简介：对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法（RPCA）、贝叶斯鲁棒主成分分析法（BayesianRPCA）和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法（MoG-RPCA）,3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.

简介：通过消息监控识别罪犯是一个十分有意义的实际问题。采用Markov模型,将整个消息传递网络看作一个犯罪传递的Markov链,根据所收集到的消息估计出两个节点(人)之间犯罪传递的概率,得到一个Markov概率转移矩阵,并求出网络长期运行的稳定解,作为各节点(人)参与犯罪程度的度量。通过实例说明了该方法的有效性。

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：艾滋病是严重危害人类健康的传染病,抗病毒治疗是防治艾滋病的一种公共卫生策略。基于2005-2009年国家免费抗病毒治疗数据和中国艾滋病联合防治评估报告数据,利用一个离散数学模型研究了不同的抗病毒治疗覆盖率和治疗效果对于基本再生数的影响。结果表明,抗病毒治疗后由于感染者体内病毒载量的减少而导致的传染性降低的多少是影响我国艾滋病流行的关键因素。

简介：这篇论文被奉献给学习在对治疗的稳固的肿瘤的反应上为药抵抗和vasculature的效果建模的一个免费边界问题。模型由管理intra-tumoral药集中和癌症房间密度的部分微分方程的一个系统组成。由适用，抛物线的方程和Banach的L~p理论修理了点定理，这个问题有一个唯一的全球古典答案，这被证明。