一种改良的联合重要度算法

Hong＆Lie在BimBaum重要度的基础上给出了两个底事件的联合重要度的算法，但是对计算结果分析得知此算法存在不足之处．对此提出了一种改良的联合重要度算法，并用改良前后的两种算法对同一棵故障树的底事件进行联合重要度计算，并将两种算法的计算结果进行对比分析，最终得出结论，改良后的联合重要度算法是合理的．     

一种改良的联合重要度算法

Hong ＆ Lie在BirnBaum重要度的基础上给出了两个底事件的联合重要度的算法,但是对计算结果分析得知此算法存在不足之处. 对此提出了一种改良的联合重要度算法,并用改良前后的两种算法对同一棵故障树的底事件进行联合重要度计算,并将两种算法的计算结果进行对比分析,最终得出结论,改良后的联合重要度算法是合理的.     

提高重要度的兼容性算法——联合关键重要度

尝试给出了一个兼容性算法--联合关键重要度,既能反映出故障树的结构特点又将底事件自身的可靠性因素容入本算法中.采用这一算法对同一系统故障树的底事件进行重要度计算,将不同算法的计算结果进行对比分析,验证结果表明了这一算法的合理性与有效性.     

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

基于贝叶斯网络的CTCS-3级列控车载系统韧性

为弥补现有指标的不足，引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级（China train control system-3）列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法，构建了基于贝叶斯网络（Bayesian network, BN）的韧性评估模型，并定义了5种基于韧性的部件重要度指标；进一步利用贝叶斯网络双向推理功能，计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力，非常态事件扰动下，韧性与可用性指标存在明显差异；不同扰动情景下系统韧性明显不同，扰动发生时，车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017，而遭遇雷电时的韧性为0.8819，面临冰雪扰动时的韧性为0.9880；部件重要度存在情景依赖，同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同，且可能随时间动态变化.      

一种圆度误差评定的计算机新算法

对圆度误差的评定理论进行了讨论，提出了一种圆度误差评定的新算法，并用最小区域法，编制了圆度误差评定的微机软件，这种算法比其它算法具有更高的计算精度和计算速度。     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法

为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。     

基于节点重要度的客运专线旅客列车开行方案

将节点重要度的概念应用于列车开行方案的计划制定,通过节点重要度评价指标的计算,建立了客运专线沿线城市的节点重要度三级层次结构,在此基础上提出将一级节点作为列车始发终到起迄点、二级节点采取不固定间隔式停站、三级节点采取低等级列车＂站站停＂的服务方式建立了列车开行方案的多目标数学规划模型,利用lingo编程求解,实现了列车开行方案的停站优化算法.结合武广客运专线的本线列车开行方案制定,对本算法进行了验证.     

泊位-岸桥联合分配模型的模拟植物生长交替进化算法

为了综合优化集装箱码头泊位和岸桥联合分配计划, 分析了二者的相互独立性和系统关联性; 利用相互独立性, 分别针对泊位和岸桥分配建立了以平均在港时间和作业成本最小为目标的2个优化子模型; 利用系统关联性, 构建了泊位-岸桥联合分配的约束条件, 将2个子模型紧密联系在一起, 建立了完整的泊位-岸桥联合分配模型; 分析了联合分配模型的特点, 设计了模拟植物生长交替进化算法求解模型, 利用基于模拟植物生长算法的交替进化算子对种群中每个个体的2个目标进行交替优化, 进而实现种群进化, 通过算法框架实现非支配解筛选, 经多次种群进化和非支配解筛选, 获得泊位-岸桥联合分配的Pareto满意解集; 针对大连港集装箱码头3d中共计31艘真实到港船舶的泊位-岸桥联合分配计划进行优化计算, 并与多目标遗传算法的计算结果进行对比。计算结果表明: 共获得13个满意解, 船舶平均在港时间为7.47~9.44h, 使用岸桥次数为85~96台, 作业总成本为20.868~21.114万元; 与多目标遗传算法相比, 进化算法的运算速度提高了6.07%, 所得非支配解的数量增加了4个, 增加幅度为30.76%, 且计算结果更趋近于Pareto前沿, 联合分配计划优化程度较高。可见, 采用模拟植物生长交替进化算法能够最大限度地保持种群进化过程中个体的独立性, 获得更多的非劣解, 且交替进化的方式能够使结果更逼近Pareto前沿。      

