基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

Dynamic performances of an innovative coupler used in heavy haul trains

An innovative structure for a heavy haul coupler with an arc surface contact and restoring bumpstop is proposed. This coupler has a small lateral force at a small yaw angle and a limitable yaw angle to ensure an allowable coupler lateral force under intense compressive force. The main structural characteristic of the combined contact coupler is a lateral movable follower with an appropriate friction coefficient of 0.06–0.08 and a slide block with a single freedom of longitudinal movement. In order to verify and simulate the performances, a multi-body dynamics model with four heavy haul locomotives and three detailed couplers was established to simulate the process of emergency braking. In addition, the coupler yaw instability and wheel set lateral forces were tested in order to investigate the effect of relevant parameters on the coupler performances. The combined contact coupler is suitable for heavy haul train for a good dynamic performance.     

HGM6510控制器在发电机组并联系统的应用

简述郑州众智科技股份有限公司HGM6510发电机组并联控制器系统设计工作原理及现场应用情况。     

基于Vague集的路堑边坡设计方案的优选

介绍了Vague集的基本概念和Vague集多准则评价模糊决策问题,构造了其记分函数,并将该决策理论应用于路堑边坡设计方案的优选问题中.分析了影响方案优选的基本因素,给出了工程造价、边坡稳定效果、占地、施工环境、施工难度和弃方量等评价指标,阐述了各备选方案的Vague集表达方法,为路堑边坡设计方案的选择提供了新的思路.最...     

基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究

转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。     

2×200kW自动化并联发电机组设计及应用

介绍了2×200 kW自动并联工频柴油发电机组的设计思想与实现方法。     

发电机组可启动电动机的最大容量选择

讨论如何根据电动机启动方式、负载特性、发电机电压降曲线计算及机组供电特性选择发电机组启动电动机最大容量。     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

城市道路立交部次生环境影响可变模糊集组合评价体系研究

建立基于熵权计算模型与可变模糊集模型的城市道路立交部次生环境影响组合评价体系,该体系首先考虑立交部对区域内社会、经济、自然环境三方面的继发性影响,构建城市道路立交部次生环境影响评价指标体系,然后应用熵权计算模型计算指标权重,应用可变模糊集模型的4个参数模型对立交部次生环境影响状况作组合评价,并将该评价体系应用于实例。结果表明：将熵权计算模型与可变模糊集模型应用于城市道路立交部次生环境影响组合评价,不仅能保证指标权重具有较好的客观性,而且评价结果是一个线性参数模型与三个非线性参数模型的评价均值,因此具有较好的稳定性与可靠度,为本领域的研究提供了一种较为理想的手段。