融合退化过程和谱分析的接触网检修模式优化研究

针对以周期修为主的维修模式存在效率低下、灵活性差、作业时间长等问题,将接触网系统状态作为考察变量,对维修计划进行优化。建立高速铁路接触网状态评价体系,构建接触网状态退化模型,结合谱分析结果刻画接触网系统状态退化过程,进而实现接触网系统状态维修。经实际线路分析验证,所述模型能准确描述接触网状态退化趋势,在保障接触网系统安全性的同时可有效降低维修成本,提高接触网维修管理水平。     

基于云计算的舰船信息检索系统关键技术研究

为了提高舰船定位识别和信息融合能力,进行舰船信息检索优化设计,提出基于云计算的舰船信息检索系统设计方法,采用关联规则特征提取方法进行信息特征提取,采用高阶统计量分析方法进行舰船信息融合处理,结合模糊C均值聚类方法进行舰船信息的隶属特征分类处理,在云计算环境下实现舰船信息的分类调度和信息分区检索。仿真结果表明,采用该方法进行舰船信息检索的查准率和查全率较高,抗互信息干扰能力较强,具有较好的信息挖掘检索能力。     

分形维数在接触网隔离开关故障识别中的应用

接触网隔离开关是牵引供电系统中的重要设备,其运行可靠性对于整个牵引供电系统的安全运行有着重要意义。隔离开关故障原因具有多样性与随机性,对不同故障进行及时有效识别存在一定的难度。文章针对隔离开关运行中机械特性,对其电机电流与输出扭矩间存在的关系进行推导,找出它们之间的二次函数关系,证明电机电流可以用以表征隔离开关的运行状态。通过搭建起电机电流采集系统,采集到一定量的电机电流信号,应用分形维数定理对电机电流进行特征提取,在一定程度上实现了对隔离开关机械故障的识别、分类,为接触网隔离开关故障诊断提供了一个新的思路。     

惯性粒子算法在船舶电力网络重构中的应用

海上船舶电力系统在出现故障无法供电时会导致船舶难以行驶与无法作业,必须在此情况下对电力网络结构进行重新构建,确保重要功能部件的恢复正常供电。为实现船舶电力网络的重构,本文对船舶上配置的一种电力网络的结构形式进行分析,并据此研究在电力故障时实现网络的重构数学模型。基于经典粒子群算法分析研究惯性加权粒子群算法在电力网络重构上应用。最后,以一种电力网络拓扑形式为仿真对象,对本文算法在电力网络重构进行实验,结果证明惯性粒子群算法能够构建合理的电力网络重构方案。     

高速铁路供电运行状态检测系统的研究

牵引供电系统是高速电气化铁路的重要组成部分,其运行状态直接决定了高速铁路的安全和效益,但牵引供电系统故障是不可避免的。为确保牵引供电系统安全稳定运行和增强供电的可靠性和连续性,需要一种优质的牵引供电运行状态检测与故障分析系统,对其故障类别进行快速、正确的识别。本文主要介绍了如何改进牵引供电运行信号的数据采集方式,包括信号进行预处理和提取信号特征值,提出了利用数学统计学中的偏度与峰度概念对牵引供电特征信号进行特征提取的新方法,并对提取结果进行比较,以达到对牵引供电运行系统故障检测的目的。     

基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究

根据多分类器组合原理,提出一种基于神经网络的多分类器组合模型.该模型首先使用基于贯穿码特征的分类器对字符分类,然后,由基于投影特征的分类器对经过上一级分类器分类后的字符进行识别.试验表明,该模型能有效提高光学字符识别率.     

基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

分析了文本自动分类的关键理论及技术，给出一个已实现的基于向量空间模型(VSM)的文本自动分类系统的框架模型，重点描述此系统的实现算法．此算法在训练阶段通过部分训练集确定向量的特征提取维数，并提出一种“平均值”匹配阈值调整方法，从而在精度和效率方面优于传统的分类算法．实验表明此系统查准率为91．8％，查全率为85％。     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于人脸合成技术中的关键步骤。提出一个半交互式正面人脸模型调整算法。首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置，然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置，最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点，即获得输入人脸模型。该算法简便实用，费时较少，具有实用价值。     

舰船网络数据库中海量数据特征提取方法

传统的数据特征提取方法提取数据特征后不能完全保有数据原有特征,导致方法只能应用于低维度数据特征提取,方法的可行性差。针对以上问题,研究舰船网络数据库中海量数据特征提取方法。设计以神经网络为基本结构的降噪自动编码器,通过编码器对数据库数据降噪。利用基于主成分分析的数据降维算法对数据降维,之后根据数据库中数据的关联性提取数据特征,完成对特征提取方法的研究。设计与传统数据特征提取方法的对比实验,实验结果证明研究的方法能够提取不同维度数据特征,并且应用提取数据特征进行分类时,平均正确率为93.85%,高出传统方法 22.39%,实用性更强。