军队装备铁路平车装载方案优化研究

在分析军队装备铁路平车装载优化问题复杂性的基础上,根据军队装备铁路平车装载的特点,基于1辆（或2辆）铁路平车是1个装载单元的情况,提出军队装备铁路平车装载优化问题的线性规划模型,研究其求解算法。在微机上利用MATLAB编制程序实现该算法,通过算例分析,探讨其适用范围,认为当可跨装装备较少或跨装位置固定时,该算法的计算结果优于启发式算法,并且具有较好的时间复杂度。     

结合熵有效性函数的FCM算法识别社团结构

挖掘和发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题。针对复杂网络中的社团结构往往具有重叠性,提出了结合熵有效性函数的模糊聚类(Fuzzy c-means,FCM)算法。首先基于信息熵提出了熵有效性函数,用于确定网络的"最佳"聚类数;其次给出了聚类数范围和两个过滤条件;最后将三者与FCM算法相结合,应用到Zachary’s karate club network、Dolphin social network和American college football network的社团结构检测。为了进一步体现熵有效性函数的优越性,将熵有效性函数和模块度函数,分别与k-means算法相结合,对3个网络进行了实验。实验结果表明,熵有效性函数可以较准确的找到"最佳"聚类数,且结合熵有效性函数的FCM算法划分结果精确度都在90%以上。     

基于屏幕捕获技术的自动售检票退票分析系统

为了解决南京地铁AFC(自动售检票)系统需要人工退票的缺陷,提高工作效率,提出并实现了一种基于屏幕捕获算法的退票分析系统,分析了其算法的系统流程、数据流以及算法时间复杂度。通过实际使用测算,使用该系统退票分析效率可提高88%,误差率几乎为0,大大提高了工作效率。     

基于分布式OID的列车编组标识符生成算法

传统基于时间的列车编组通用唯一标识符（CstUUID）生成算法无法满足IEC 61375 2-5协议对列车灵活编组的要求。基于时间的算法中采用时间戳和设备MAC，并没有使用安全算法，算法安全性不高。针对上述问题，提出了一种基于分布式OID的列车通用唯一标识符生成算法。使用分布式OID构成基础标识符保证算法的唯一性。使用编组标号构成命名空间保证算法的有序性。使用MD5[4]加密算法保证算法的安全性。可以满足协议对于列车编组的要求，并且在算法空间复杂度和安全性方面具有优越性。     

GSM-R网络中同频干扰检测与分析

提出一种简单、有效、基于BSIC扫描的同频干扰检测与分析工具,简单介绍其原理,给出分析算法及软硬件的实现框架,针对GSM-R线状结构及列车运行特点简化了分析窗口,为分析GSM-R网络干扰、优化网络提供一种简单有效的路测工具.     

基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究

转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。     

基于关联规则挖掘算法的规则发现系统的设计和实现

关联规则挖掘算法是告警相关性分析获取规则的重要方法.针对综合网络管理系统中告警相关性分析需自动获取规则的需求,提出一种基于该算法的规则发现系统模型,并进行具体方案的设计与实现.在算法上引入加权和序列模式的思想,力求保证系统的挖掘质量,使挖掘规则符合实际需求,适应电信网络不断变化的需求.     

梯形高可靠列车通信网络冗余结构分析

文章构建了一种高可靠的列车通信网络梯形冗余结构的组网方案,分析了该网络的故障保护及冗余切换机制。针对梯形网络这种复杂列车通信网络,提出了一种基于K-端连通性检测简化的动态故障树分析方法,并利用二元决策图简化了故障树计算过程。文章提出的算法综合考虑了通信网络中系统结构、组件的动态修复情况以及拓扑结构对于网络可靠性的影响,简化了故障树模型建模和计算过程。文章采用提出的算法对梯形冗余网络可靠性结合具体算例进行了演算分析。计算表明该梯形冗余网络在相同情景下平均故障间隔时间比采用PRP延长1 513.32 h,比采用HSR延长5 034.61 h,可靠性明显提高。文章构建的组网方案以及提出的可靠性建模方法可为高可靠列车通信网络的网络结构设计与可靠性分析提供新思路。     

