项目团队知识学习的全方位激励博弈分析

在项目团队学习过程中,由于主体利益需求的不同,知识学习通常会受到阻碍,对团队成员进行激励成为提高团队学习效率的重要手段.在传统激励模式下,虽然团队知识学习存在协同效应,但由于个人理性与团队理性之间的冲突,团队学习往往陷入囚徒困境.为使团队达到知识学习的均衡状态,引入全方位激励模式,以博弈论为基本思想,通过对项目团队知识...     

基于职业核心能力的高职英语“项目学习”的教学设计和实践研究

教育改革所倡导的创新灵活的教育教学方式对传统教学形成了巨大的挑战,高职英语教学不应局限于对英语知识的学习,还应注重发展学生的职业核心能力,全面提高学生对外交流的能力与素质。本文对"项目学习"教学法在高职英语学习中的运用进行了阐述。     

机车电传动系统课程工学结合教学模式的整体设计方案

依据电力机车乘务、检修岗位工作任务和过程整合机车电传动系统的课程内容,设计了23个能力训练项目,构建了基于真实工作任务的项目引导、知识嵌入式的课程模式,开发配套校本教材和实施方案,把与本课程相关的机车电机实训室、机车控制、仿真实训室、机车电器综合实训室等作为课程施教场地,开展项目教学,实现教、学、做一体化,极大提高了学生学习的积极性和主动性,增强了教学效果,真正达到了课程教学目标要求。     

基于STAMP-DEMATEL的既有建筑改造安全事故致因研究

城市更新背景下既有建筑改造将是大势所趋,而既有建筑改造安全事故逐年增多,危害到国家、企业和个人生命财产安全。厘清既有建筑改造安全事故的致因并针对性防范,对降低安全事故的发生频率具有重要现实意义。基于STAMP模型,分析并构建既有建筑改造项目安全事故的分层控制结构,并以此为框架识别和筛选事故致因因素;运用DEMATEL算法分析安全事故系统各层级致因因素之间的关联关系,辨识关键性致因因素;以泉州XJ酒店改造工程坍塌事故开展案例研究,验证STAMP-DEMATEL模型的适用性。结果表明：既有建筑改造项目分层控制结构包括物理层、现场基础层、运营层、政府及社会层等4个递进层级;政府社会层如五方责任主体监督监管失察、既有建筑改造施工标准体系不健全、企业行为规范缺失等原因因素属于导致既有建筑改造事故发生的高效力因素;物理层、基层如钢柱板件严重变形、应急预案缺失、改造技术方案安全性缺失、施工机械选择不当等结果因素属于诱发事故的直接因素;基于STAMP和DEMATEL的分析结果与案例事故报告高度贴合。所构建的安全事故致因模型可用于指导既有建筑改造施工安全管理。     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48％,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别.     

基于DEMATEL-AISM的铁路工程建设风险识别影响因素与优化策略研究

铁路工程建设大型化、复杂化和系统化的发展趋势下,潜在的风险因素日益繁多,铁路工程建设高质量和可持续发展之路充满挑战。风险识别作为风险管理的首要环节,是应对和控制铁路工程建设风险的关键,受到项目内外部多方面因素的影响,且现有实践中没有系统的指导,导致风险识别工作易存在疏漏。基于此,通过文献研究和因子分析,提取铁路工程建设风险识别的核心影响因素,运用决策与试验评价实验室和解释结构模型的方法,构建对抗多级递阶结构模型(DEMATEL-AISM),计算铁路工程建设风险识别各影响因素的重要程度及其耦合关系。研究结果表明：铁路工程建设风险识别的效果受到直接层、间接层和根源层3层因素共同作用,其中,危险源监测分析、人员风险意识、风险调查措施、风险应对能力、铁路建设目标、预期风险后果和风险识别技术是影响风险识别结果的关键因素,在铁路工程建设风险管理工作的开展中应重点关注和控制。基于模型结果,分析风险识别影响因素的层级结构及因果关系,并从风险内部控制、项目一体化风险管理体系构建和动态风险预警机制设立3个方面,提出了铁路工程建设风险识别的建议和策略。研究结果有助于提高大型铁路工程建设风险辨识结果的全面性和...     

