Automatic product image classification with multiple support vector machine classifiers

For the task of visual-based automatic product image classification for e-commerce, this paper constructs a set of support vector machine (SVM) classifiers with different model representations. Each base SVM classifier is trained with either different types of features or different spatial levels. The probability outputs of these SVM classifiers are concatenated into feature vectors for training another SVM classifier with a Gaussian radial basis function (RBF) kernel. This scheme achieves state-of-the-art average accuracy of 86.9% for product image classification on the public product dataset PI 100.     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节．本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测．为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法．首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分另lj从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的．在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的．     

���ڿɱ�Ԫ������ģ�͵ij��е�·��ͨ�����Ʒ���

城市道路交通流预测的可靠性、实时性是城市交通管理与控制的基础. 为提高城市道路交通流的预测能力,提出了可变元胞传输模型（VCTM模型）. 在分析元胞传输模型（CTM模型）在城市道路交通流预测方面应用不足的基础上,根据流量守恒定律,将元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数引入CTM模型,建立了VCTM模型. VCTM模型根据路段连接、汇聚、分流等三种形式的不同特点,分别建立了元胞连接、汇聚、分流的交通流传输公式. 虽然VCTM模型引入了元胞的交通流密度和元胞的长度两个参数,增加了模型求解的运算量,但克服了元胞长度必须相等的局限性,确保VCTM模型可以应用于城市路网中的不同道路. 仿真结果表明,VCTM模型能够满足城市道路交通流预测的要求.     

基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法

AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显．为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差畀的加权朴素贝叶斯（WNB）基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性．实验结果表明．对比AdaBoost所提算法．BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能．     

基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法. 利用Adaboost算法实现行人的快速检测,结合Kalman滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹.该方法利用离散 Adaboost算法训练样本类Haar特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目 标;结合Kalman滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分 析行人的运行轨迹.试验表明:该方法平均耗时约80ms/帧,检测率达到88%;结合Kalman滤波原理跟踪后,平 均耗时降到55ms/帧,实时性较好.      

社会网络中的链接稳定性预测问题研究

社会网络是一个由对象和链接所构成的复杂关系型数据集．给定一个社会网络的快照,能否预测在下一个较短的时间段内其中哪些链接将会继续存在而哪些链接将会消失,这是社会网络中链接挖掘的一项新的任务．这一任务可以形式化为链接稳定性预测（Link Stability Prediction）．提出了通过打分的方法来度量链接的稳定性,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法．在一个大型的电话通信网络上进行了实验,并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制．实验结果表明,链接的稳定性信息在一定程度上是可以通过基于邻近度度量的方法从社会网络的拓扑结构中提取出来的,其中有两三种较精炼的预测方法展现出了良好的性能．但是,这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性,更多动态的预测方法亟待研究．     

机场复合道面剩余寿命预估方法

分别运用美国联邦航空局(FAA)基于弹性层状体系理论的道面设计方法(LEDFAA)、中国民用机场水泥混凝土道面设计方法(APDMC)与PCI衰变模型,建立了复合道面剩余寿命的预估方法,比较了3种方法的预估结果及其适用性。计算结果表明:3种预估方法确定的剩余寿命较为接近,最大偏差为3.2 a,最小偏差仅为0.1 a,引起偏差的原因在于不同预估模型采用的控制指标不同。基于LEDFAA设计方法的预估结果对土基模量很敏感,基于APDMC设计方法的预估结果对混凝土的弯拉强度非常敏感,而PCI能够全面地反映道面的使用性能,因此,在有足够历史数据的条件下,采用PCI衰变模型预估道面的剩余寿命。     

市场竞争条件下铁路旅客票价制定的模型与算法

灵敏度分析方法和双层规划模型在城市交通领域已得到了广泛的应用,并且实际效果 非常显著.本文介绍了这两种方法关于铁路旅客票价制定方面的应用,即在市场竞争条件下如 何制定合理的铁路旅客票价.     