利用折半查找和拉格朗日插值算法计算机车牵引/制动包络线的方法

提出了一种利用折半查找算法查找电机转速数据,在查找不成功时再使用拉格朗日插值算法计算机车牵引制动电机转矩值的方法,通过将此算法与经典电机特性包络线计算算法在计算精度和时间复杂度上进行对比分析,验证了该算法的性能较经典计算方法计算精度更高,而时间复杂度又在可接受范围内。     

双向广度搜索算法在联锁进路自动生成中的应用

通过深入研究站场平面图的拓扑结构并与图的结构比较,在基于图搜索路径算法的基础上,运用一种改进的图的双向广度优先搜索算法来寻找基于邻接表存储的站场平面图的进路的搜索,并结合在实际进路搜索的过程,分析改进的算法的复杂度,进而总结出一种简洁效率的搜索进路方法.     

一种基于蚁群算法的聚类组合方法

蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法。聚类作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分。实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量。     

基于遗传算法的铁路旅客列车开行路径优化的研究

在影响旅客列车运行效益的诸多因素中,着重研究了旅客列车开行线路的选择,分析传统的最短路径算法的不足,提出利用遗传算法求解路网中任意两点间k条最优路径,并进行仿真计算,取得较好效果,结果表明利用这一方法有利于旅客列车开行方案多方案比选,辅助运营决策.     

车辆导航系统中地图匹配的研究

分析影响地图匹配实时性、鲁棒性和匹配精度的因素,针对常用投影法,概率统计法、相关性算法、基于网络拓扑以及基于曲线拟合的地图匹配算法进行描述,并针对基于D-S证据推理的地图匹配算法.匹配误差比较大的转弯路段,平行路段以及立交桥路段进行分析并且给出匹配漉程.通过实验仿真表明本文算法对复杂路口有较好的适应性和较高的匹配精度.     

关联规则分布式算法的性能评价

主要叙述两种基于WS Cluster(WSs即工作站集群)环境的分布式并行处理的有效性算法.第1种算法是在WSs间的关系数据比较小的表算法.另一种算法是对数据通信应用转换操作和对独立数据每接点进行大量搜索过程的简化,通过这些算法在WSs中的实施,并对它们的性能作出评价.     

负载均衡技术在合法监听中的应用

监控网络中的流量,把每个路由器当成一个监控节点,对流经它的流量进行监控,实现合法监听的功能,对确保网络正常运行至关重要.为了更好地分配网络中各节点的负载,本文提出一种新的算法-均值法,本算法在更小的颗粒度上进行任务调度.我们按照不同的网络模型做了大量实验,结果表明,与现有算法相比较,均值法能够更好地均衡所有节点上的负载.     

改进的模拟退火算法在网架结构优化中的应用

模拟退火算法是一种求解大规模组合优化问题的随机搜索方法,虽然已在工程中广泛应用,但算法的效率并不高。为改善算法的收敛速度和解的质量,在模拟退火算法的基础上引入搜索效率高的复形法,将两者的优点有机结合,构成一种新型的算法——复形模拟退火算法,并将其应用于网架结构优化设计中。优化结果表明,将复形模拟退火算法应用于网架结构优化设计是可行的,有效的。     

命名数据网络多维命名机制研究

命名数据网络在物联网应用方面具有天然优势。但其设计之初的一些特点对其在物联网方面的应用具有阻碍。因此,学术界提出在网络层面和应用层面添加一个中间件,增加命名数据网络(NDN)对多维数据的支持能力。基于这一思想,以车联网为场景,验证中间件及其配套算法的有效性,并对相关机制的缺陷提出改进措施。通过实验仿真,分析名字翻译优化算法和改进机制的性能。实验结果表明,优化算法和改进机制有效提高了NDN应对多维数据请求的性能表现。     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。     

复数旋转码的迭代译码研究

基于置信传播(BP)迭代译码的Turbo码和LDPC码能非常地接近Shannon限,迭代译码算法的研究成为编码界的热点问题。本文研究了复数旋转码的BP迭代译码。复数旋转码的BP译码效果与差集循环码和有限几何码非常接近,优于类似参数的LDPC码。针对BP迭代译码算法复杂度较高的缺点,根据复数旋转码的特点提出了两种低复杂度的迭代译码方法,与BP译码方法相比,这两种译码算法复杂度大为降低。