基于BMBC模型的高速铁路道岔故障信息实体识别

随着铁路信号设备故障文本的不断积累,亟待构建集故障信息、专业知识、技术规则及其内在关联于一体的铁路信号设备故障知识图谱,为铁路运营及设备维修提供全面高效的辅助策略。故障信息实体识别是构建铁路信号设备故障知识图谱的核心。以高速道岔故障文本为基础,并针对此文本挖掘过程中使用传统方法导致知识获取不够全面以及文本语义稀疏等问题,提出一种用于高速道岔故障信息实体识别任务的BMBC多层级模型。首先,通过分析高速道岔故障文本的结构特征,从中提取出故障现象、故障定位和故障致因等7类实体;其次,利用BERT预训练模型的迁移特性构建双向词表征并嵌入位置信息,引入多头注意力机制(MHA)使关键特征信息得到重点关注,随后依靠双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行特征信息融合,从而充分获取全局语义信息以及更好表达序列间的长距离依赖关系;最后,依托条件随机场(CRF)赋予标签约束条件,从而获得最佳识别结果。以各铁路局近5年的高速铁路道岔故障文本为基础进行实验,实验结果表明,BMBC模型能够精确识别各类故障信息实体,有效缓解实体边界不清晰问题,模型识别精确率、召回率和F1值分别可达91.43%,93.15%和92....     

兰新高铁穿越长城段减振型无砟轨道减振垫合理刚度研究

减振型轨道结构是控制文物振动的有效措施之一,然而,高速铁路中减振型轨道结构尚无成熟应用经验。结合兰新高铁穿越长城段项目建设功能需求,在明确长城体水平振动速度、钢轨垂向振动加速度及钢轨垂向位移等评价指标及限值基础上,采用仿真分析法开展了减振型无砟轨道减振垫刚度变化对各评价指标影响分析,分析表明:(1)长城体水平振动速度随着减振垫刚度增加而增大;(2)钢轨垂向加速度随着减振垫刚度增加而变化不大;(3)钢轨位移随着减振垫刚度增加而减小;(4)列车运营、轨道结构服役性能及长城体保护需求的减振垫刚度应介于40~166.7 MPa/m。兰新高铁工程实施采用46 MPa/m刚度减振垫,实车测试及工程应用表明:研究成果工程应用同时满足了高铁安全、平顺、舒适性和长城体高减振性能需求。     

基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发...     

大跨连续梁桥减隔震方案对比分析

以1座(90+170+90)m城市大跨度连续梁桥为研究对象,提出并比较分析两种减隔震设计方案。采用弹性反应谱法及非线性时程反应分析方法研究E1及E2地震作用下结构的地震反应,针对两种方案比较摩擦摆支座的力学参数取值及结构地震反应的差异。结果表明:(1)对于大跨连续梁桥,由于纵桥向一联内仅设置一个制动墩,地震内力分布极不均匀;但横桥向结构内力分布较均匀,各墩联合共同受力;(2)采用摩擦摆支座,E2作用下各墩墩底截面纵、横向内力减震效果显著且各墩的内力分布趋于均匀,分布更加合理;(3)采用摩擦摆支座,E2作用下减隔震后的墩底内力通常小于E1作用下弹性反应分析结果。E1作用下摩擦摆支座是否允许滑动,对结构的地震反应影响显著。在实际设计中应认真加以分析对比。     

基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测

针对现有方法在实际应用时的标记样本稀缺与测试样本数据分布偏移等问题,提出一种基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测方法。通过基于迁移学习的特征空间变换,对源领域有标记样本与目标域无标记样本数据间的边缘分布、条件分布、流形结构进行联合适配及降维处理,以解决样本数据分布偏移和特征维度过高的问题。以半监督学习的方式来迭代优化目标域样本的伪标记,并据此不断更新特征变换方式和迁移分类器,进而提高疲劳检测模型的精度和泛化能力。通过实验将本文方法与现有常用的监督学习、半监督学习和迁移学习等方法进行对比。结果表明,在测试时间、应用场景和被试个体均发生变化的情况下,本文所提方法的驾驶疲劳检测效果显著优于现有方法,正确率最高达到86.7%,具有实际应用价值。     

列车自动运行迭代学习控制算法的研究

针对列车自动运行系统,提出了新的迭代学习控制方案.为避免列车超速引发制动停车,在迭代初期设置低于计划速度曲线的期望轨迹,随着迭代次数增加,控制精度与稳定性逐渐提高,设置的期望轨迹将快速接近并保持为计划速度曲线,实现控制目标.在学习律中引入期望轨迹变化信息,实现变轨迹路径跟踪的迭代学习控制.仿真结果表明,该迭代学习控制方案能够实现变期望轨迹的跟踪,具有很快的学习速度与良好的控制性能,能够有效避免迭代初期列车速度波动导致超速紧急制动.     

