多元积分的计算与相互关系

给出了各种多元积分的计算与相互关系图表，并重点分析了各种多元积分之间的关系。     

组合积分与若干递推公式

积分问题在传统数学中已臻完美，但在有理函数的积分中如果结合具体问题适时采用组合方法来解决，将会收到事半功倍之效．作者在文[1]中曾经探讨了四类有理函数的组合积分法，在此基础上，本文给出常见分母二次型、常见分母三次型有理函数的组合积分方法，以及若干递推公式。     

高斯整数环上矩阵的平方和表示

本文主要研究可表示成高斯整数矩阵的平方和的高斯整数矩阵能表示高斯整数矩阵的平方和的个数,得出了     

图示法在定积分中的应用

定积分是高等数学中最重要的内容之一，图示法是一种直观的解题方法，现从多个方面介绍图示法在定积分中的应用。     

一维粘弹性问题的广义差分法

讨论了一维粘弹性问题的广义差分法．对这类问题的有限元方法的研究已有部分工作．本文将应用广义差分法离散一堆粘弹性问题，得到最优的W^1,p和L^p(2≤P≤∞)模误差估计及广义差分解uk与广义的Ritz-Volterra投影Vku之间的超收敛的W^1,P(2≤p≤∞)模估计。     

教育科研课题积分制评价方法探讨

长期以来,教育科研课题的管理缺乏有效的机制,导致教育科研的效率不高.文章根据项目管理和流程管理的基本原理,提出了教育科研课题积分制评价方法并将其运用于实践.该方法的核心是流程设计和数值分布.     

用逆投影法画工程截断体和相贯体的轴测图

西轴测图的方法很多，有坐标法、叠加法、切割法和特征面法等，但这些方法对面工程截断体和相贯体的轴测图存在着作图烦锁，且必须在投影图中要先把交线求出来后方能作轴测图，不易于掌握，现提出用逆投影法西截断体和相贯体的轴测图，方法简单，作图便利。     

基于局部投影统计法的螺纹缺陷检测

为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。     

第二类Fredholm积分方程的快速数值解法

对于具有弱奇性核函数的第二类Fredholm积分方程，将核函数所定义的区域分成大小不同的正方形子区域，利用分层插值多项式逼近核函数，由此得到近似矩阵B实现了积分方程的快速数值解法。在最后，对如何提高方案的数值稳定性作简要讨论并给出要讨论并给出数值结果。     

Length-based vehicle classification in multi-lane traffic flow

For the realtime classification of moving vehicles in the multi-lane traffic video sequences, a length-based method is proposed. To extract the moving regions of interest, the difference image between the updated background and current frame is obtained by using background subtraction, and then an edge-based shadow removal algorithm is implemented. Moreover, a thresholding segmentation method for the region detection of moving vehicle based on location search is developed. At the estimation stage, a registration line is set up in the detection area, then the vehicle length is estimated with the horizontal projection technique as soon as the vehicle leaves the registration line. Lastly, the vehicle is classified according to its length and the classification threshold. The proposed method is different from traditional methods that require complex camera calibrations. It calculates the pixel-based vehicle length by using uncalibrated traffic video sequences at lower computational cost. Furthermore, only one registration line is set up, which has high flexibility. Experimental results of three traffic video sequences show that the classification accuracies for the large and small vehicles are 97.1% and 96.7% respectively, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.