大气悬浮颗粒PM10对感烟火灾探测器本底效应研究

针对大气污染引起的悬浮颗粒,尤其是可吸入颗粒（PM10）对感烟火灾探测器产生的本底效应进行了分析，并以离子型感烟探测器为例对本底值进行计算，通过比较，显示不同程度的大气颗粒物污染对感烟探测器本底影响的差异极小，排除了感烟探测器在悬浮颗粒污染严重地区发生灵敏度和误报率升高的可能。确认目前各国感烟火灾探测器检测标准对灵敏度指标的规定可以统一，粒子计数等高分辨率颗粒浓度测量技术的发展将使该本底效应的影响不可忽略。     

犯罪组织结构的社会网络分析

为弥补由于实际数据缺乏而导致的犯罪组织研究所具有的局限性,采用网络建模的方法研究了不同类型犯罪组织的结构特性。基于复杂网络建模的方法建立了具有无标度特征、小世界特征和层次特征的犯罪组织网络,采用社会网络分析中的中心度方法识别组织中的关键成员,并利用网络成员间的连接性和移除一定数量成员后的网络密度变化值分别考察了不同犯罪组织结构的运行效率和安全性。结果表明:在无标度网络和层次结构网络的犯罪组织中,核心成员均可以在较短的时间内将信息传遍至整个组织,因此这2种组织结构相对于小世界网络具有较高的运行效率。在安全性方面,由于小世界网络的犯罪组织中的内部成员间具有较大的平均距离,因而成员间不易被孤立,组织的安全性较高,而无标度网络和层次结构网络的组织安全性则较差。因此,在打击犯罪组织的活动中应针对不同类型的犯罪组织结构制定合理的策略方能取得较好的效果。     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

高原环境下吸气式火灾探测器采样 管道内部流动的研究

高原环境下高灵敏度吸气式火灾探测器采样管道内部流动特征直接决定了该火灾探测器的有效探测 面积。分析了高灵敏度吸气式火灾探测器采样管道在单采样孔条件下内部流动特征;从理论上推导出在高原环 境下和常压下这种采样管道在单采样孔条件下管道内部流动速度和采样孔流动速度的关系式,给出了管道内部 流动速度相同的情况下高原环境下采样管道折损长度,为设计在高原环境下高灵敏度吸气式火灾探测器以及采 样管道提供了依据。     

基于情景时空演化的暴雨灾害应急决策方法

暴雨灾害具有影响大、次生衍生事件多、应急处置难度大等特点.该文从孕灾环境的角度研究暴雨灾害演化过程,针对暴雨灾害典型的时空分布特点,应用Markov决策过程理论,提出了基于情秉时空演化的暴雨灾害应急决策方法.通过分析单一空间下暴雨和承灾体的演化过程,以及采取不同应急响应措施对灾害演化的影响,得到最小灾害损失下的最优决策...     

时空犯罪热点预测模型研究

统计分析表明,抢劫、抢夺、盗窃等街头犯罪具有时空聚集的特性,表现为时空热点,而以往的犯罪预测方法主要以统计理论为基础,侧重于对数据的描述,因此很难反映出犯罪时空热点变化的内在机制,因此也就无法给出较好的预测效果。日常活动理论指出,犯罪活动是由罪犯主体、受害主体和警察主体在时间和空间上出现交集而产生的,因此,通过模拟三种主体在一定时空条件下的运行就可得到犯罪活动的时空分布,进而得到犯罪的时空热点。基于日常活动理论和目前基于Agent的犯罪模拟研究,提出了一种具有信息反馈机制的时空犯罪热点预测模型,该模型在原理上能够反映犯罪的时空变化特性,进而预测出时空犯罪热点的变化。     

社交隔离对COVID-19的发展影响

社交隔离是控制疫情最为常见有效的手段之一,其具体施行方案会对疫情发展产生较大的影响.为研究不同社交隔离方案对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的防疫效果,应对未来可能复发的疫情,该文利用SEIRS模型,从隔离时间和隔离程度2方面对4个国家的疫情态势进行仿真.结果表明,在采取短期社交隔离方案时,较长时间、较低程度的隔离...     

粗差智能搜索控制网局部形亏问题处理及优化设计

本文简明地阐述了粗差智能搜索的基本原理,探索讨论了在粗差智能搜索过程中控制网出现局部形亏问题及其处理方法,与此同时,还给出了智能搜索数据结构设计及其实现软件,提出了控制网优化设计过程中应该注意的问题。最后,在某同步辐射加速器精密控制网粗差智能搜索中进行了验证。     

Fire Spread Model for Old Towns Based on Cellular Automaton

Old towns like Lijiang have enormous historic, artistic, and architectural value. The buildings in such old towns are usually made of highly combustible materials, such as wood and grass. If a fire breaks out, it will spread to multiple buildings, so fire spreading and controlling in old towns need to be studied. This paper presents a fire spread model for old towns based on cellular automaton. The cellular automaton rules were set according to historical fire data in empirical formulas. The model also considered the effects of cli- mate. The simulation results were visualized in a geography information system. An example of a fire spread in Lijiang was investigated with the results showing that this model provides a realistic tool for predicting fire spread in old towns. Fire brigades can use this tool to predict when and how a fire spreads to minimize the losses.     

实证数据同化案例方法在新冠肺炎疫情分析中的应用

 采用“实证数据同化SARS案例疫情趋势模型”方法，以各地市卫生健康委员会发布的新型冠状病毒肺炎疫情数据为基础同化模型参数，总结研究团队2020年2月3-28日对全国（除湖北）、湖北省（除武汉）、武汉市的多次疫情趋势分析和决策建议，并提供3条预测曲线作为疫情防控指导线，预测疫情发展。该模型的疫情峰值线可作为评估当前防疫措施是否得当的标准线，用于各地市疫情趋势预警，指导防疫措施的制定，为医疗资源、生活应急物资的调度提供决策支持，为稳定民众情绪发挥作用。