浅析动车组的辅助供电系统

介绍了现代动车组中,辅助供电系统的基本原理及其部件组成,阐述了辅助供电系统的设计特点以及主要部件的性能和参数,着重介绍了辅助供电系统的冗余设计。     

瓦日铁路太行山隧道嶂石岩地貌区水文地质特征研究

瓦日铁路为我国首条30 t轴重的重载铁路,嶂石岩地貌为我国特有的砂岩地貌。以太行山隧道为工程背景,系统分析嶂石岩地貌水文地质特征,并尝试应用不同涌水量预测方法对比分析预测精度,得出嶂石岩地貌区水文地质具二元结构,Ω套谷、宽张裂隙发育,岩溶泉水二次入渗补给等特征;Ω沟口、地形陡峻带、宽张裂隙发育带富水;宽张裂隙不发育区采用补给区修正大气降水入渗法,Ω套谷、宽张裂隙发育区采用补给模数修正地下水动力学法对涌水量进行预测,可信度较高。研究所得结论对嶂石岩地貌区水文地质分析及隧道涌水量预测具一定的参考价值,可供同类工程借鉴。     

HX_D3B型交流传动电力机车网络控制系统

研究了HXD3B型机车网络控制系统的结构组成和特点,阐述了机车控制单元VCU、牵引控制单元DCU、网关TCN-GW、微机显示单元DDU的功能以及网络控制系统的主要控制功能。     

Apriori and N-gram Based Chinese Text Feature Extraction Method

A feature extraction, which means extracting the representative words from a text, is an important issue in text mining field. This paper presented a new Apriori and N-gram based Chinese text feature extraction method, and analyzed its correctness and performance. Our method solves the question that the exist extraction methods cannot find the frequent words with arbitrary length in Chinese texts. The experimental results show this method is feasible.     

手写体数字识别的一种模糊神经网络方法

将模糊特征取技术与区组设计前馈网络相结合用于手写体数字识别。实验表明，该方法对５００个未学习样本的识别率达到了９５．８％。这一结果，相当于或优于目前已经发表的先进成果。     

A Novel Method for Character Segmentation in Natural Scenes

Introduction Nowadays the applications of scene text recog-nition are rapidly expanding with the developmentof portable digital imaging devices[1]. However,character extraction from scene images has alwaysbeen a challenging problem due to complex back-ground, uneven illumination, shadows and noise ofimages[2]. Besides, languages also impose anotherlevel of variation in text. Characters in such lan-guages as Chinese, Japanese and Korean are usual-ly composed of several strokes, which do not n…     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．     

水中目标水压场信号特征提取与检测研究

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征，提出了所谓的浮动阈值方法，对信号滑动地进行目标检测．通过对实验船模水压场信号进行检测验证。讨论了在各种不同情况下，目标信号的特征提取及目标检测方法的效果，验证了该方法的有效性．     

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。