基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.     

面向突发公共卫生事件的社区韧性影响因素研究

社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素.     

(3+1)维Korteweg-de Vries (KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解

基于Hirota双线性形式，一个新的（3+1）维Korteweg-de Vries（KdV）方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图，更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质.     

Gevrey势能的离散拟周期 Schrodinger算子的非扰动Anderson局域化

考虑一类具有Gevrey势能的离散拟周期Schrodinger算子, 其中其势能可写成一维环面上的大值解析函数加上Gevrey小扰动. 用大偏差定理和半代数理论证明在大系数下, 对任意的固定相位以及对几乎所有的频率, 该算子满足非扰动的Anderson局域化.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

《荀子·成相篇》研究综述

《荀子·成相篇》因其特殊的句式结构和晦涩难解的篇题,向来受到学者的关注。自唐代杨倞为《荀子》做注以来,历代学者主要从"篇题释义""文体探源""内容解读与文学价值""其他问题"四个方面研究《荀子·成相篇》,取得了颇为丰富的研究成果。纵观这些研究成果,目前学术界对《荀子·成相篇》的研究已经比较全面,对文本的研究也在不断细化。在今后的研究中应该努力更新研究理念、转变研究焦点,推动《荀子·成相篇》的研究不断向纵深发展。     

双孔劈裂条件下地应力及孔间应力的耦合分析

针对注浆过程中的裂纹扩展问题,通过理论分析和数值模拟,研究了地应力与孔间应力耦合作用下劈裂注浆的作用机理.研究结果表明:单孔劈裂主要受地应力影响,钻孔沿着最大主应力方向或垂直于最小主应力方向扩展.双孔劈裂受到地应力与孔间应力扰动的耦合作用,相当于力矩合成定理,使钻孔沿其合力方向扩展(孔距较大时相当于两个单孔劈裂);其劈裂破坏过程可分为应力积累、裂纹稳定扩展、失稳破坏三个阶段,双孔间观测点处的最大主应力和孔隙水压力会随着计算步数的增加分别对应形成应力跌落区和能量累积区;钻孔间距较小时初始起裂压力的变化不明显,而间距较大时初始起裂压力随侧压力系数的增加而增加.     

基于正弦注意力表征网络的环境声音识别

将正弦注意力表征网络引入环境声音识别，首先提取梅尔频率倒谱系数（Melfrequency cepstral coefficient，MFCC）作为音频识别特征，使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征，根据正弦函数激活每一帧音频得分，并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重，从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比，结果表明所提出模型效果最好，在数据集上的识别率高达93.5%。     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.