检索结果-内蒙古大学图书馆

西南交通大学学报 2022年第1期57卷 65-73页

作者：户佐安郑磊周姝西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 中铁二院工程集团有限责任公司四川成都610031

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次... 详细信息

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次序和股道类型为约束,建立考虑股道列位占用的动车所调车作业计划编制优化模型,设计基于调车作业可行路径生成和作业优先次序交换的模拟退火算法,并进行求解;最后以某动车所调车作业计划编制为实例,验证模型和算法的有效性.结果表明:本文提出的方法能够在较短时间内编制动车所调车作业计划,并减少股道占用次数;得到的最优调车作业计划将动车组的转线次数降低为34次,且在需入库的作业动车组中,有80%的动车组实现了入所后的快速入库作业.

关键词：铁路运输动车所调车作业计划列位占用模拟退火算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据驱动的精准化学习评价机制与方法

引用

现代远程教育研究 2021年第1期33卷 3-12页

作者：黄涛赵媛耿晶王涵张浩杨华利华中师范大学人工智能教育学部、教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 九江学院江西九江332005 华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079

综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程,使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据,对... 详细信息

综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程,使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据,对教学和学习活动的信息流与运行轨迹作出观测、解释和反馈,以发现教育中存在的问题,辅助课堂教学干预的评价方法,包含多场景数据采集、多空间数据融合、精准分析模型构建、分析结果可视化四个关键组成部分。多场景数据采集为学习评价提供数据来源和量化手段支撑,多空间数据融合为学习评价提供统一数据标准,精准分析模型为学习评价提供数据驱动的学习分析与评价方法,分析结果可视化为学习评价提供反馈和应用服务。数据驱动的精准化学习评价框架,应以区块链技术为基础,融合人工智能、云计算、学习分析、情境感知等新兴技术,在多维时空尺度上全面采集学习过程中的多元海量数据,通过全面、系统的统计分析和数据挖掘,从学习者的内在动机到认知发展、情感表现,再到社会综合交互能力,多维度、及时、准确地评估学生的学习状况。当前,探索数据驱动的精准化学习评价,可从构建符合多空间数据特征的综合素质评价框架,完善过程性数据的采集与共享机制,突破情感、认知、动机与社交评价的关键技术,以及研制数据驱动的学习评价平台等方面入手。

关键词：数据驱动精准化学习评价评价机制评价方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

预测人类移动行为的介入机会类模型研究进展

引用

物理学报 2020年第24期69卷 60-67页

作者：刘二见闫小勇北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学交通系统科学与工程研究院北京100044 电子科技大学复杂性实验室成都611731

预测地点间人类的移动在人类迁徙、交通预测、疾病传播、商品贸易、社会交往等诸多方面具有重要的意义.介入机会模型是最早从个体目的地选择行为角度建立的预测人类移动的模型,它将起终点之间的介入机会作为影响人类移动的关键因素,启... 详细信息

预测地点间人类的移动在人类迁徙、交通预测、疾病传播、商品贸易、社会交往等诸多方面具有重要的意义.介入机会模型是最早从个体目的地选择行为角度建立的预测人类移动的模型,它将起终点之间的介入机会作为影响人类移动的关键因素,启发研究者提出了许多新的介入机会类模型.介入机会类模型在很多学科领域也获得了广泛的应用.本文首先对包括介入机会模型、辐射类模型、人口权重机会类模型、探索类介入机会模型和统一机会模型等在内的介入机会类模型的研究进展进行综述,然后对这些介入机会类模型在空间交互和疾病传播方面的应用进行介绍,最后对该类模型未来的研究方向进行探讨.

