虚拟环境选线系统中的知识表达模式

知识表达模式是虚拟环境选线设计系统实现智能功能的关键部分。本文首先从分析铁路线路走向选择的相关因素入手 ,探讨了选线领域知识的体系结构。在分析领域知识特点的基础上 ,提出面向对象类规则知识表达模式 ,并将此方法用于表达铁路选线设计领域知识。实例证明 ,本文提出的类规则知识表达模式 ,将产生式规则知识表达法与面向对象技术相结合 ,在知识表达方面能有效灵活地表达铁路选线领域的决策类知识     

高级语言调用宏汇编语言编程的一种方法

本文通过分析高级语言程序(C,PASCAL)调用宏汇编程序的数据传递过程与堆栈动作过程,说明了一种带参数传递的混合编程方法并对不同的高级语言的参数传递过程的不同点进行了比较。     

横截面上纵向钢索信息检索算法

作者在研究横截面上纵向钢索信息检索算法的基础上,提出运用数学方法解决这一问题的算法思路,用类PASCAL语言较详细地描述了该算法,并且对算法的重要性能指标进行了评估。该算法已在铁四院开发的大型应用软件连续梁施工图CAD系统中得到成功应用,收到了良好的应用效果。     

预测在听力理解中的作用

听力理解需要预测。理解所听到的话必须依靠语言知识、非语言知识和听力技能。本文集中讨论听者主要依靠社会文化背景知识和语用知识,以及从记忆中被激活的其他信息图式,经过分析、推断和决策,理解对方所说的话。预测在听力理解中的作用在于激活听者长期记忆库中相关的语言和非语言知识,使得听者在感知听觉信息后利用这些知识来产生意义。     

地铁车辆基地智能运维管理平台的设计及实现

为了提高车辆基地运维效率和降低成本,在整体考虑车辆基地业务的基础上,建立了包含数据层、计划层、调度层和决策层的地铁车辆基地智能运维管理平台的逻辑架构;采用类图和时序图描述了车辆基地智能运维管理平台的软件架构,并在Windows上采用C#语言实现.目前,该平台已在成都地铁某线的车辆基地实施,实现了对车辆基地业务的智能化管...     

基于知识工程的铁路智能选线设计理论、方法及应用

铁路选线设计是一件关系铁路建设全局的总体性工作,也是一项集知识、经验为一体的工作.如何科学利用现代计算机技术,充分挖掘专家的经验知识,提高选线设计工作质量和效率,是现代铁路勘察设计不断追求的目标,也是建设一条高质量铁路的重要支撑.课题组依托渝利、渝万、贵广、中老等铁路项目,针对"选线设计本体、选线设计知识表达、地理信息智能获取与利用、智能选线设计方法"等关键技术问题,开展了多年"产-学-研-用"协作攻关和工程实践,提出基于知识工程的铁路智能选线理论和方法,研发了铁路智能选线辅助设计系统.研究成果突破了铁路智能选线设计的关键技术瓶颈,支撑了中铁二院工程集团有限责任公司设计的多条铁路的勘察设计工作,取得了良好的经济和社会效益.     

新时期汉语词汇浅论

新时期产生了不同类种的新生汉语词汇，并表现出了数量多、传播快的发展特点，探求其产生、发展的历史、心理、化等原因，对词汇发展中的不良倾向加以剖析，有助于新生汉语词汇遵守语言规则和整个汉语语言的健康发展。     

运营轨道交通隧道管养智能决策专家系统研发

轨道交通隧道在运营期的安全与稳定离不开日常的管理养护工作。为了提高管养工作的科学性与高效性,采用Jess人工智能专家系统开发语言针对管养知识建立产生式规则库,在Jess管养专家系统的规则库中,每条规则的前件即是各种病害措施所对应的病害描述,在依据相关轨道交通管养规范并同时考虑管养专家经验后,形成病害描述参数,并依此编写规则库与相关程序,建立与之相匹配的工作存储器与推理机,开发Jess与Java语言的调用与数据交互接口,实现Jess与软件平台的集成,最终形成具有管养智能决策以及管养经验知识扩充两项子功能的运营轨道交通隧道管养决策专家系统功能模块,为运营轨道交通隧道管养工作提供支撑。     

复兴号动车组智能技术创新应用及展望

基于工业互联网、5G(第5代移动通信技术)、大数据、智能传感等技术,采用神经网络和数学算法,开展数据驱动类、机理类模型研究,并在现车部署和循环迭代,构建以智能行车、智能服务、智能运维为特征的智能技术体系.通过在复兴号智能动车组上推广应用,实现了有人值守的自动驾驶、故障工况下的应急自走行、旅行全程的无干扰服务,以及低成本...     

