ATM技术在轨道交通线上的应用

采用ATM传输网络能灵活方便地建立起集语音、数据和图像为一体的宽带综合业务传输网络，能适应未来地铁通信发展的需要，综述了ATM网络技术在轨道交通线上的应用情况及其优点，并与SDH,OTN等传输制式进行了比较，ATM技术是地铁宽带综合信息网建设改造的首选技术。     

基于神经网络的船舶操纵运动水动力预报

以散货船和油船为例，采用神经网络方法，利用matlab语言，完成船舶操纵运动的水动力预报，研究结果表明，只要选择适当的学习样本，网络结构和学习算法，神经网络的水动力预报精度在实际中可以接受。     

基于神经网络的模糊逻辑设计算法

提出了一种利用神经网络学习功能来设计模糊逻辑的方法。用类神经网络算法产生模糊规则和隶属函数，通过学习得到的模糊规则、隶属函数和以新模型推理、逆模糊化为基础的新模糊设计，显著地改进了系统性能，缩短了设计周期，将规则数目和隶属函数最优化，可有效降低系统成本。     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。     

神经网络模拟框架柱低周反复加载试验性能初探

利用神经网络的智能特点，通过对一框架柱在低周反复水平荷载作用下行为的“学习”，来模拟框架柱经受不同荷载历史的性能。模拟结果试验检验，符合良好，表明了用神经网络模拟试验代替部分真实验是可行的。     

多媒体通信系统在智能交通中的应用

智能交通系统是集通信技术和交通运输为一体的新型的交通系统.文章主要叙述了智能交通领域中的多媒体及网络通信技术:无线通信技术、视频技术、ATM技术等,并且给出了多媒体通信系统在智能交通中应用的实例.     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

基于模糊识别的神经网络分类器

提出一种基于模糊识别的神经网络分类器。首先对训练样本ＸＫ进行模糊聚类，求其从属于各类别ωｉ的隶属变Ｕｗｉ（Ｘｋ）。然后利用这些训练样本和所求得的从属于各类别的隶属度，通过神经网络的学习拟合出各模式类的隶属函数，进而构造出神经网络分类器。这种方法将模糊理论与神经网络分布式联想存储的优点相结合，使无监督分类器成了有监督分类器。     

基于神经网络的发动机故障诊断技术研究

分析了神经网络在电子控制汽油机诊断中的应用;简要介绍了BP神经网络模型和学习训练过程,以及一种电子控制发动机诊断数据读取方法;简要说明了利用神经网络进行电控发动机诊断的过程。     

广州推出首台汽车ATM

最近，中国建设银行在广州推出首台汽车ATM。这台汽车ATM不同于银行传统ATM，操作界面较低，车主只要驾车驶近ATM，不用下车，从车窗就可办理取款、转账、查询等业务，省去了车主要寻找车位和停车的麻烦。     

树状结构网络在列车状态监测中的应用

为确保大数据量下列车状态数据传输有序、传输错误可修复,建立了列车状态监测设备树状组网模型,分析了树状拓扑列车在途监测系统应用的可行性,继而给出了支持自由挂载的车载设备组网算法,实现了基于以太网的数据传输和路由数据结构与算法在NS-2工具上的建模.仿真结果表明,树状网络延时主要受制于发送端与接收端所在网络的深度,相对于EXP流量模型和使用TCP协议,在树状网络中使用CBR流量模型与UDP协议能够获得更好的性能.     