关键词：人类移动介入机会类模型空间交互疾病传播

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

未按规定导向车道行驶行为干预方法研究

引用

安全与环境学报 2019年第3期19卷 874-880页

作者：付川云刘华王陶钰西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分... 详细信息

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分别对频率较高的5类未按规定导向车道行驶行为构建二元Logit模型,以确定其关键影响因素,并据此提出干预方法。结果表明,排队车辆数、大车比例、时段、车流量、照明条件等因素会不同程度地影响5类未按规定导向车道行驶行为的发生概率,其中排队车辆数及时间因素影响最为显著。在此基础上,从交通工程设施及驾驶人安全意识角度,提出优化交叉口渠化设计及信号配时、采用智能标线、强化监管力度及完善交通管控设施、加强驾驶人安全教育4种未按规定导向车道行驶行为干预方法。

关键词：安全工程道路交通安全未按规定导向车道行驶行为二元Logit模型交通违法干预方法智能标线

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

学习者社会网络交互、情绪表征与学习成效的关系研究

引用

中国远程教育 2020年第6期 31-39,59,77页

作者：刘智康令云刘三女牙粟柱孙建文华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室 430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 430079

情绪与社会化交互是构建学习者模型的两个重要特征,学习者的情绪特征计算与社会网络分析已获得了学习分析领域的广泛关注。本研究以某高校云平台上两门课程的论坛发帖纪录为研究对象,分别探究了学习群体在情绪表征(积极、消极与困惑情... 详细信息

情绪与社会化交互是构建学习者模型的两个重要特征,学习者的情绪特征计算与社会网络分析已获得了学习分析领域的广泛关注。本研究以某高校云平台上两门课程的论坛发帖纪录为研究对象,分别探究了学习群体在情绪表征(积极、消极与困惑情绪密度值)以及社会网络交互(网络中心性与网络结构特征)方面的差异。研究结果表明:具有网络交互关系的学习者间情绪倾向趋于一致。整体网络中的"子团体"以分散型网络居多,不同社区组学习者在积极和消极情绪上具有显著性差异,而在困惑情绪上差异性并不显著。与中、低成效组相比,高成效组学习者在信息传递的中介性以及协作学习中的参与性方面的表现更为显著,但其积极情绪密度较低。论坛中情绪和交互特征的联合分析有助于对学业风险个体的准确干预和群体互动质量的提升。

关键词： SPOC 社会网络分析情绪密度社区交互模式学习成效差异性分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

判别多维标度特征学习

引用

计算机应用 2023年第5期43卷 1323-1329页

作者：唐海涛王红军李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学) 成都611756

传统多维标度方法学习得到的低维嵌入保持了数据点的拓扑结构,但忽略了低维嵌入数据类别间的判别性。基于此,提出一种基于多维标度法的无监督判别性特征学习方法——判别多维标度模型(DMDS),该模型能在学习低维数据表示的同时发现簇结构... 详细信息

传统多维标度方法学习得到的低维嵌入保持了数据点的拓扑结构,但忽略了低维嵌入数据类别间的判别性。基于此,提出一种基于多维标度法的无监督判别性特征学习方法——判别多维标度模型(DMDS),该模型能在学习低维数据表示的同时发现簇结构,并通过使同簇的低维嵌入更接近,让学习到的数据表示更具有判别性。首先,设计了DMDS对应的目标公式,体现所学习特征在保留拓扑性的同时增强判别性;其次,对目标函数进行了推理和求解,并根据推理过程设计所对应的迭代优化算法;最后,在12个公开的数据集上对聚类平均准确率和平均纯度进行对比实验。实验结果表明,根据Friedman统计量综合评价DMDS在12个数据集上的性能优于原始数据表示和传统多维标度模型的数据表示,它的低维嵌入更具有判别性。

关键词：判别性特征学习多维标度法降维模糊聚类迭代优化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于人机协同决策的运输调度优化研究

引用

交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 136-148页

作者：刘涛尤海林西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学系统科学与工程研究院成都611756 宜宾西南交通大学研究院四川宜宾644000

为求解带柔性约束的运输调度问题,本文提出一个基于逆差函数的人机协同决策方法。该方法主要包括两个阶段,第1阶段,借助数学规划模型,利用计算机的强大计算能力,快速求解得到问题的一个可行解;第2阶段,借助逆差函数模型,利用人类自身的... 详细信息

