基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类EI北大核心CSCD

为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。     

基于图形化方式的区间占用逻辑检查功能仿真培训系统研究

区间占用逻辑检查可反映列车的实际运行状态,降低因分路不良故障所带来的行车风险,保障铁路运输安全可靠.针对基层站段现场电务人员在运用区间占用逻辑检查系统过程中存在的问题,设计了一套基于图形化方式的自动闭塞区间继电式逻辑检查仿真培训系统,并对系统的特点、整体结构以及软硬件配置进行了详细阐述.     

计算机联锁试验记录分析系统设计与实现

计算机联锁试验记录分析系统运用数据建模、智能分析等技术,将联锁试验办法形成具体可量化的联锁试验判定基础数据模型,并与测试站平面图、联锁表等信息智能结合,形成该测试站的联锁试验判定条件数据,通过对联锁试验过程进行周期数据监控和智能分析比对,解决联锁试验过程中试验项目不全面、试验过程不彻底等具体问题,弥补人为把控联锁试验质量的管理漏洞。