基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

平面二维k-ε紊流模型不同壁函数的对比及研究

在平面二维紊流模型中壁函数起到连接流固的桥梁作用,克服了边界附近网格过密的困难,也是紊流模型应用中的一个重要环节,因此壁函数的选择对模型的模拟结果起着至关重要的作用。将3种不同形式的壁函数引入平面二维k-ε模型中,对丁坝绕流进行了数值计算,并将计算结果与实测数据进行了对比,从流场、流速、紊动动能分布及紊动耗散率等方面对3种壁函数进行优选验证,结果表明对数率壁函数优于其他两种形式的壁函数,其数值计算结果更接近实测数据。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

湍流入口条件对CFD计算结果影响的数值分析

在计算流体力学软件FLUENT中,包含有很多计算模型,对于不同的问题需要采用一种较好的模型进行解决,目前较为广泛使用的湍流模型是k-ε二方程模型.本文基于CFD软件,应用k-ε二方程湍流模型对细长体绕流问题进行数值模拟计算,进而比较湍流模型中湍流参数的设置对计算结果的影响.通过模拟计算得到的湍流强度(%)Ⅰ及粘性比的取值范围有较好的适应性;水下片体间存在有利干扰和不利干扰,采用k-ε二方程湍流模型计算双体的互相干扰是可行的.     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法。首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 d B。     

中国港航股指走势月度分析（2013年4月）

1中国A股码头上市公司指数走势中国A股码头上市公司指数本期第一周(4月1―3日)均值为36.8点,第二周(4月8―12日)均值为36.0点,第三周(4月15―19日)均值为36.7点,第四周(4月22―26日)收于35.9点。4月大盘震荡走低,沪深300指数4月26日收于2447点,比月初下跌1.8%;港口板块走势与大盘走势一致,港口股指表现稍逊于沪深300指数。自年初到4月,沪深300指数和港口股指共同经历冲高回落过程,港口股的稳定业绩和较大比例分红使其自年初以来的表现优于大盘。     

中国港航股指走势月度分析（2014年6月）

6月中国A股码头上市公司指数先涨后跌，最终持平，6月27日收于50．5点，当月均值50．8点，与5月均值基本持平。第一期（6月3—6日）指数均值50．4点；第二期（6月9—13日）指数均值51．5点，比上期上涨2．2％；第三期（6月16—20日）指数均值50．8点，     

中国港航股指走势月度分析（2014年4月）

1中国A股码头上市公司指数走势 中国A股码头上市公司指数4月30日收于50.8点,当月均值52.0点,较4月均值上涨4.0%。第一期（3月31日―4月4日）指数均值51.7点;第二期（4月8―11日）指数均值52.2点,较上期上涨1.1%;第三期（4月14―18日）指数均值53.1点,较上期上涨1.6%;第四期（4月21―25日）指数均值51.6点,较上期下跌2.8%;第五期（4月28―30日）指数均值51.1点,较上期下跌0．9％。当月沪深300指数先涨后跌，港门板块走势大部分时间逊于大盘，月底有所回升。