我国海上搜救人员的心理危机干预需求分析

为探明我国海上搜救人员对心理危机干预的需求及心理危机干预在海上搜救人员中的应用特征,本研究对21个海上搜救中心和3个救助局的搜救人员进行问卷调查,回收有效问卷336份。结果表明,海上搜救人员对心理危机干预了解不深但需求度较高,对海上搜救人员开展的心理危机干预正向效果明显。国家海上搜救有关部门应加快推进心理危机干预的实践。     

单RBC跨多MSC场景数据制作及测试案例分析

简述郑徐客专C3单电台交接及无线超时故障问题机理,总结单RBC跨多MSC场景数据制作及测试案例经验。在杭黄铁路工程中,通过分析杭黄铁路GSM-R系统设计方案和RBC管辖范围,得出RBC与MSC对应关系,提出MSC制作RBC和LAC邻区数据及联调联试测试案例建议并运用到工程实施过程中,避免类似故障的发生,为杭黄铁路顺利通过联调联试提供有力保障,单RBC跨多MSC数据制作及测试案例经验可供后续线路参考。     

舰船电力网络拓扑分析新方法

针对传统舰船电网拓扑分析方法存在的针对性不强,效率不高,运算量随网络规模增大而显著增加的缺点,本文提出基于面向对象技术的舰船电力系统拓扑跟踪新方法,实现了不同类型的支路状态变化后的局部电网结构的快速跟踪.算例分析证明了本算法的有效性,表明本算法较传统算法效率更高.     

A~*进路搜索算法的研究与实现

目前应用于铁路现场的各种计算机联锁系统所采用的进路搜索方法经实践发现其搜索效率低、占用资源大,针对此问题,结合进路搜索的实际要求,采用带启发信息的A*算法进行进路搜索。使用Visual C++搭建计算机联锁软件的实验平台,对A*进路搜索算法进行性能测试。结果表明,A*进路搜索算法能够快速准确的搜出所需基本进路,动态生成进路表,并且搜索时间短、占用空间小,相较其他算法具有更良好的性能。     

高速夜行列车车底运用及优化方法研究

高速夜行列车在运用时间范围和运用时间跨度方面都与现有高速动车组存在较大差异,因而导致诸多运用条件发生改变。在总结夜行列车车底运用问题特征的基础上,将该问题求解过程划分成基本交路生成和完整循环交路生成两个阶段,其中前者作为后者模型的输入。构建以车底运用不均衡度和非配属地检修次数最小为目标的数学优化模型,通过改进的深度优先搜索算法进行求解,并以京广线为背景对模型和算法进行验证。结果表明,针对我国铁路实际该方法能有效解决夜行列车车底周转运用问题,可为我国夜行列车的开行提供技术支持。     

1-Wire总线器件ROM搜索算法与即插即用技术研究

介绍了Dallas／Maxim公司1-Wire总线器件接口技术,研究了MicroLAN中单总线所挂载的多个器件的ROM光刻码与二叉树结构的映射关系,提出了参照二叉树路径搜索的ROM搜索算法设计及器件即插即用功能设计,通过测试运行所设计的系统C程序,验证了系统的可靠性与稳定性。     

直升机吊放声纳螺旋线形搜潜概率分析

利用概率论的方法建立了直升机吊放声纳螺旋线形搜潜概率模型,并采用蒙特卡洛仿真方法进行验证;利用概率模型由解析的方法求得最优的相邻吊放点间隔,并且拟合得到吊声的战术作用距离与最优相邻吊放点间隔系数的关系式,为反潜直升机使用吊放声纳进行螺旋线形搜潜的战术应用提供参考。     

基于改进最小二乘支持向量机的电力机车牵引电机建模

介绍利用最小二乘支持向量机的回归理论对牵引电机磁化曲线进行拟合,从而建立准确的电力机车牵引电机模型的方法.针对最小二乘支持向量机参数选择耗时长的问题,提出一种基于三步搜索技术的参数选择方法.理论分析及仿真结果表明,该方法可优化选择最小二乘支持向量机的参数,并可提高最小二乘支持向量机的建模速度.将该方法用于电力机车牵引电机建模的参数选择,仿真结果表明,该方法建立的电力机车牵引电机模型精确度高,可用于对电力机车主电路性能及控制策略的研究.     

基于网格搜索的PCA-SVM道路交通标志识别

针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后利用网格搜索法(GS)对支持向量机(SVM)进行参数优化,最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真,并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比,实验结果表明,本文方法在保证较高识别精度的同时,算法效率得到显著提高。     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．