基于高速公路交通图像的安全带自动识别算法

提出一种高速公路上机动车司机和前排乘客系安全带情况的自动识别算法。算法输入源于高速公路交通信息共享与诱导系统中的机动车行驶照片。本文算法利用车牌定位技术、人脸检测技术、安全带识别技术从图像中发现特定的机动车,并对其中司机和前排乘客系安全带事件进行识别,从而判断该图像中的车辆是否有交通违规情况。实验结果表明,本识别算法可行、有效。      

锂离子电池硅/石墨复合负极材料的制备及性能研究

锂离子电池发展的重要目标之一是高容量的负极材料,而硅材料以其高达4 200 mAh/g的理论比容量成为研究热点;但是硅负极材料有较大的体积效应,从而造成其电化学循环性能的快速下降,限制了其在生产中的应用.本研究以纳米硅与石墨不同比例的掺杂,通过高能球磨与退火处理,表明当硅与石墨比例为2：1时,首次放电比容量可达2 136.4 mAh/g,同时首次的充放电效率为85.5%; 经过35次循环之后,其可逆容量的保持率85.3%,具有良好的电化学性能.硅/石墨复合材料良好的电化学性能,使其在锂离子电池负极材料的生产及应用中具有重要研究价值.     

不同等级石漠化区MODIS-NDVI与MODIS-EVI对比分析

利用2001～2010年10 a的MODIS资料,比较分析广西喀斯特不同等级石漠化区MODIS\|NDVI和MODIS\|EVI的时间变化特征差异,利用全时间序列及16 d10 a均值序列分析NDVI和EVI之间的相关关系,比较线性及对数相关模型对两种植被指数相关关系的拟合效果,结果表明:石漠化等级由重度到潜在,两者之间的差值也随着植被覆盖度的增加而增大,植被覆盖度越低,NDVI和EVI所表征的植被变化特征越相似。NDVI的峰值出现时间多晚于EVI且其反映的植被变化趋势与实况更吻合,但其NDVI偏高;各等级石漠化的两种时间序列NDVI与EVI的对数相关关系优于线性相关,两种植被指数的相关性随着植被覆盖度的降低而增大,但全时间序列中轻度、中度石漠化相关性变化规律与16 d 10 a均值序列相反。     

基于模糊数学的应急演练效果评估方法研究

 为了提高油库应急演练编写和实施的准确性,以及对油库应急演练效果进行客观公正地评估,本文采用分级模糊综合评估模型进行评估。首先确定影响油库应急演练的因素集,然后确定评语等级及赋值,再计算隶属度向量,最后进行二级模糊评估和综合评估,实现对应急演练编写、实施和演练效果的评估。该评估方法克服了单纯使用职工调查问卷时调查问卷回收质量低等问题,已经成功应用于油库应急演练效果评估中。     

基于双层语料过滤器的短语抽取方法

文本主题提取技术能够有效地精炼文本消息,传统的中文文本由最基本的词语组成,由于词汇本身的信息粒度过小,针对词语进行中文信息抽取不能完整表达文本片段的语义信息。短语本身包含较为丰富的细粒度语义信息,更能表达出文本片段的主题性。本文提出基于双层语料过滤器（词性过滤器与短语扩展规则过滤器）的方法来进行文本语料的冗余信息过滤并抽取文本主题短语信息。实验证明,本文的方法具有一定的可靠性和应用性。     

基于用户行为分析的在线订票系统缓存优化策略研究

 随着互联网和移动终端技术的快速发展,越来越多的用户通过互联网渠道查询和订购机票。为了减轻大量用户访问给在线订票平台带来的巨大后台查询压力,对余票（即机票库存）和票价信息进行缓存逐渐成为各在线订票系统普遍采取的措施。缓存机制中的一个关键问题是如何设置查询关键字的缓存有效时间（TTL）。本文提出一种基于用户查询行为分析的缓存优化策略,通过大量用户的查询记录来挖掘机票的库存变化规律,预测库存变化时间间隔,从而动态地设置TTL。在某在线订票网站的真实查询行为数据集上进行了实验,表明本文提出的方法在保证查询结果准确率的同时,能够极大地提高缓存命中率。