基于SBB算法的复杂背景手势输入系统

弱假设学习在近年来的机器学习领域得到越来越广泛的应用。本文提出一种多分类的基于应力的SBB(Stress Based Boosting)算法。在实时情况下,对输入的英文手语字母进行分类和识别,并转换成相应的汉字,实现了汉字的手势输入。首先对视频流进行预处理,利用双检测方法,消除噪声和背景得到手部区域,使用固定尺度的兴趣点检测器,利用特征提取器归纳出手部特征点,再利用SBB算法的学习规则对含有特征点的新样本进行分析和归类,采用应力反馈对于错判的手势进行纠正。在每个周期,都加入特征学习过程。算法能集中原手势训练集,通过已有分类器的分类结果确定分类策略。本系统具有自主学习、分类快速准确的特点。实验结果证明,本系统在实际条件下具有较高的识别率和鲁棒性,具备很好的应用前景。     

基于监督学习的轨道车辆车轴裂纹扩展预测方法研究

传统裂纹扩展分析需要精确的数学模型以及校准参数,但现实中的复杂形状裂纹扩展过程难以进行精准建模,而通过有限元软件对裂纹扩展过程进行分析需大量的运算时间。因此,文章提出了基于监督学习的轨道车辆车轴裂纹扩展方法,该方法无需进行数学建模,可通过结构健康监测数据以及初始裂纹数据直接预测裂纹的扩展趋势。经验证,该方法预测准确率较高,能够较好地拟合裂纹扩展趋势。     

应用对象语义进行图像检索的新方法

为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系;在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。     

车载轨道巡检系统研制

论述了车载轨道巡检系统结构及各子系统设计方案。巡检系统由轨道图像采集、数据分析和数据管理3个子系统构成。图像采集子系统采用线阵CCD等间距运动扫描获取轨道图像。基于机器学习理论构建了数据分析子系统,可对钢轨表面伤损、扣件异常进行智能识别。数据管理子系统可对检出缺陷进行组合查询并输出报表。该系统目前已应用于我国各高速铁路干线,对轨道主体设备外观进行普查,最高检测速度可达160 km/h。     

城市公共交通系统通勤出行特征提取分析方法

公共交通出行者的出行特征是地铁及公交线网规划与运营优化的重要依据。基于多模式刷卡数据,提出城市公共交通系统出行链提取方法,利用存在换乘的出行链调查数据进行验证,提取成功率达 96.1%。基于出行者历史刷卡数据构建了多种机器学习分类器以识别通勤人群,经过精度比较,发现随机森林分类器效果最优,准确度达 99.96%。利用分类器和出行链提取方法,对北京市公共交通系统出行链结构、换乘特征等进行初步分析。该方法可以有效提取分析通勤人群出行特征,为公共交通系统方案的优化提供数据支持。     

城市轨道交通企业知识管理的思考与实践

随着国内各地城市轨道交通(以下简称"城轨")建设和运营规模的快速发展,作为提升企业核心竞争力的关键要素,知识管理的重要性愈加凸显。以广州地铁在知识管理方面的思考与初步实践为例,通过分析国内城轨企业知识管理现状,剖析知识管理存在的问题。论证开展知识管理的必要性和可行性,提炼知识管理总体思路与实施策略,总结初具系统性的知识管理实践及取得的初步成效,并展望未来城轨知识管理的应用场景,供城轨同行参考。通过推进知识管理,广州地铁员工对知识管理的认知度、参与度与贡献度得以明显提升,广州地铁向广大员工提供了管理标准、科研成果、乘客服务、新员工学习、员工服务、档案等知识专题服务,并将知识融入企业创新进程中。     

铁路信号设备故障诊断知识表示方法的研究

针对铁路车站信号设备复杂故障分类决策问题,提出并建立基于ID5R算法的故障诊断知识表示与知识库开发的实际应用方法.最后,通过实例分析验证应用ID5R算法建立故障诊断专家系统知识库的有效性.     

基于集成模糊推理的列车运行舒适度评价方法及应用

本文采用加速度变化率评价列车运行的舒适度,应用模糊系统理论提出了3种舒适度评价模型,并实测数据确定了模糊集合的参数.在此基础上,应用集成学习方法将这3种模型的输出集作为列车运行舒适度的综合评价指标.应用北京地铁亦庄线的实测数据对该评价方法进行了验证,结果表明3种模糊模型有较好的一致性,集成学习能增强舒适度评价的精度和鲁棒性.