费曼学习法在高铁桥梁施工课程实训教学中的应用

以培养高素质技术技能人才为目标,职业技术和职业技能为主要教学内容,重视实践技能的培养,是高职教育的主要特征,也是高职与普通高等教育的重要区别,实践技能的培养要靠实习实训课程来实现。分析研究近年来高职教育课程实训项目教学中存在的问题,以强化实习实训,培养学生专业技能为目标,基于费曼学习法,以高铁桥梁施工课程为例,对课程实训项目进行重构,开展教学实践与研究。     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

客车市场 平淡的2014和充满希望的2015

<正>2014年客车市场形势2014年,中国客车统计信息网的50家企业累计销售5米以上客车221986辆,同比下降1.10%,其中座位客车(公路客车)销量109076辆,同比下降3.46%,校车销量24663辆,下降13.25%,公交客车销量84291辆,增长5.39%,其他客车销量较小不做重点研究。总体来看,2014年客车市场表现十分平淡,分析销量数据,主要有3个特点:座位客车:已连续三年下滑,反转在即2011年到2013年,5米以上座位客车销量已由136405辆下滑到109076辆,其中2012年同比下降10.46%,2013年下降7.5%,2014年下降3.46%。下降幅度逐年收窄,反     

基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测研究

铁路客运站的站台端部为非封闭式环境,存在人员非法入侵的风险。在阐述Faster-RCNN算法原理的基础上,详细描述了VGG16模型、RPN网络以及分类回归的过程。采集现场数据制作样本集,训练了可区分普通人员、施工人员以及防护人员的站端入侵检测模型。测试分析了5组不同参数下的实验数据,确定候选区队列长度等于300,推荐候选区数量等于15时为最优参数。模型对普通人员、施工人员以及防护人员3种样本的识别精确率分别为95%、99%、100%,识别召回率分别为97%、99%、100%,平均精确率均值为0.983 6,单帧检测时间为0.069 s。结果表明:算法可有效地检测普通人员、施工人员以及防护人员,满足实时检测需求,为站台端部人员入侵检测提供了新思路。     

半监督卷积神经网络的词义消歧

为了解决有标签语料获取困难的问题，提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先，提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，利用词向量工具将消歧特征向量化；然后，对有标签语料进行预处理，获取初始化聚类中心和阈值，同时，使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练，利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类，选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中，不断重复上述过程，直到训练语料不再扩大为止；最后，使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料，使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.      

书讯

《普速铁路工电供一体化基础知识》《高速铁路工电供一体化基础知识》正式出版本书为适应铁路综合维修生产一体化改革需要,结合普速/高速铁路特点而编写。全套共2本.分4部分,包括:工电供设备基础知识、检修基本作业及要求、安全管理相关规定、一体化管理实践。重点突出基础设备知识及检修作业相关内容介绍,探讨一体化管理,既可供铁路基础设施综合维护人员学习,也可供铁路工务、电务、供电专业技术人员相互借鉴、学习参考。本书由中国铁路成都局集闭有限公司主编。     

以能力培养为中心的大班制图课教学设计

为了在工科类"工程制图"大班教学中激发学生学习的主动性,培养形象思维能力和分析问题能力,探讨在课内外的教学中采用问题教学法和小组合作学习法,详细介绍教学法实施过程、应注意的问题和实施的具体事例,并进行了跟踪调查,显示教学效果良好。