检索结果-内蒙古大学图书馆

中国安全生产科学技术 2021年第5期17卷 161-168页

作者：徐逸飞帅斌张玥于耀程尹德志张锐黄文成西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 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 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重... 详细信息

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重要度和功能模块结构重要度,并采用改进区间值犹豫模糊熵定量计算功能可变性和耦合损失度。结果表明:新增环境功能模块能有效分析与其它功能模块交互耦合作用,保证FRAM分析完整性;ISM-FRAM模型建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因;功能可变性和耦合损失度弥补FRAM风险评估定量分析不足,为功能屏障设置提供依据。

关键词：功能共振分析方法解释结构模型环境功能功能可变性犹豫模糊熵

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基于正则等价的虚拟学习社区角色分类

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电化教育研究 2021年第3期42卷 55-61页

作者：王泰曾悦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 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

研究者们常采用传统的机器学习方法在虚拟学习社区中提取以中心性或声望为主要标准的领袖节点。这些方法虽然简洁直观,但容易遮蔽虚拟学习社区的部分特点,忽视非领袖节点中也可能存在其他类型的“关键少数”。为了深入理解虚拟学习社区... 详细信息

研究者们常采用传统的机器学习方法在虚拟学习社区中提取以中心性或声望为主要标准的领袖节点。这些方法虽然简洁直观,但容易遮蔽虚拟学习社区的部分特点,忽视非领袖节点中也可能存在其他类型的“关键少数”。为了深入理解虚拟学习社区的人际关系网络,文章以某门慕课讨论区中26次讨论的86名学习者为例,采用基于正则等价的块模型方法,从中划分出4个不同角色,并解释了他们在知识构建过程中发挥的作用。结果发现:可根据知识传递的关系,将学习者的角色分为“导学者”“善学者”“熟练者”和“初学者”4类。这一结果不仅表明基于正则等价的虚拟学习社区学习者角色分类方法比传统机器学习分类方法(如K-means)划分出来的角色更细致,更能够发现直观视野之外的“关键少数”,还给虚拟社区的教学实践带来新的启发。它启发我们:如果能对不同的角色采用不同的教学策略,有可能进一步减轻社区助教的工作负荷,用更少的干预促进虚拟学习社区形成更浓厚的学习氛围。

关键词：虚拟学习社区角色分类块模型正则等价社会网络分析

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物理隔离条件下非机动车间干扰特征及影响因素研究

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安全与环境学报 2021年第3期21卷 1111-1117页

作者：付川云熊长林刘岩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 东南大学交通学院南京211189

为提升非机动车间的行驶安全性及道路通行效率,亟须探究非机动车间干扰的影响因素并提出规避措施。以成都市内两条物理隔离式非机动车道8 h视频共3 971条非机动车间干扰数据为基础,界定了7种非机动车间干扰类型,利用Z检验并构建多项式Lo... 详细信息

为提升非机动车间的行驶安全性及道路通行效率,亟须探究非机动车间干扰的影响因素并提出规避措施。以成都市内两条物理隔离式非机动车道8 h视频共3 971条非机动车间干扰数据为基础,界定了7种非机动车间干扰类型,利用Z检验并构建多项式Logit模型,确定了影响各种非机动车间干扰的影响因素,据此提出相应的规避措施。结果表明,周期交通量、干扰发生地点、路边停车、行人过街、干扰发生时段、车辆类型、车辆载人情况、车辆载物情况对于非机动车间干扰产生具有不同程度的影响。在此基础上,从人-车-环境角度,提出道路重新规划、加强骑行人安全教育、增加道路设施、规范车辆出行4个方面的规避措施。

关键词：安全工程道路交通安全非机动车间干扰物理隔离式多项式Logit模型 Z检验

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基于Lotka-Volterra模型的高铁与航空快递运输竞合关系研究

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铁道运输与经济 2022年第3期44卷 73-78,91页

作者：雷渝帅斌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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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 西南交通大学系统科学与系统工程研究所四川成都611756

针对快递运输市场中高铁与航空的竞合问题,构建高铁与航空快递运输竞合Lotka-Volterra模型,以京沪OD为例分析两者竞合关系、发展趋势以及演化趋势,为高铁与航空快递运输发展策略研究提供参考。结果表明:2014—2022年高铁快递与航空快递... 详细信息

针对快递运输市场中高铁与航空的竞合问题,构建高铁与航空快递运输竞合Lotka-Volterra模型,以京沪OD为例分析两者竞合关系、发展趋势以及演化趋势,为高铁与航空快递运输发展策略研究提供参考。结果表明:2014—2022年高铁快递与航空快递年均增长率分别为0.263 41,0.241 90,均呈增速发展;高铁发展现状对高铁快递发展的影响系数为-0.000 99,表现为促进作用,航空发展现状对航空快递发展的影响系数为0.001 74,表现为抑制作用;高铁与航空快递运输竞合关系呈现偏利共生关系,具体表现为航空快递对高铁快递发展存在一定抑制作用,高铁快递在一定程度上促进航空快递发展,最终将达到一种双方共存且相对稳定的动态平衡。

