基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

芳香硫酸酯酶定点饱和突变方案的比较

目的比较随机引物与精确引物PCR扩增实施绿脓杆菌芳香硫酸酯酶(Pseudomonas aeruginosa arylsulfatase, PAAS)定点饱和突变的整体效率及成本,以建立高效实用的定点饱和突变方案。方法以大肠杆菌碱性磷酸酶(Escherichia coli alkaline phosphatase, ECAP)与PAAS融合表达质粒为模板,分别用针对PAAS目的位点的随机引物、精确引物等量混合物及单个精确引物,进行全质粒PCR扩增构建定点饱和突变体库;碱裂解细胞后高通量测定PAAS突变体与ECAP活性比值进行筛选,比较3种定点饱和突变建库方案需筛选的单克隆数量、所获突变体种类、整体耗时、整体成本及影响因素。结果用随机引物PCR对M72位定点饱和突变有明显密码子偏好性,筛选超600个单克隆仅获得10种预期突变体,但对G138位定点饱和突变未见明显的密码子偏好性且筛选不到150个单克隆获得18种预期突变体;精确引物等量混合物对M72位实施定点饱和突变,筛选不超过190个克隆成功获得19种预期突变体;单个精确引物对M72位逐个PCR实施定点饱和突变,仅各筛选2个单克隆就获得19种预期突变体。单个精确引物逐个PCR实施定点突变所获饱和突变体库完整,需筛选的单克隆数最少,总耗时和总成本最低;相比之下,用随机引物和精确引物等量混合物实施定点饱和突变时,所需筛选的单克隆数、整体耗时及成本均显著增加。结论解析序列-活性关系时,用单个精确引物逐个PCR实施定点饱和突变有显著整体成本和效率优势;仅筛选阳性突变体时,用精确引物等量混合物进行PCR建库在成本和效率上更有优势。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

城市轨道交通网络拥堵易发点的识别及评价

在城市轨道交通物理拓扑层、设施能力层与客流分布层网络模型基础上,构建了多属性网络.阐述了网络拥堵易发点的网络拓扑、网络运输能力及网络客流等特征指标,并采用基于AHP-熵权法的组合权重法对拥堵易发点进行拥堵风险的辨识和评估,探究了网络拓扑结构、运输能力和客流需求之间的关联性.在北京轨道交通的实例中,识别的拥堵易发点多为衔接郊区线与市区线的换乘站.这验证了识别和评价方法的有效性和实用性.     

列车提速后《铁路技术管理规程》发展演变特征研究

《铁路技术管理规程》是我国铁路的基本规章,研究不同版本的演变特征对其管理及不断修订完善具有重要意义。通过对铁路列车提速以来近三版《铁路技术管理规程》修订背景回顾与发展历程分析,基于文本相似度算法,构建了不同版本间的条款关联关系并量化分析了相邻版本及各个章节条款关联强度。运用政策文献计量法,逐版逐条研究其修订类型并从版本与章节两个维度分别量化分析了条款修订类型分布特征。在此基础上,总结提出了《铁路技术管理规程》演变发展特征与趋势。该研究对《铁路技术管理规程》的科学管理及今后动态修订完善具有重要支撑作用。