为求解带柔性约束的运输调度问题,本文提出一个基于逆差函数的人机协同决策方法。该方法主要包括两个阶段,第1阶段,借助数学规划模型,利用计算机的强大计算能力,快速求解得到问题的一个可行解;第2阶段,借助逆差函数模型,利用人类自身的知识与经验,在考虑柔性约束的情形下,进一步优化第1阶段的可行解。两个阶段通过逆差函数图像构成的图形用户界面进行实时交互,实现人机协同决策。通过网约定制公交车辆调度和民航飞机调度两个案例问题的求解,验证基于逆差函数的人机协同决策方法的有效性。计算结果表明:该方法可实现车次链/航班链的自动化构建和空驶车次的自动化插入,有助于求解带有复杂柔性约束的运输调度问题。

关键词：系统工程人机协同决策逆差函数运输调度交互式优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混合智能下的高校专利价值评估方法

引用

图书馆论坛 2021年第7期41卷 78-86页

作者：冉从敬李旺宋凯刘瑞琦提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室武汉大学信息资源研究中心武汉大学信息管理学院

探索构建高校可转移专利价值评估方法,精准锁定存在转移价值的专利,对提升高校专利转移效率具有重要意义。文章结合已有研究中应用的专利评估指标,从数据易获取性和科学性角度创建包含多个指标的专利评估指标体系;以“新能源汽车”为例... 详细信息

探索构建高校可转移专利价值评估方法,精准锁定存在转移价值的专利,对提升高校专利转移效率具有重要意义。文章结合已有研究中应用的专利评估指标,从数据易获取性和科学性角度创建包含多个指标的专利评估指标体系;以“新能源汽车”为例,构建多指标专利评估数据集;分别采用熵值法与人工神经网络算法,以人工打分和模型预测相结合方式识别高校新能源汽车领域具备转移价值的专利。文章通过实证分析提出的基于人工打分和模型预测相结合的混合智能方法,在识别高校具备转移价值专利中具备一定的有效性,有利于促进高校科技成果管理部门的专利运营效率和企业快速锁定高校高价值专利。

关键词：混合智能价值评估大学指标评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分裂倒残差的轻量化目标检测算法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2023年第1期35卷 66-74页

作者：周浩然侯进杨宗源曾雷鸣康萍萍西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都611756 西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学唐山研究院唐山063000

针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;... 详细信息

针对工业应用领域中终端设备计算能力较低且对检测算法的响应速度存在较高需求的问题,提出基于分裂倒残差的轻量型实时目标检测算法.首先,在主干网络中使用分裂倒残差结构,削减网络结构的参数量以及运算次数,以达到加快推理速度的目的;其次,引入自适应上下文感知模块以及轻量型双向特征融合模块,旨在提升特征信息交流、增加对小目标检测性能的同时,避免增加额外的学习参数与推理.实验结果表明,文中算法在参数量仅有7.5×105的情况下,MS COCO数据集中检测精度达到21.1%,移动端检测速度达到48帧/s,远超对比算法,该检测算法更适合在无法提供高计算能力的移动端设备上完成目标检测任务.

关键词：深度学习目标检测残差结构双向特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于几何序列分解与稀疏重构的DOA估计

引用

通信学报 2023年第1期44卷 153-163页

作者：侯进陈鑫强西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756

为了解决均匀圆阵在欠定情况下对相干信号测向的问题,提出了一种利用几何序列分解与稀疏重构相结合的波达方向(DOA)估计算法。几何序列分解用于拆分相干组,并估计出每个相干组的实际方向向量,稀疏重构则对每个相干组进行DOA估计。仿真... 详细信息

为了解决均匀圆阵在欠定情况下对相干信号测向的问题,提出了一种利用几何序列分解与稀疏重构相结合的波达方向(DOA)估计算法。几何序列分解用于拆分相干组,并估计出每个相干组的实际方向向量,稀疏重构则对每个相干组进行DOA估计。仿真结果表明,当均匀圆阵的阵元数为M时,相比于现有算法,所提算法所能估计的最大信源数为M(M–1),并且当信源数较多时,其测向成功率和精度都更优,此外,所提算法能够解决“角度兼并”问题,并且在极少快拍数测向任务中具有一定的优势。

关键词：几何序列分解稀疏重构欠定情况相干信号均匀圆阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：