基于 GBDT 的铁路事故类型预测及成因分析

运用数据挖掘技术进行铁路事故类型预测及成因分析, 对于建立铁路事故预警机制具有重要意义. 为此, 本文提出一种基于梯度提升决策树(Grandient boosting decision tree, GBDT)的铁路事故类型预测及成因分析算法. 针对铁路事故记录数据缺失的问题, 提出一种基于属性分布概率的补全算法, 最大程度保持原有数据分布, 从而降低数据缺失对事故类型预测造成的影响. 针对铁路事故记录数据类别失衡的问题, 提出一种集成的GBDT模型, 完成对事故类型的鲁棒性预测. 在此基础上, 根据GBDT预测模型中特征重要度排序, 实现事故成因分析. 通过在开放数据库上进行实验, 验证了本文模型的有效性.     

偏光片细微外观缺陷偏振成像检测方法

针对偏光片细微外观缺陷难以成像、难以检测的问题,该文提出一种基于偏振成像的外观缺陷检测新方法。通过缺陷偏振态指标测量结果,定性描述了对比度增强机理。利用缺陷与正常区域之间透射光偏振态的显著差异,大幅提高缺陷的成像对比度,从而简化后续图像处理算法,提高检测速度和准确率。实验结果表明,偏光片外观缺陷平均检出率达到97.3%,平均单个样品检测时间约为0.22 s,基本满足产业化应用要求。     

纸可不是越白越好 质量过关才重要

正一般来说纸制品分为四类,第一类是食品用纸如纸杯和纸碗等;第二类是纸巾纸;其余两类为擦手纸和卫生纸。与食品直接接触的纸杯就有国家标准明确规定了其中荧光剂的含量。而对于纸巾中添加荧光增白剂以及对人体有害的柔软剂,目前并没有被列入餐巾纸、纸巾纸生产标准的质量检测之中,所以企业即使大量添加了这些化学添加剂,也不能说是"超标",由于其不和食     

西堠门大桥涡激振动特征分析

准确描述涡激振动的风场特征和动力响应特征是实现桥梁振动控制的前提,基于大跨度悬索桥结构健康监测系统获取的风场和振动加速度数据,对比分析了环境振动和涡激振动的风速、风向、湍流强度、阵风系数、脉动风功率谱密度、振动加速度及其功率谱密度的参数特征。结果表明：加劲梁典型的第6阶竖弯涡激振动中的风速可达7.24 m/s～12.24 m/s,风向基本垂直于桥轴向;三向湍流强度、阵风系数和脉动风功率谱在涡激振动中无明显不同于环境振动的特征。不同于多模态耦合的环境振动,涡激振动呈现单模态振动特征;通过功率谱峰值差异率量化该特征可区分环境振动和涡激振动。     

对个体私营经济的再认识

本文对个体私营经济在我国经济发展和经济体制改革中的作用作了初步探讨。个体私营经济进入新的发展时期,已成为我国经济发展中新的增长点;同时在所有制结构调整、促进公有制企业改革、提供财力支持和推动政府职能转变等方面,对经济体制改革起了重要的促进作用。     

基于Lucene.Net的安全信息系统全文检索引擎的设计与实现

当前许多信息系统采用加密的方式实现数据的存储,但传统的信息系统一般不能实现对加密数据的全文检索。本文基于Lucene.Net在数据访问层之上设计和实现了一个全文检索引擎,通过封装数据库访问接口和Lucene.Net的相关类,以及构建数据与全文索引之间的关联,高效实现了安全信息系统中的全文检索功能。     

一种基于访问图优化的缓存替换算法

针对目前数据库缓存替换算法替换策略单一,无法预测即将执行SQL语句的不足,提出了一种基于访问图优先的缓存替换算法CG-ABR(Call Graph Optimizing Adaptive Buffer Replacement).该算法通过查询优化器获得当前数据访问类型,自动调整缓存替换算法以适应实时变化的访问类型,改进了缓存访问的管理方法,并根据SQL语句的应用逻辑执行顺序来构造访问图Call Graph,基于Call Graph以预测将要执行的SQL语句,替换出未来不会被访问的页面缓存,以达到缓存空间优化的目的.实验结果与分析表明,CG-ABR算法是有效的,对实时变化的访问类型有较好的缓存命中率,具有良好的应用价值.     

智能式动态路线诱导系统诱导单元决策方法

诱导单元决策方法的研究是实现智能交通系统的一个关键环节,其实现方法的好坏对诱导效果有直接的影响.为此,提出一种智能动态路线诱导系统诱导信息的模式,对诱导信息所在路段的多目标终点交通流构成比例以及到下游路段的转弯率的预测方法进行研究,并在此基础上提出了智能动态路线诱导系统诱导单元的综合决策方法.实验结果及分析表明了所提出的诱导单元决策方法的有效性.     

Speex语音编解码的研究及实现

介绍了Speex语音编解码算法和定点数字信号处理芯片TMS320DM642,实现了Speex编解码算法C代码到TMS320DM642的移植,并根据TMS320DM642的特性及Speex算法中各个过程计算量的分布特点对代码中运算量较大的模块进行了有效的优化,最终实现了高效率的语音编解码器;通过试验证明,经过优化后的程序在内存占用和运算复杂度方面都达到了预期目标,并且具有较低的算法延迟和极高的语音音质.     

分布式视频编码虚拟依赖信道模型研究

视频信息固有的非平稳特性,如冲突区域等,使时域预测技术变得非常复杂.在分布式视频编码(DVC)中,由于解码端不能获取当前编码帧的信息,精确地对时域相关噪声进行建模变得更为困难.文中以虚拟依赖信道模型为切入点对如何降低时域相关噪声进行了研究.首先对DVC虚拟依赖信道进行了建模,并对影响边信息的主要因素进行了分析,分析结果表明在变换域中不同的频率子带对时域相关噪声的敏感度不同.在此基础上提出了一种新的基于小波变换域的虚拟依赖信道模型VCMDWT,基于分类编码的思想对较为平稳的LL子带进行Wyner-Ziv编码,对非平稳的高频子带进行SPIHT帧内编码.实验结果表明,与基于像素域的方法相比,所提出的VCMDWT模型能够得到更稳定的虚拟信道,提高DVC系统的率失真性能达到2.6dBs以上.