基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统的研究与实现

随着Internet的发展及广泛应用，越来越多的文本信息以待阅读和处理。文本分类成为众所关注但仍未很好解决的热门课题。本文提出一种基于粗糙集和模糊聚类（RS＆FC）理论的文本分类新模型，详细讨论和分析了该模型的总体设计思想、主要实现技术和有关的算法及实现方案。该模型在分类规则产生之前，以训练样本直接聚类的结果构造信息表，并对表中的连续属性离散化，再对信息表中的特征词属性进行二次聚类，压缩文本特征子集的向量维数，提取关键字特征属性，建立决策信息表，然后利用粗糙集理论，采用启发式约简算法，对信息表进行约简，产生优化的分类规则，指导文本分类。最后通过实验和性能评价，本文提出的分类方法的分类准确率高于传统的K-最近邻分类（K-NN）法，提高了系统的适应性能和分类能力。     

GSM-R系统的频率规划浅谈

针对枢纽地区目前存在的频率紧张问题,提出了几个解决方案。     

铁路GSM-R网络频率规划探讨

从无线蜂窝系统的频率规划基本理论入手,针对铁路特殊情况,论述了频率规划在GSM-R系统中的应用,并结合频率规划从2种典型覆盖方式分析了GSM-R的容量潜力。     

铁路无线电通信GSM-R频率干扰分析及排查

GSM-R提供铁路专用通信业务,为保证铁路列车在高速运行下可靠通信,不能对铁路通信造成干扰。介绍京沪高铁先导段频率干扰排查情况,对干扰情况进行分析,提出合理化建议。     

基于铁路运用场景的GSM-R系统无线信道资源估算方法研究

现有铁路移动通信系统(GSM-R)频率资源受限,频率资源配置方案直接决定了系统的运用质量和效率.随着建设规模逐步扩大,传统频率规划配置原则已不能很好指导GSM-R系统的工程实践和运维工作.以满足运输生产组织需求为前提,以提高频率资源效率为目标,立足GSM-R系统技术特点,在既有GSM-R系统无线信道资源估算方法的基础上...     

青藏铁路GSM-R数字移动通信系统无线网络规划

介绍青藏铁路GSM—R数字移动通信系统无线网络规划的设计标准、设计方法和设计重点及采用的规划工具和弱场解决方案。     

基于灰色聚类分析法的交叉口交通环境影响评价

以芙蓉南路-赤岭路(涂家冲)交叉口为例,通过调查收集交叉口相关数据,分析交叉口车辆的噪声影响和尾气排放浓度对大气造成的污染,采用灰色聚类决策法对交叉口交通环境等级进行评价,最后针对该交叉口交通环境污染问题提出相应的改善措施,为以后的城市交通环境污染评价提供了理论依据。     

大秦线GSM-R系统

GSM—R系统能够提高运输效率、保证行车安全、改善运营质量。从系统构成、系统功能和系统业务等方面介绍了GSM—R无线通信系统在大秦铁路的应用情况。     

广珠铁路GSM-R系统的应用研究

介绍了广珠铁路无线通信系统的现状，对GSM-R系统在广珠铁路上的组网方式作了详细阐述，并给出了可行的系统设计方案。     

九江枢纽GSM-R系统覆盖方案设计

南昌铁路局九江枢纽内线路较多,通过合理布局枢纽内基站小区和频率,实现各线之间无线网络的合理衔接,消除各线无线网间频率干扰,实现GSM-R无线网资源共享,保障GSM-R系统服务质量.同时进行了仿真验证,给出了仿真结果,为其他类似工程建设方案提供借鉴.     

基于灰色聚类的城市轨道交通线网层次划分

为了明确各条线路在整个城市轨道交通线网中的功能定位和修建时序,需要对其进行科学合理地分层规划,从而形成一个良好的层次组织方案。在分析国内一些城市对轨道交通线网层次划分的基础上,明确了轨道交通线网层次划分类别,建立了线网层次划分的量化指标体系,并进一步建立了基于灰色定权聚类的层次划分方法。最后以西安轨道交通线网为例进行了层次划分,并结合层次划分给出了项目建设排序。     

基于粗糙集理论的列车运行调整方法探讨

在轨道交通领域,行车指挥自动化和列车运行调整问题的研究一直备受关注。粗糙集理论作为智能信息处理技术的一个新成果,近年来,已较成功地应用于粗糙控制、机器学习、数据挖掘、决策分析与支持等领域。通过分析已有列车运行调整研究方法和成果,指出既有研究中存在的不足及深化该项研究应解决的关键问题,为粗糙集理论在此领域的后续研究奠定基础。     

基于粗糙集与模糊神经网络的车-地无线通信设备故障诊断研究

针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立故障诊断样本数据表,基于粗糙集理论对故障样本数据进行约简,去除冗余属性,减少样本输入,然后利用约简后的数据训练神经网络,建立基于粗糙集与模糊神经网络车-地无线通信设备故障诊断系统模型结构;最后,将该模型运用于故障诊断中。试验结果对比表明,此方法简化了网络的结构,缩短了训练所需要的时间,提高了故障诊断的精度,从而验证了该方法的可行性。     

基于灰色理论的轨道几何状态中长期时变参数预测模型的研究

根据轨道几何不平顺的发展特性,在灰色预测理论的基础上,考虑模型参数随时间的变化,并优化背景值,建立以轨道几何不平顺检测数据为时间序列的非等时距灰色时变参数模型。为更好地描述轨道几何不平顺影响因素间复杂的函数关系,提高模型拟合和预测精度,基于残差分析引入周期性函数,对模型进行组合修正。应用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对其精度进行检验。结果表明:模型能较好地反映轨道质量随时间发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,适合进行中长期预测,可为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供新的方法。     

浅析城铁换乘站无线局域网频率规划

本文通过分析城市轨道交通项目中换乘站的特点及信号CBTC系统与PIS系统的传输需求,根据无线局域网的技术特点,提出了解决干扰的方法和思路。     

城市轨道交通沿线“灰色用地”规划研究

研究目的:随着城市轨道交通事业的蓬勃发展,我国的轨道建设,尤其是轨道沿线土地开发出现了一系列问题,本文针对这些问题从规划的角度引入"灰色用地"规划的策略,提供了一种解决问题的有效途径。研究结论:本文通过对"灰色用地"规划方法的分析研究,结合苏州轨道2号线高铁站点周边的用地规划,提出对轨道交通站点周边影响区域内的土地进行动态的"灰色用地"规划,可以减少规划修改的频率,提高土地的使用价值和利用效率,体现轨道交通的市场属性,实现轨道交通建设的可持续发展。     

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。     

加强铁路局科技计划管理的思考

科学技术是铁路创新、实现跨越式发展的基础和不竭动力。铁路局科技工作要紧紧围绕铁路运输主战场，在提速、扩能、重载、安全、建设、市场营销、服务质量等方面提出科技进步与创新需求，突出抓好具有战略性、全局性、关键性的技术创新项目。