基于K均值聚类的编组站分类方法研究

简述了编组站分类问题的研究现状以及编组站的类别,介绍了运用K均值聚类对编组站进行分类的主要步骤.将该方法应用到东北地区11个编组站分类的实例中,在计算过程中,使用SPSS 16统计学软件,计算结果表明分类正确,证明该方法可行,具有人为因素影响小、计算持续时间短及结果较精确等特点.     

基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案

图像获取和存储技术的进步可以获得包含大量有用信息的图像数据,在传统的图像分类和检索方案中,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔,导致图像的分类和检索效果不佳.针对该问题,提出了一种基于SVM相关反馈的图像分类和检索方案.该方案通过缩窄图像的领域,利用机器学习方法建立图像类的模型,并使用一种优化的SVM相关反馈图像检索方法学习图像的类别,将学习到的模型用于图像的分类和检索.实验结果表明,此方案能够高效的检索出较多相关图像,并对其进行有效分类.     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

基于多因素聚类的城市轨道交通 换乘车站分类方法研究

为解决换乘车站分类标准缺失或不精准的问题,从用地、区位、客流 3 个维度,分析换乘站分类的影响 因素并提出分类指标计算方法,结合 k-means 聚类算法,构建基于多因素聚类的换乘站分类方法,应用南京地铁 换乘站开展实例分析。结果表明：与单因素(仅用地、仅区位、仅客流)聚类方法相比,多因素聚类方法在分类均 匀度、实际分类效果等方面具有明显优势。结合分类结果,提出南京地铁换乘站宜按综合枢纽型、公共中心Ⅰ型、 公共中心Ⅱ型、居住生活型及外围接驳型 5 类划分,并分析换乘站在不同要素上的阈值特性及取值建议,为未来 地铁换乘站规划及设计提供借鉴。     

基于独立成分分析和支持向量机的交流电机故障诊断

研究了一种结合独立成分分析和支持向量机的方法在交流电机故障诊断中的应用.首先通过检测各种电机振动和定子电流信号得到数据,利用独立成分分析对交流电机原始数据进行特征提取和压缩;主成分分析也同时应用于独立成分分析特征提取过程中,在完成故障识别时应用了支持向量机技术,采用的是连续最小优化算法和基于支持向量机分类的多类统计分类方法.同时分类过程选择了典型的核函数,以达到诊断电机故障的目的.试验分析的结果表明,该方法是一种简单而有效的方法.     

成组技术在物资分类中的应用

在分析传统物资分类存在问题的基础上,借助零件加工所采用的"成组技术",提出适用于多品种、中小批量零件类物资的分类管理方法,并利用模糊等价法改进了成组技术中常用的分类归组方法.     

基于递归二分类法的电力机车四象限输入过流故障诊断研究

四象限输入过流故障是HXD1型机车牵引变流器的主要故障之一,由于引发该故障的原因较多且故障样本分布不均,导致该故障难以诊断与定位,为此提出了一种基于递归二分类的故障诊断方法。基于K-Means与小波包分解对数据相关关键字段进行特征提取,用基于集成学习的梯度提升决策树(GBDT)构造可靠的分类模型以及用递归二分类法对多标签数据进行递归分类与诊断。对HXD1型机车四象限输入过流故障样本文件进行相关试验,结果表明该方法对于故障样本分类及故障诊断定位有显著提升效果。     

基于聚类分析算法的铁路通信设备厂商信息智能分类

针对铁路通信大数据平台中设备厂商信息不规范的问题,提出一种采用聚类分析算法对厂商信息智能分类的方法,介绍聚类分析算法、相似度计算方法和聚类性能度量等理论,通过分词处理、构建词袋模型、权值转换等数据预处理技术,将文本转换为适合分类的权值向量,采用K-均值聚类、层次聚类算法分别对部分样本进行聚类分析,比较测试结果,最终选择层次聚类算法对所有样本进行聚类分析。该算法可以将不规范的厂商信息进行合理的分类,从而为形成厂商信息字典提供数据支持。     

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。     

基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究

本文根据实测京津塘高速公路感应线圈数据,利用模糊聚类的方法对交通流状况的分类进行了研究,将交通状态分为畅通、拥挤、堵塞3类.同时对比了车速、车流量和占有率3种参数对交通状态判别的影响.分析结果表明:用模糊聚类进行交通流状况分类是一种可行的方法;车速对交通流分类的影响最大,其次是占有率和流量.     

