重大疫情下铁路应急救援能力评估指标体系构建

从铁路应急准备能力、铁路应急响应能力及铁路应急恢复能力3个方面, 构建了重大疫情下铁路应急救援能力预选评估指标; 为提高指标的科学性、可行性、独立性和可靠性, 应用传递闭包法对指标进行筛选, 构建了3个一级指标、15个二级指标、49个三级指标作为重大疫情下铁路应急救援能力评估指标体系, 并通过基于三角模糊数的层次分析法计算体系内各指标权重。分析结果表明: 一级指标中铁路应急准备能力、铁路应急响应能力、铁路应急恢复能力权重分别为0.26、0.53、0.21, 铁路应急响应能力权重最大; 在疫情期间应着重保障医护人员和物资的输送, 采取有效措施防止疫情进一步扩散; 铁路应急准备能力下属二级指标中, 应急物资指标权重最大, 为0.29, 在准备阶段应防微杜渐, 做好应急物资储备工作, 提高应急物资经费占比, 明确各应急机构权责, 及时完善更新应急预案; 运营恢复权重为0.47, 在铁路应急恢复能力下属的二级指标中占比最大, 在恢复阶段应着重提高运营列车数, 及时公开运营列车信息, 开行复工专列。该体系为提升重大疫情下铁路应急救援能力提供科学有效的参考。     

铁路客票快速经由算法的研究与实现

为解决铁路既有运能和路网布局导致的高峰期无票及小站间无直达车的问题,以计算推荐换乘站为目的,提出了铁路客票快速经由算法;通过对比分析既有经由算法,根据应用程序实现复杂程度,使用GemFire平台搭建了铁路旅程规划系统模型。经测试,算法准确高效,可实现旅客有效中转换乘,提高铁路客运资源利用率。     

模糊化F拓扑空间中的内部与闭包

定义了模化Ｆ拓扑空间中的（α、β）内部和（α、β）闭包，并讨论了它们的基本性质，从而推广了一般Ｆ拓扑空间中的内部和闭包概念。     

基于摄动思想的传递闭包聚类法的分析与应用

分析了传统的模糊聚类方法,基于摄动思想,将传递闭包聚类法与目标函数法相结合,得出了一种既满足聚类效果要求又减小聚类失真的简便算法,同时给出了该聚类方法的步骤.最后通过对水体的水质进行聚类的例子对算法加以应用,显示了算法的可靠性、有效性.     

基于传递闭包聚类的多传感器航迹关联算法

在分布式多传感器数据融合系统中.航迹关联是关键技术之一,也是实现航迹融合的前提,航迹关联判定的准确性将直接影响到整个融合系统的性能.文中针对多传感器多目标航迹关联同题,提出了基于传递包模糊聚类的多传感器航迹关联算法.该算法利用基于模糊统计量的传递团包聚类法,选择航迹的位置、速度等信息为聚类指标,对来自多传感器的航迹数据进行聚类.计算航迹相似矩阵,利用平方法求出航迹相似矩阵的传递闭包,并根据该传递闭包确定航迹关联对.仿真试验结果表明,该方法能有效地实现多传感器、多目标航迹关联.     

关于L-Fuzzy拓扑空间聚点的讨论

给出了非标准聚点的定义,并与标准聚点定义作了相应比较,讨论了非标准聚点的若干性质.     

传递闭包递推算法的解析表达式

求n×n的模糊矩阵A的传递团包的快速算法是：a^(1)i,j=a:i,j,ai,j^(P 1)=a^pi,jV（ai,p 1)^(p)Aa^(p)p 1,j).本文证明（k≤n)a^(k)i,j=aj,jV1≤l1≤kVai,l1V↑1≤l1,lq≤kl1≠l2aio,l1V↑al1,l2V↑a12,jV...V1≤l1,l2,...,lk≤lr≠ls(r≠s)ai,l1V↑l1,l2V↑...V↓alk。