关键词：综合运输竞合关系 Lotka-Volterra模型高铁快递航空快递

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一种基于图的文档关键词和摘要协同抽取方法研究

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计算机科学 2021年第10期48卷 44-50页

作者：毛湘科黄少滨余秦勇哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中电科大数据研究院有限公司贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵阳550022

关键词提取和摘要抽取的目的都是从原文档中选择关键内容并对原文档的主要意思进行概括。评价关键词和摘要抽取质量的好坏主要看其能否对文档的主题进行良好的覆盖。在现有基于图模型的关键词提取和摘要抽取方法中,很少涉及到将关键词... 详细信息

关键词提取和摘要抽取的目的都是从原文档中选择关键内容并对原文档的主要意思进行概括。评价关键词和摘要抽取质量的好坏主要看其能否对文档的主题进行良好的覆盖。在现有基于图模型的关键词提取和摘要抽取方法中,很少涉及到将关键词提取和摘要抽取任务协同进行的,而文中提出了一种基于图模型的方法进行关键词提取和摘要的协同抽取。该方法首先利用文档中词、主题和句子之间的6种关系,包括词和词、主题和主题、句子和句子、词和主题、主题和句子、词和句子,进行图的构建;然后利用文档中词和句子的统计特征对图中各顶点的先验重要性进行评价;接着采用迭代的方式对词和句子进行打分;最后根据词和句子的得分,得到关键词和摘要。为验证所提方法的效果,文中在中英文数据集上进行关键词提取和摘要抽取实验,发现该方法不管是在关键词提取还是摘要抽取任务上都取得了良好的效果。

关键词：关键词提取摘要抽取图模型主题覆盖

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放宽条件下基于定点集结模式的技术站车流接续模型

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铁道学报 2021年第12期43卷 20-29页

作者：薛锋范千里陈崇双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 宁波港铁路有限公司浙江宁波315200 西南交通大学数学学院四川成都611756

为提高技术站货车周转效率,在放宽条件下基于定点集结模式研究技术站车流接续问题。分析技术站开行欠轴列车的损耗及收益,引入修复因子,将下游技术站的到达列车视为一次维修,并根据下游技术站的车流接续情况确定欠轴列车发车必要条件;... 详细信息

为提高技术站货车周转效率,在放宽条件下基于定点集结模式研究技术站车流接续问题。分析技术站开行欠轴列车的损耗及收益,引入修复因子,将下游技术站的到达列车视为一次维修,并根据下游技术站的车流接续情况确定欠轴列车发车必要条件;以车辆在站停留时间最短为目标,建立技术站车流接续优化模型,同时将该问题分解为列车解体编组顺序和车流来源推算2个子问题,采用遗传算法与拉格朗日松弛算法分别求解。算例结果表明:放宽条件下基于定点集结模式适用于到达车流不足的情况,相比于定编集结模式,货车平均在站停留时间缩短27.7 min,减少约15%,且本技术站丢线减少,下游技术站未出现车流接续不足的情况。

关键词：铁路运输技术站放宽条件定点集结车流接续最小列车编成辆数

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基于三参数区间泛灰数的技术站能力表示与估计方法

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西南交通大学学报 2021年第5期56卷 953-959页

作者：薛锋袁野户佐安白瑞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运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都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 雄安城市规划设计研究院绿色交通设计研究所河北雄安071700

铁路技术站能力是衡量其运输生产效能的重要指标,为了体现能力的伸缩性并提高能力测定的精度,分析了三参数区间与泛灰数应用于能力表示的适用性,通过三参数区间保证能力上下界的取值范围,引入泛灰数来降低能力运算可能带来的区间扩张,... 详细信息

铁路技术站能力是衡量其运输生产效能的重要指标,为了体现能力的伸缩性并提高能力测定的精度,分析了三参数区间与泛灰数应用于能力表示的适用性,通过三参数区间保证能力上下界的取值范围,引入泛灰数来降低能力运算可能带来的区间扩张,并根据作业系统的状态界定了收缩、平衡和松弛3种能力.通过多种区间估计方法的比对,采用JAB(Jackknife-after-Bootstrap)区间估计方法对铁路技术站能力的伸缩范围进行测定.郑州北编组站的实例分析表明:相较于原有的能力定值表示方法,基于三参数区间泛灰数的能力表示与估计方法测定的区间宽度更小,区间位置更加精确,当置信水平为95%时,置信区间为[9.6933,10.2043],区间宽度为0.511;当置信水平为90%时,置信区间为[9.7358,10.1653],区间宽度为0.429;郑州北站通过能力的收缩度为0.99,松弛度为1.01,改编能力的收缩度为0.94,松弛度为1.07,说明能力测定结果呈现一定的松弛和收缩现象.

