基于个体特征和纹理特征的视频人数统计算法

视频人数统计利用视频图像特征,通过监测公共场所中的人群密度,可防止公共场所人群拥堵,确保行人安全.提出一种改进的视频人数统计算法,对于中低密度人群,利用个体特征法实现人数统计,对于高密度人群,利用纹理特征法实现人数统计.使用提出的算法,设计了视频人数统计系统,分别对多组视频进行了测试,测试结果表明该算法误差较低.     

脉冲型地震作用下斜拉桥纵向响应的简化计算

为研究近断层脉冲作用对斜拉桥地震响应的影响,在研究近断层地震动特性的基础上,利用最小二乘法进行脉冲模型数值拟合,通过等效模态法将复杂斜拉桥在纵桥向简化为单质点体系,建立、求解近断层脉冲作用下斜拉桥纵桥向的运动微分方程,得到斜拉桥塔顶位移、塔底弯矩与速度脉冲周期及幅值的解析关系,由此得出结构地震响应随脉冲参数变化的规律,并分别通过独塔和双塔斜拉桥的有限元分析对该方法的正确性进行验证,结果表明该方法简单可行,误差在工程可接受范围内.     

整合发放神经元模型突触输入参数估计

文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入参数。结果表明:最小二乘估计仅适合阈下活动的参数估计,而对阈上活动无效;极大似然估计适用于神经元放电的阈值行为;无论是从适用范围还是估计精度来说,极大似然估计都要优于最小二乘估计。     

双层连续箱梁桥箱内壁卡车碰撞仿真研究

文章采用LS-DYNA程序研究新型双层桥在卡车碰撞下结构动力特性与卡车运行轨迹。结果表明:碰撞过程中,卡车撞击箱梁在顶板与腹板交接部位产生瞬时应力较大,并且整个碰撞过程反复出现,角度越大,栏杆在碰撞后期的应力集中现象越明显;卡车速度的减少量与角度较为敏感,初始速度对其影响不大;碰撞力时程曲线出现4次波峰,车身惯性导致的二次碰撞力峰值不可忽视。     

进口干红葡萄酒的感官质量与价位的关联分析

感官量化分析进口干红葡萄酒的感官特征,旨在筛选影响中国市场上不同价位进口干红葡萄酒产品的感官特征.实验采集上海葡萄酒市场上价格为100～ 600元且销量较好的9款进口干红葡萄酒样品,进行感官量化品评.品评小组由30名经过葡萄酒风味标准物质训练的学生组成,感官分析过程中要求其对所感知的感官特征用5点标度法进行量化,某一特征的最终量化值是词汇使用频率和强度率的几何平均数.量化数据的主成分分析(PCA)筛选出23种对葡萄酒感官质量贡献显著的感官特征,偏最小二乘回归(PLSR)用12种感官特征拟合出供试酒样的整体质量.结果表明,在100 ～600元价位的进口干红葡萄酒在感官特征上表现出差异,其整体质量与价格正相关,可用部分感官特征回归拟合葡萄酒的整体质量.     

针对空域明文LSB隐写的消息提取方法

在嵌入消息为明文的情况下,利用中英文字节比特的统计特性,改进了已有的针对空域连续最低有效位(LSB)隐写的消息提取方法,提高了提取消息的准确度;提出了一种针对空域随机LSB隐写的消息提取方法.该方法首先求出恢复隐写密钥的唯一解距,然后穷举隐写密钥空间,对每个密钥确定长度为T的隐写路径,提取此隐写路径上像素的LSB,并从该LSB序列的第一个比特开始间隔7采样获得一条子序列,若该子序列为全0或全1,则该密钥为真密钥,否则为伪密钥;同时还研究了漏检的情况.实验结果表明了本文方法的可行性和有效性.     

基于3种建模法的食源性 ACE抑制二肽 QSAR 研究

以自组建的食源性血管紧张素转化酶（angiotensin I‐converting enzyme ,ACE）抑制二肽为研究样本,采用氨基酸描述子VHSE（principal component score vector of hydrophilicity ,steric ,and electronic properties）对ACE抑制二肽进行表征后,比较偏最小二乘（partial least square regression ,PLS）、支持向量机（support vector machine ,SVM）及主成分分析（principal component analysis ,PCA）‐SVM相结合的3种建模方法对ACE抑制二肽的QSAR（quantitative structure‐activity relationship）建模。结果显示,对于食源性ACE抑制二肽,3个模型的拟合能力无明显差异,SVM模型的预测能力略强;对其进行权重投影分析发现,C末端氨基酸较N末端氨基酸对其活性的影响更为明显。     

具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.     

地下空间通风优化

由于车辆出入车库的频率时刻都在变化,车库内单位时间污染物释放量相应发生变化,针对不同工况采取相同的通风量显然是不合理的。过低的通风量将导致车库内空气品质不佳,过高的通风量将导致能源的浪费。以某车库为研究对象,进行数值模拟分析,探索通风系统的优化控制策略。     

虚拟现实技术在文化遗产领域的应用

 分析了2010-2019年Web of Science与中国知网中虚拟现实技术用于文化遗产保护的相关文献，发现近年虚拟现实在物质文化遗产领域的研究主要集中在器物、书画、雕塑和建筑遗址方面；在非物质文化遗产领域的研究主要集中在口头故事与语言、传统技艺和传统习俗方面；随着技术的进步，虚拟现实三维建模的速度与准确性不断提高，且声音的加入增强了虚拟系统的沉浸感。未来虚拟现实技术在文化遗产保护领域具有很广泛的前景。