面向热轴故障的高速列车轴温阈值预测模型

针对现有基于车轴温度固定阈值的故障检测系统适应性差且误报率、漏报率高的问题, 综合考虑列车速度、环境温度与运行工况等因素对轴温的影响以及各因素之间的关系, 建立了高速列车轴温动态阈值预测模型; 考虑高速列车在不同运行工况下轴温变化的差异特征, 将列车运行状态分为加速、匀速和减速3个阶段, 并针对每个阶段运用皮尔逊相关系数法分析列车速度、环境温度、荷载等原始监测数据以及各阶段运行时间、初始轴温等衍生数据与轴温的相关程度; 提取与轴温变化密切相关的因素, 基于多元回归分析方法, 针对列车的3个运行阶段, 分别建立基于原始监测数据的轴温动态阈值预测模型和基于原始监测数据与衍生数据的改进轴温动态阈值预测模型, 并采用F检验方法对模型的有效性进行检验, 基于中国高速列车实测轴温数据对模型的正确性进行了验证。研究结果表明: 列车在加速、匀速与减速3个阶段中, 轴温真实值与改进轴温动态阈值预测模型预测值的平均相对误差分别为2.0%、4.1%和3.3%;相对于基于原始监测数据的轴温动态阈值预测模型, 3个阶段中改进轴温动态阈值预测模型的预测精确度分别提高了79.8%、64.3%和65.6%;改进预测模型的决定系数大于0.99, 显著性概率小于0.05, 表明模型有效。      

融合多源数据预测高速公路站间旅行时间

为精确预测高速公路站间旅行时间,融合收费数据和微波车检数据开展预测. 首先,基于两种数据源的预测结果,采用决策级融合策略;然后,建立了权重分配预测模 型、BP神经网络预测模型;针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优的缺陷,基于遗传 算法优化BP神经网络预测模型;最后,利用京哈高速公路北京段收费数据和微波检测器 数据对3 种融合模型进行了验证,对比工作日及非工作日2 种交通流状态下3 种模型的性 能指标.试验结果表明,基于遗传神经网络的融合模型相比其他2 种模型,预测精度及稳 定性均得到了较高的提升,相对误差控制在10%以内,能够更好地满足实际需求.     

基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析

对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。     

基于灰色系统理论的高寒盐沼泽区混凝土耐久性评估

依托青海省德香高速工程, 通过混凝土室内损伤试验, 分析了冻融干湿循环和盐腐蚀耦合作用下混凝土动弹性模量的演化过程与特征; 基于灰色系统理论, 建立了不同工况下混凝土相对动弹性模量GM (1, 1) 预测模型, 预测了2种损伤条件下3种配合比混凝土耐久年限; 依据室内损伤试验与灰色系统理论GM (1, 1) 模型预测结果分析了混凝土的组分, 研究了不同掺合料对混凝土耐久性的影响。研究结果表明: 混凝土耐久性GM (1, 1) 预测模型的相对误差在6%以内, 且后验差比值小于0.35, 小概率误差大于0.95, 预测精度较高; 不同使用环境对混凝土耐久性影响差异较大, 复合盐腐蚀-养护冻融循环的影响程度较复合盐腐蚀-浸泡冻融循环提高了42.8%~46.2%;掺加了粉煤灰、硅灰与膨胀剂的配合比Ⅲ的混凝土耐久性最好, 耐久年限较基准配合比混凝土提高了50%以上, 因此, 为了保证混凝土耐久性, 在类似地区工程实践中, 可参考配合比Ⅲ进行现场混凝土配比设计; 粉煤灰与矿渣同时使用将会生成钙矾石, 相比基准配合比, 不同配合比下混凝土耐久年限降低率均在50%以上, 严重损伤混凝土耐久性。      

构图是摄影作品成功的关键

如何才能拍摄出优秀的摄影作品?对于这些问题有不同的看法,有人认为好的镜头至关重要,有人则认为选择合适的光圈和控制恰当的曝光量,有人却认为把握好最好的拍摄时机,然而我认为要想拍摄出好的摄影作品"构图是关键"。摄影构图应遵循三大基本原则,即主题鲜明、主体突出、简洁明了。本文在分析摄影构图重要性的基础上,教你如何认识、避免那些导致平庸作品的偏差观念,用创造性的思维去观察和感知世界,表现你对世界的新的见解。     

基于数据驱动的质子交换膜燃料电池寿命预测

质子交换膜燃料电池发电技术是极具应用潜力和工业前景的技术，对质子交换膜燃料电池进行寿命预测是其走向商业推广应用的重要一环. 从质子交换膜燃料电池的退化特性及输出特性出发，分析系统及环境因素是如何影响其退化的；阐述了基于数据驱动的寿命预测方法的研究现状，着重对基于神经网络算法的寿命预测进行了综述；分析了寿命预测算法存在的不确定性来源；最后，对质子交换膜燃料电池的寿命预测研究进行了展望，阐明当前存在的经验数据有限、缺乏对瞬态过程的建模、难以实现在线预测等问题，尤其机车用大功率质子交换膜燃料电池的寿命预测仍存在诸多难点.      