基于共线运营的城市轨道交通线网票款清分算法及实施

线网中各线路的票款清算与分配是城市轨道交通网络化运营得以实施的必要条件. 依据自动售检票系统的票据信息,设计了在网络化运营环境下确认各公司已收票款的算法流程,作为实际工作中实施票款清分方案的基础. 通过分析城市轨道交通线网共线运营的三种组织方式,探讨了各方式的经营核算实体及其付费关系,在既有的城市轨道交通票款清分算法的基础上,区别于换乘条件下的网络化运营环境,基于多路径选择的方法给出共线运营环境下分配到各经营核算实体的票款清分算法. 通过假设算例的计算,给出包含两个共线运营区间的三条线路的票款清分方案,证明了算法的有效性.     

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线网中各线路的票款清算与分配是城市轨道交通网络化运营得以实施的必要条件. 依据自动售检票系统的票据信息,设计了在网络化运营环境下确认各公司已收票款的算法流程,作为实际工作中实施票款清分方案的基础. 通过分析城市轨道交通线网共线运营的三种组织方式,探讨了各方式的经营核算实体及其付费关系,在既有的城市轨道交通票款清分算法的基础上,区别于换乘条件下的网络化运营环境,基于多路径选择的方法给出共线运营环境下分配到各经营核算实体的票款清分算法. 通过假设算例的计算,给出包含两个共线运营区间的三条线路的票款清分方案,证明了算法的有效性.     

震后恢复期物资配送中的多周期选址-联运问题

震后恢复期的物资配送是一项复杂的系统工程,针对震后恢复期两级救援物资 配送系统中的多品种物资、多运输方式、多周期决策等特征,提出了一个以系统总费用最 小为目标的混合整数线性规划模型,用以解决震后恢复期救援物流系统中的选址-联运 问题.针对该模型的特点,设计了一种结合启发式规则的分周期、分阶段解码的混合遗传 算法. 以“5.12”汶川大地震恢复期救援物资保障过程构建算例,对该模型和算法进行了实 例验证. 结果表明,该算法具有较好的性能,可以有效解决震后恢复期物资配送中的多周 期选址-联运问题.     

Application of a Fast Connected Components Labeling Algorithm in Processing Landmark Images

Extracting geometric data of landmarks from fluoroscopic images plays an important role in camera calibration process of a fluoroscopic-image-based surgical navigation system. Connected components labeling is the essential technique for the extraction. A new fast connected components labeling algorithm was presented. The definition of upward concave set was introduced to explain the algorithm. Feasibility and efficiency of the algorithm were verified with experiments. This algorithm performs well in labeling non-upward concave set connected components and applies to landmarks labeling well. Moreover, the proposed algorithm possesses a desirable characteristic that will facilitate the subsequent processing of fluoroscopic images.     

Joint Tomlinson-Harashima source and linear relay precoder design in amplify-and-forward multiple-input multiple-output two-way relay systems

Existing minimum-mean-squared-error (MMSE) transceiver designs in amplified-and-forward (AF) multiple-input multiple-output (MIMO) two-way relay systems all assume a linear precoder at the sources. Nonlinear source precoders in such a system have not been considered yet. In this paper, we study the joint design of source Tomlinson-Harashima precoders (THPs), relay linear precoder and MMSE receivers in two-way relay systems. This joint design problem is a highly nonconvex optimization problem. By dividing the original problem into three sub-problems, we propose an iterative algorithm to optimize precoders and receivers. The convergence of the algorithm is ensured since the updated solution is optimal to each sub-problem. Numerical simulation results show that the proposed iterative algorithm outperforms other algorithms in the high signal-to-noise ratio (SNR) region.     

解决有配放限制的多集装箱配载系统优化的多蚁群协同算法

在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标--需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

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在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标——需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

基于四元数的声压振速联合方位估计算法

常规MUSIC波达方向估计算法的缺点是不能处理相干信号.针对这一情况,文中引入了四元数理论,建立了二维矢量水听器的四元数输出模型,并在此基础上提出了一种声矢量阵声压振速联合方位估计算法.与常规MUSIC方位估计算法相比,该算法利用了四元数紧凑的数据表达形式和较强的正交性约束能力,降低了内存需求和运算复杂度,在不经过任何预处理的情况下可以分辨相干目标.同时,由于利用了声压振速的组合指向特性,算法抗各向同性干扰的能力较强.仿真实验证明了算法的有效性.