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《兰州交通大学学报》2021,40(2)
基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率. 相似文献
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有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。 相似文献
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定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低. 相似文献
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结合铁路编组站现场实际,对编组站作业安全进行系统分析,从人员、设备、环境和管理等方面分析编组站作业安全的影响因素,建立编组站安全评价指标体系。应用基于物元分析的层次分析法确定指标权重,构建基于物元分析的编组站安全评价模型,应用编组站实际数据,对所构建的模型进行分析验证,为编组站作业安全管理提供决策依据。 相似文献
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基于一种新的非匀质材料的扩展Hellinger-Reissner原理,及当一个单元域划分为不同材料特性子域,其元内位移及应力沿子域表面不连续时有限元刚度列式的简便方法,建立了新的具有一个无外力圆柱表面层合杂交应力元。单元各层内以整体坐标表示并以自然坐标插值的应力场,通过以非协调位移为权函数使齐次平衡方程变分满足的理性方法得到,此应力场同时严格满足给定圆柱面上无外力条件。单元间及各层间位移连续条件分别通过Largrange乘子进行了松弛。数值算例表明:在相当粗的网格下,新型元可提供较一般假定位移元及一般假定应力元更为准确的槽孔层板孔边应力。 相似文献
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