基于多维时空参数的道路短期交通状态预测

城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响. 为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基础上,构造了基于支持向量机（SVM）的不同维数的道路短期交通状态预测模型,并通过贵阳市中心城区的出租车GPS数据对各种模型的预测精度进行了检验,分析各时空参数对道路交通状态的影响程度. 结果表明, 基于目标路段先前流量数据及下游路段交通状况的SVM模型具有较高的预测精度. 为了进一步分析该模型的性能,将其与线性回归模型和ARMA模型进行了比较,实验结果显示,本文提出的SVM模型具有较好的预测效果,表明该方法是进行道路短期交通状态预测的有效手段.     

Progress of optically encoded microspheres for multiplexed assays

New initiatives put forward by clinical diagnosis require the development of technologies for high throughput screening （HTS） of multiple analytes. Suspension arrays have great advantages over the planar array- based multiplexing assays, and the encoded bead is the key for providing multiplexing capability. Among various encoding strategies, optically encoded microspheres have been widely used while the number of codes is still limited. This review discusses the progress of optical encoding strategy from mainly three aspects, namely organic dyes, quantum dots （QDs） and surface-enhanced Raman scattering （SERS） active substrates. Emphases are put up on describing how these optical encoded microbeads are manufactured and the merits and demerits of different encoding materials are compared.     

Field Tests for Investigating the Extraction Rate of Piles Using a Vibratory Technique

Factors directly affecting the extraction rate of the piles pulled out by a vibratory pulling system are summarized and classified into five categories (excitation force, resistance, vibration amplitude, pile plumbness keeping, and slowing down at the later stage) from the mechanics and engineering practice. Field tests on steel sheet piles extracted by vibratory technique in different soil conditions are conducted to ascertain how these factors affect the extraction rate of a pile with regard to three major actors of vibratory pile pulling: the pile to be extracted, the selected pulling system, and the imposed soil conditions. The extraction rates of three different sheet pile types (having up to four different lengths) pulled out by two different vibratory pulling systems are documented. The piles with different lengths and types, pulled out with or without a clutch, have different extraction rates. The working parameters governing the vibratory hammer, such as excitation force and vibration amplitude, exert significant influences on the rate of pile extraction, especially in the early stages of up-lift process. The extraction rate of the piles driven in different soil conditions is uniform because different extraction resistances mainly refer to shaft friction. The properties of the pile-soil interface influence the extraction rate of the piles, and the extraction rate decreases with the time for which the piles have been buried in the earth.     

基于神经网络的公交车辆行程时间预测模型研究

城市公交丰辆行程时间预测是公共交通信息服务和运营调度的重要内容,要求较高的实时性和准确性。本文以智能交通运输系统为背景,通过分析公交车辆的行驶特性,基于改进的神经网络模型,建立了公交车辆动态行程时间预测模型,并对比了三种不同输入变量方案的神经网络预测模型,表明该模型具有良好的适用性。此外,将该方法与卡尔曼滤波法的行程时间预测模型进行比较,结果表明,基于神经网络的动态行程时间预测模型精确度较高。     

��ͨ�����ѵ������ٶ�Ԥ��ģ��

匝道是互通立交的重要组成部分,基于运行速度的匝道设计理念是目前公路及互通立交一种新的设计思路。本文以互通立交匝道小型车辆的运行速度为主要研究目标,通过分析互通立交匝道运行速度的影响因素,制订正交实验方案,运用车载高精度GPS设备,采集了北京市4座互通式立交共14条匝道车辆连续运行速度数据。根据其中10条匝道的数据,按照车辆在互通立交匝道上的运行速度特性将匝道分为三段：减速段、匀速段、加速段,构建互通立交匝道各个分段运行速度与影响因素之间的预测模型,并使用另外4条匝道的实测数据对预测模型进行验证。结果表明,模型预测值的相对误差在5%以内,验证了模型的正确性。     

互通立交匝道运行速度预测模型

匝道是互通立交的重要组成部分,基于运行速度的匝道设计理念是目前公路及互通立交一种新的设计思路.本文以互通立交匝道小型车辆的运行速度为主要研究目标,通过分析互通立交匝道运行速度的影响因素,制订正交实验方案,运用车载高精度 GPS 设备,采集了北京市4 座互通式立交共14 条匝道车辆连续运行速度数据.根据其中 10 条匝道的数据,按照车辆在互通立交匝道上的运行速度特性将匝道分为三段：减速段、匀速段、加速段,构建互通立交匝道各个分段运行速度与影响因素之间的预测模型,并使用另外4 条匝道的实测数据对预测模型进行验证.结果表明,模型预测值的相对误差在 5%以内,验证了模型的正确性.