点,在弯矩的作用下,这些薄弱点成为最有可能发生断裂的风险区.     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

与无限环等价的几个定义的讨论

我们已经知道实区间上连续映射f是湍流的与F的返回轨道被Fix（f）多分离以及f的轨道有离心点是等价的.本文继续讨论了连续映射有无限环与上述定义的等价性.     

L_1[a,b]中依测度收敛的Opial性质及端点

依测度收敛的Optial性质是Banach空间的重要性质,而端点对于几何性质讨论起重要作用,给出了L_1[a,b]中的依测度收敛的Opial性质的等价描述及端点的判别准则。     

一类混合单调算子的不动点定理及应用

文章分别利用半序方法和叼．列压缩方法，讨论了一类具有凹性及α凹-Guo凸性的混合单调算子，给出了其不动点存在唯一定理，还讨论了它们在积分方程中的应用。     

一类彩色图像的矢量化

本文给出一种将工艺图纸或机械图纸一类的彩色图像矢量化的算法，它对提高工艺图或机械图的编辑、计算效率等具有重要的意义。     

局部凸空间上的f-(共)远达点

建立了局部凸空间上的f-(共)远达集和f-(共)远达距离函数的特征．其中的部分本质地改进和推广了Pai D．V．和Govindarajulu P．(1984年)的一个主要结果．     

压缩映射原理及其应用

在各类方程的求解问题里常转化为求映射的不动点，利用逐次逼近法求不动点，在计算数学有广泛的应用。利用度量空间及压缩映射的观点来描述这一方法，再给出它的一些应用。