网络社会初探

社会本来就是网络化的,而社会发展演进的方向就是形成“网络社会”,信息网络的本质特性决定了在这一演进过程中具有决定性的作用,可以大大加快这一演进过程。“网络社会”是以互联网为主的信息网络与实体网络高度整合的结果,作就如何加快建设“网络社会”的发展战略提出了自己的看法。     

中国铁路网的拓扑特性

从铁路的基础设施、停靠站点及系统换乘3个方面构建了物理网、运输网和换乘网3种网络模型,运用统计分析的方法分析了它们的拓扑特性.统计结果显示：铁路物理网的平均聚集系数近似为零,多数节点的度数为3,遭受突发事件,很容易造成不连通.铁路运输网大部分节点度数为2,平均经过12.49个车站到达目的地,铁路换乘网具有较大的平均聚集系数和较小的平均最短距离,该网络是具有无标度性质的小世界网络.文中给出了重要节点的标定方法,并运用此方法标定了中国铁路网的重要节点.在此基础上,分析了在不同攻击情况下的网络弹性,结果显示铁路换乘网对于随机攻击具有很好的容错性.     

基于改进GN算法的路网脆弱性诊断模型

分析了路网脆弱性的含义.根据道路网络的特点,改进了复杂网络理论中的社团划分算法———GN算法,提出了基于GN算法的路网脆弱性诊断模型.以路段介数值作为评判路段重要性的依据,在已知路网基本结构条件和交通需求分布的条件下,对路网中脆弱路段的空间分布和脆弱路段的失效顺序进行了识别.实例分析了基于GN算法识别路网脆弱性的诊断效果和模型的实用性.     

Kohonen神经网络的VC实现及测试

Kohonen神经网络能够模仿人脑特征进行自组织学习,并能根据其学习规则,对输入模式自动进行分类。文章通过对Kohonen神经网络模型的研究,运用VC语言实现其算法,并完成对该神经网络分类功能的测试。     

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针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型。基于复杂网络理论,采用Matlab计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析。结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大。     

CAN总线在汽车上的应用与维护研究

本文主要探讨了CAN总线在现代电控汽车上的应用。阐明了汽车采用CAN总线的优点,并对CAN总线系统的硬件结构、数据传输过程以及故障诊断与维修进行研究。指出CAN总线在现代汽车上的广泛的应用前景。     

城市复合交通网络的若干特性研究

针对北京市三环内实际交通网络,分别构建城市道路交通网络和由城市轨道交通网络叠加形成的城市复合交通网络模型.基于复杂网络理论,采用Matlab 计算节点度、聚类系数、平均路径长度、介数和节点紧密度等指标,分析了其分布规律,然后对这两个网络模型的统计特征值进行比较分析.结果表明,它们都具有一定的随机网络模型和无标度网络模型的小聚类系数特征,叠加后的城市交通网络直径和平均最短路径减小,平均度、聚类系数和节点紧密度都有不同程度增加,使整个路网的可达性得到了一定的提高,网络承载力变大.     

城市轨道交通换乘节点与网络运行效率关系研究

换乘节点是城市轨道交通不同线路间转乘的必经场所,对城市轨道交通系统运行有重要影响.本文基于复杂网络理论,将平均路径长度、网络局部效率和网络全局效率作为网络运行效率的评价指标,研究了换乘节点比例、换乘节点衔接线路数及换乘节点分布与网络运行效率的变化关系.研究表明,网络平均路径长度随换乘节点比例、换乘节点衔接线路数增加呈幂函数降低;网络局部效率随换乘节点比例增加呈指数下降,网络全局效率随换乘节点比例增加呈对数增加且换乘效率越高,增长越明显;换乘节点衔接线路数的增加会降低网络局部效率,增加网络全局效率;换乘节点在各线路分布越均匀,网络全局效率越高.     

基于复杂网络的城市公交网络分析

复杂网络作为研究大型真实网络的一种新型工具,特别是小世界网络和无标度网络的提出,为分析城市交通网络结构以及缓解现存的交通问题提出了一些新的理论和方法.以兰州市公交为例,运用图论和改进的L空间法构建了公交站点网络,并对网络的静态几何量进行了统计,以此为依据分析了兰州市公交站点网络的拓扑结构、度分布以及集聚性,结果表明兰州市公交网络具有无标度特性,同时由于聚类系数不大,使得网络的社团化程度不是很高.