关键词：铁路运输技术站能力三参数区间泛灰数 JAB区间估计

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基于图像深度学习的调制识别算法

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微电子学与计算机 2022年第6期39卷 31-40页

作者：陈子锐侯进李金彪窦允冲西南交通大学信息科学与技术学院四川成都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

针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测... 详细信息

针对现阶段基于深度学习的调制识别算法中出现的检测效率低下的问题,提出一种高效的调制识别算法—RadioFSDet(Radio Frequency Spectrum Detection)检测算法.RadioFSDet算法利用信号在频谱图上的特征差异,使用目标检测算法YOLOv4检测频谱图上的调制信号.相较于主流的基于深度学习的调制识别算法,RadioFSDet算法不仅能够在一次模型推理中检测出多个信号的调制类别,还能够大致确定每个信号的中心频率.实验结果表明,RadioFSDet算法对在真实场景下采集的多个超短波全频段中的AM、FM、GSM和QPSK信号均实现良好的检测,平均检测精度达到71%,同时在公开数据集RadioML2016的实验中,RadioFSDet算法对信噪比在0~18dB下的AM、FM和QPSK信号实现87%的平均检测精度.此外,为了进一步加快RadioFSDet算法的检测速度,本文结合计算机视觉领域的最新研究成果,提出一种高效的轻量级检测网络RadioFSNet,该网络的参数量不仅由原来的6400万下降至220万,而且模型的检测精度不会下降.实验结果表明,在超短波全频段的数据集中,RadioFSNet的检测速度达到77FPS,平均每秒钟检测231个信号,大幅度提高模型的检测效率.

关键词：卷积神经网络目标检测计算机视觉调制识别

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新冠肺炎疫情对四川旅客运输的影响

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综合运输 2022年第4期44卷 137-143页

作者：李焱茹薛锋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

基于非典疫情与新冠疫情的异同点,本文通过对比非典疫情对四川省旅客运输影响,分析新冠肺炎疫情对四川省旅客运输造成的影响。经比较,新冠肺炎疫情对四川省旅客运输的影响大于非典疫情时期造成的影响,运输恢复花费时间更长,但对运输行... 详细信息

基于非典疫情与新冠疫情的异同点,本文通过对比非典疫情对四川省旅客运输影响,分析新冠肺炎疫情对四川省旅客运输造成的影响。经比较,新冠肺炎疫情对四川省旅客运输的影响大于非典疫情时期造成的影响,运输恢复花费时间更长,但对运输行业长期发展趋势影响不大;对交通固定资产投资影响较小;对运输企业造成的冲击较严重;私家车出行量有所增加。最后,提出完善危机管理机制、帮扶运输企业和推动智能化运输发展等建议,以应对新冠肺炎疫情带来的影响和危机。

关键词：新冠肺炎疫情非典疫情对比分析旅客运输客运影响

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星载SAR实时成像处理器的片上数据组织及访问策略

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西北工业大学学报 2021年第1期39卷 126-134页

作者：王时雨张盛兵黄小平吕浩西北工业大学计算机学院陕西西安710072 嵌入式系统集成教育部工程研究中心陕西西安710072 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710072

星载SAR成像需对大量输入数据进行实时成像处理,且功耗受限,设计高效率异构阵列处理器是满足功耗约束和实时性要求的有效方法,而片上数据组织结构和访问策略是设计的关键。在分析典型的CSA(chirp scaling algorithm)SAR成像算法的基础上... 详细信息

星载SAR成像需对大量输入数据进行实时成像处理,且功耗受限,设计高效率异构阵列处理器是满足功耗约束和实时性要求的有效方法,而片上数据组织结构和访问策略是设计的关键。在分析典型的CSA(chirp scaling algorithm)SAR成像算法的基础上,提取了SAR成像的数据流模型。提出了一种跨区域交叉放置和数据排序同步访问的存储策略,通过片上多级数据缓存结构,有效缓解存储带宽问题,支持FFT/IFFT和相位补偿操作的流水处理,确保成像计算高效执行。基于该存储策略的处理器可实现高达115.2 GOPS的吞吐量,采用65 nm技术可实现高达254 GOPS/W的能效。与CPU+GPU加速方案相比,性能/功耗比提高了63.4倍。该结构提高了实时性能,降低系统设计的复杂度,具有良好的可扩展性,可满足不同SAR成像平台的需求。

关键词：异构阵列 SAR成像数据排序交叉放置高吞吐量可扩展

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