基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案的研究与设计

为提高城市轨道交通车地无线通信质量,提出了一种车地多网融合无线通信系统方案,方案利用线路中共存的多种车地无线网络提供多条通信链路,共同保障车地数据的稳定传输。针对如何选择最优网络进行数据传输这一关键技术点,采用支持向量机（SVM）分类方法实现智能选择。最后,通过搭建车地多网融合无线通信系统的仿真环境,进行实验仿真。仿真显示:列车在当前车地无线网络信号质量下降时,能够智能检测并切换至质量更优的无线网络完成车地数据通信。基于SVM智能预测的车地多网融合无线通信系统方案能够提高车地无线通信质量,该方案具备有效性和可行性。     

进路搜索数据结构与算法研究

在深入研究站场信号平面图的基础上,对站场信号平面图建立有向无环图的模型,阐述一种在有向无环图中动态生成二叉树的进路搜索算法。验证算法的有效性和实用性。     

基于粒子群支持向量机的轨道电路故障诊断

支持向量机（SVM）是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法，它的核函数的参数选择非常重要，直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法（PSO）用于支持向量机的参数优化，提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型，并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优，所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。     

一种智能学习的动态客户标签方法的研究

研究客户标签的生成机制,构建一种动态的客户标签更新方法,结合One-Class分类和支持向量机算法智能模拟人类的学习行为,能够在模型的复杂性和学习能力之间衡量并不断自我优化,仅通过典型有限的小样本训练集,即可建立客户标签模型,又由于小样本可有效提高运行效率,实现客户标签的动态更新.     

基于支持向量机的隧道变形预测方法

提出一种基于支持向量机的隧道变形预测新方法。支持向量机基于结构风险最小化,具有更强的泛化能力,是一个凸二次优化问题,能够保证所得解就是全局最优解。采用RBF和Bspline核函数学习某隧道前30天的收敛监测数据,用学习得到的最佳支持向量机网络预测30天后隧道的收敛。结果表明,支持向量机回归和预测的最大相对误差不超过6 5%。通过对比发现,Bspline核函数比RBF核函数效果更好。     

一种简化空间矢量调制方法在风电变流器中的应用

根据PWM变流器开关函数及伏秒平衡原则,采用一种开关函数面积矢量概念对常规SVM（空间矢量调制）进行简化。并说明了简化SVM在DSP中的载波实现方法。通过仿真及在风电变流器中的应用实验验证了该简化SVM载波实现方法的正确性。仿真及实验结果表明,采用简化SVM的载波实现方法可以获得与常规SVM同样的调制效果,但是可以简化计算流程,便于SVM在多电平变流器中的推广应用。     

基于波形特征提取和FA-Grid SVM的MVB故障诊断

列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。     

基于序列互相关特性和SVM的入侵检测研究

通过刻画特权进程的系统调用来进行入侵检测已被广泛研究，采用的大多是人工智能方法，如支持向量机、隐马尔可夫模型和神经网络等。针对这种基于人工智能的入侵检测系统，本文提出应用序列互相关特性选择训练数据的方法。序列的互相关特性是刻画序列之间的相互关系的重要手段，使用具有一定特性的序列来训练人工智能模型，可以提高入侵检测的效率。在本文中，使用了支持向量机（SVM）来评价序列的互相关特性在模型训练中的作用。实验仿真说明，这种方法可以有效的提高入侵检测率。     

铁路工程建设运输便道设计方法探讨

在铁路工程建设中,运输便道设计是设计工作不可缺少的内容之一,也是编制材料供应计划、计算运杂费和运输便道建设费、编制概预算的基础。此文通过简述以往工程建设运输便道的设计方法,阐述其存在的主要问题。并针对存在的主要问题,探讨采用新的测绘技术和成果及电子绘图技术,论述运输便道设计新方法,其方法和步骤是：收集和熟悉资料、运输便道描绘、在图上布设各要素、局部设计方案的比选和优化、形成运输便道路网、分类统计运输便道长度和填挖土石方量、计算运输便道建设费。同时简述运输便道设计新方法具备的优点。