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轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用,其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理,分析车轮尺寸数据特点,针对轮缘厚度这一型面参数,基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上,任意选取某轮对数据进行验证分析,结果表明:基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度,可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围,预测时间范围较长,可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。 相似文献
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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。 相似文献
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面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备,运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题,设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统,提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储,对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析,根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作,并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明,该系统性能优异,具有良好交互性,能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。 相似文献