基于GIS的铁路选线智能环境及领域本体建模方法

提出基于GIS的铁路选线智能环境(GBRLIE)的智能选线综合解决方案。铁路选线智能环境的既有研究,以及GIS技术、人工智能技术和其他计算机技术的发展为解决方案的研究奠定了基础。在GBRLIE的知识表达上,本体提供了信息共享、互操作的中间件,可保证知识系统从概念分析到系统建立的概念一致性,能保持数据和知识的语义统一。本体位于GBRLIE的逻辑表示层,包括领域本体、方法本体和应用本体。领域本体是对研究领域可共享和重用静态知识的描述,采用UML和面向对象技术进行表示,可克服专用本体描述语言和表示方法的不足。领域本体的形式化描述把关系和规则当作概念处理,用UML表示本体、概念、关系、规则、约束、公理。应用提出的领域本体表示方法描述了铁路选线几何构成本体,列出选线设计中的部分规则及约束。     

铁路救援指挥系统中IDSS的构建方法研究

提出基于案例推理技术、粗糙集技术、相似度量理论与专家知识相结合的铁路救援指挥系统(RCS)中智能决策的构建方法。在构建铁路事故救援指挥系统时,以铁路事故救援案例为基础,建立基于粗糙集理论的案例索引推理机制,有效地进行知识约简并从中发现规律,对于新案例通过相似度量理论实现相似范例的检索,同时结合专家知识和救援规则得出最终的事故紧急救援方案。通过模拟试验表明,该智能决策方法优于传统的基于规则的救援指挥方法。同时展望了在理论模型不完备、领域知识不完全、主要依靠经验知识的铁路事故救援指挥系统构建中的应用价值。     

铁路工务线路维修方案智能决策系统的设计与实现

针对运营里程不断增加、检测检查海量数据及人工二次分析、车间组织管理效能低下等问题,文章构建维修方案智能决策系统框架,设计了铁路工务线路维修方案智能决策系统,建立设备检查、病害分析、单元评价、任务界定等设计规则,估算维修部门的维修能力,实现自动评定、测算、设计、生成方案以及作业效果评价。试点应用证明,该系统辅助车间生产计划决策,减少分析工作量,科学组织生产,有效提高工务专业智能化维修管理水平。     

自然语言处理关键技术在智能铁路中的应用研究

介绍自然语言处理发展历程和关键技术，结合智能运营、智能装备和智能建造3大领域，分析并总结自然语言处理相关技术在智能客服、安全管控、资产档案、智能维修、决策辅助和督查校验等方面的应用。通过对这些前沿应用的发展综述和探索发掘，论证自然语言处理相关技术方法可以成为铁路行业完成智能铁路转变的助力，并且随着自然语言处理领域自身的不断发展和突破，为铁路的智能化进程带来更显著的变革。     

铁路智能客服系统的设计及应用

针对铁路客服中心存在的依赖人工座席提供服务、服务效率低、用户体验差等问题,文章设计了铁路智能客服系统。该系统具有自然语言交互理解、智能知识搜索等功能,能够为旅客提供基于对话方式的拟人化的人机交流,有效地提升了铁路客服中心互动式语音应答（IVR,Interactive Voice Response）人工替代率,快速准确地为旅客货主提供自助咨询查询服务。实践证明,所设计的系统较传统按键IVR模式人工替代率提升了20%,能够缓解人工座席话务压力,实现铁路客服工作质量和效率稳步提升,促进铁路客服中心高质量发展。     

基于突发事件场景下的轨道交通数字化预案研究

本文分析了轨道交通突发事件处置方案自动生成的规则,所需的3个基本数据库,即应急预案库、应急资源库、应急知识库与地理信息数据库作为基础平台,为应急救援提供可视化的救援指导;提出了建立智能化应急救援方案的基本方法.     

铁路桥隧养护作业智能终端设计与应用

为精准把控桥隧设备质量状态，制定科学的养护方式及维修策略，提高桥隧养护作业效率，文章依托工务安全生产管理信息系统，从标准化桥隧病害采集、自动化保养评定和智能化维修验收3方面设计了铁路桥隧养护作业智能终端App。该智能终端App可满足现场数据采集的时效性、真实性、准确性需求，提升了病害智能判识能力，辅助提高了桥隧养护作业智能化水平，为开展桥隧设备状态大数据分析提供了数据支持。     

网络环境下基于Jena的规则推理方法研究

分析本体、本体描述语言、Jena推理机制,研究并实现基于本体推理过程的方法.对RDF本体模型的推理是重点.RDF以三元组模型描述网络资源.首先利用知识本体对应用领域建立语义模型,得到领域相关的知识结构,然后添加领域资源的RDF描述.领域知识结构和RDF描述结合在一起形成知识库,再根据RDF蕴涵规则进行有限形式的推理.建立了旅馆、饭店领域的RDF模型,并藉此模型进行推理.     

城市轨道交通安全智能融合监控体系的构建

从轨道交通所具有的开放的复杂巨系统特性出发,探讨实现轨道交通安全智能监控目标的一条途径———智能融合理论和方法体系。采用系统工程全方位思维模式,将知识工程、信息智能处理等理论和方法,与传统的数学、信号处理方法相互渗透和融合,来完成轨道交通安全监控中的各项工作。将智能融合监控分为数据级融合、分析级融合、诊断级融合和评价级融合等4级体系结构,叙述了各级融合的基本原理和典型实现方法。该融合监控体系能够对轨道交通系统安全状况及安全级别做出综合分析和评价,从而实现全过程的轨道交通系统安全分析和评价。