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931.
强化条例法规意识,确保部队装备管理工作正规有序 一是要学条例法规,提高依法办事的自觉性。要把对条例法规的学习纳入部队政治教育计划,做到学习时间、学习内容、学习人员、学习效果等“四落实”。通过宣讲辅导、智力竞赛、讨论交流等形式,逐条逐款地弄清条例标准,使各级、各类人员学懂弄通装备管理的基本制度,掌握装备管理的各项规定,提高依法管理的能力,形成依法管装、依法洽装的良好氛围。二是要对照条例,治理装备管理的重点和难点问题。要建立、健全装备管理机制,对照条例要求,严格落实装备动用、使用、保养、保管、封存、登记、统计等规定,杜绝管理漏洞。对重点和难点问题,要集中力量进行治理,认真查找原因,深入剖析根源,制定相应的整改措施,确保整治效果。三是要加大检查督导力度。落实装备管理检查制度,在经常化、制度化上下功夫,将经常检查与定期检查、随机抽查与普遍检查相结合,以检查促管理。督促装备管理工作落实。  相似文献   
932.
海盈码头主要从事内外贸集装箱的港口装卸、中转、堆存等业务,由厦门港务控股集团香港上市公司、厦门国际港务股份有限公司的成员企业——福州海盈港务有限公司(简称海盈码头)经营.随着码头集装箱吞吐量的不断增长,码头的通过能力及堆场容量出现瓶颈,为减轻码头压力、突破码头客观条件的限制,海盈码头与周边码头开展业务合作,委托合作码头...  相似文献   
933.
目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生。针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人工构建的多维特征,采用支持向量机方式进行伤损图像分类;并通过使用实际线路所测数据中的人工标注样本进行测试,验证了方法的有效性。测试结果表明,该系统在各项技术指标上均表现优异,伤损检出率达到99.8%,误报率降为12%,分类准确率达到95%以上。  相似文献   
934.
针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM).该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场...  相似文献   
935.
936.
解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。  相似文献   
937.
提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.  相似文献   
938.
939.
由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)跟驰模型的基础上,采用迁移学习(transfer learning,TL)方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下(源域)的跟驰样本与100组雾天下(目标域)的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列(longest common sequence solution,LCSS)的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明:直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。  相似文献   
940.
在船舶建造中,常涉及板的焊接、线加热、局部滚压成型等加工方式。该加工方式中的载荷作用区域相对于板的尺度较窄且具有高度的非线性特征,同时载荷稳定移动。把握加工参数与响应的关系在加工过程中很重要。由于载荷移动导致板局部非线性响应的特性不断随之变化,故其相应的计算非常复杂。常规的数值方法是主要采用的手段,但由于该方法在载荷全局作用区域上需预先将网格细密划分,导致计算效率低下。如果考虑到在该加工方式中载荷作用区域之外的大部分区域处于弱非线性或线弹性状态,在数值模拟中将载荷当前作用区域的单元划分细密,远离载荷作用区域划分得相对较粗疏,同时载荷移动时细密网格随着载荷一起移动,即采用网格重划分数值方法来分析上述问题就能节省大量计算时间。针对该方法,重点探究细密网格尺寸以及网格重划分频度对数值计算的影响及其与计算效率和精度的关系,并以板局部滚压成型加工为例进行数值计算。结果表明,该方法可作为移动载荷作用下板局部非线性响应的一种高效的计算手段。  相似文献   
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