摘要：针对大破损彩色纹理图像的修复问题,将TV-L1模型推广到非局部CTV-L1模型。该模型不仅包含非局部算子,同时还引入了CTV(color total variation)规则项,前者可以修复大破损纹理图像,后者充分考虑了彩色图像层与层之间的耦合关系,在处理彩色图像时可以有效地保持边缘。为提高模型的运算效率,通过引入辅助变量和Lagrange乘子为其设计了相应的增广Lagrangian算法。数值实验结果证实所提出的模型在处理彩色图像时可以有效地保持边缘,同时去除图像中异常的不规则点。该研究可以推广到彩色纹理图像椒盐噪声去除及彩色纹理图像分割中。

摘要：数据可视化分析能够让人们从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息,同时,利用机器学习方法能让人们利用已有数据,科学、合理预测未知数据。基于Python的数据可视化方法和机器学习进行设计,运用数据清洗和可视化等技术,对预处理后的数据进行数据集划分、特征工程、预估器流程和模型评估,利用Scikit-learn机器学习库和LightGBM库分析房价,得到房价规律。

摘要：物流及相关研究近年来在国内备受关注,然而关于物流运输服务网络设计与车辆调度问题的研究却非常有限。作为现代物流智能系统的核心问题之一,物流运输服务网络设计也是NP-Hard计算难题。本文分析了当前国际通用的物流运输服务网络设计和车辆调度数学模型的特点及其在解决我国物流服务网络设计问题中的不足之处,指出了基于"时空网络"的多服务级别集成运输服务网络和车辆调度模型是解决这些问题的有效途径,并举例分析说明。