一阶逻辑中的扩展子句消去原则

对于一阶逻辑定理证明器，子句集化简一直是必不可少的步骤，这将有助于提高后续一阶逻辑定理证明器的证明效率. 针对子句冗余性的判断，提出了一种评估子句冗余性的原则:集合蕴涵模归结原则. 并且证明了该原则在不带等词一阶逻辑上的可靠性，根据该原则删除子句，不会影响原始子句集的不可满足性或者可满足性. 此外，依据该原则提出了两种新型的一阶逻辑预处理方法:集合归结包含消去（set resolution subsumption, SRSE）方法和集合归结不对称恒真消去（set resolution asymmetric tautology elimination, SRATE）方法，并证明了这两种子句消去方法在不带等词一阶逻辑子句集上的可靠性. 最后在理论上比较了SRSE方法和归结包含消去（sesolution subsumption elimination, RSE）方法以及SRATE方法和归结不对称恒真（sesolution asymmetric tautology elimination, RATE）方法之间的有效性，结果表明SRSE方法和SRATE方法分别比RSE方法和RATE方法更为有效.      

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

船岸一体轻量化数据传输技术研究与实现

介绍了一种在船岸之间进行轻量化数据传输的技术,该技术采用数据差异切片,大部分的数据在差异切片中的数值为0,对数据差异切片进行压缩可以极大提高压缩比率,减少数据传输量,降低数据传输的费用。此外,使用了密码技术,保障了数据的安全性。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

车牌自动识别系统在执法中的作用

车牌自动识别系统(ALPR)在若干年前就已经被研制出来了。然而，由于该系统过去可靠性差、难以操作使用，所以直到最近才被广泛应用到实际系统中。过去的这种系统硬件笨重和脆弱，并需要专业人士安装，而今这种系统与过去相比已完全不同，不仅容易操作使用，而且因采用成熟技术而确保系统连续可靠地工作若干年，并只要用户自已安装即可。     

海洋钻井的数据集成原理及实践

介绍将信息技术与传统石油工业相结合的DTS(Data Totalization System)数据集成系统。该系统集成了油田开发过程中钻井、完井、油藏测试等各个阶段的现场数据，形成了完善的钻完井信息管理系统。利用计算机和信息技术对数据进行收集、整理和分析；同时实时传回后方基地对现场远程传输回的数据进行处理，作出对钻井工程具有实际指导意义的决策方案，在公司总部实现对现场施工的远程监控、动态管理，并形成涵盖整个作业区域的钻完井数据库。在过去的两年里，DTS数据集成曾服务于QHD326—A26海底大位移井、中国西北石油局的TK431井。目前已经推广到渤海QHD和SZ36—1作业区及南海作业区。