摘要：针对铁路安全事故隐患文本数据分类提出进化集成分类器模型。分析安全事故隐患数据特征,根据每一类安全事故隐患数据都有特征关键词的特点,运用TF-IDF方法提取文本特征并转换为向量。设计进化集成分类器模型实现流程。采用Bagging集成分类器将TF-IDF转换后的文本向量进行随机采样,训练若干个决策树基分类器模型,设计遗传算法编码机制、灵敏度设定、适应度函数及目标函数选择等关键步骤。根据遗传算法流程实现基分类器组合优化,将经过遗传算法进化的最优个体对应的基分类器参与Bagging投票分类,验证分类效果。通过对某铁路局供电接触网安全事故隐患文本数据实验分析,进化集成分类器模型在安全事故隐患分类的准确率相比于单个决策树分类器和Bagging集成分类器分类结果分别提升17.42%和4.63%,证明设计的进化集成分类模型能够取得较好的分类效果,可应用于铁路安全事故隐患分类。

摘要：为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆(BiLSTM)网络与条件随机场(CRF)相结合的BiLSTM-CRF算法实现人员履职计划与写实文本中命名实体的抽取,采用基于知网的概念相似度计算方法计算对应实体间相似度,从而实现人员履职计划内容与实际写实的匹配计算。通过对某铁路局安监人员工作计划与写实文本数据的实验分析,得出BiLSTM-CRF算法针对各命名实体均有90%以上的准确率,人员计划与写实匹配准确度为83%。实验证明利用BiLSTM-CRF算法与概念相似度结合的文本计算方法进行人员履职分析具有可行性,也可为铁路领域其他短文本相似性计算提供参考。

摘要：以铁路局检测车各专业数据为依据,运用数据采集、数据管理、数据清洗、数据共享、数据分析和展示等手段,设计了大数据综合应用系统总体架构和主要分析功能。系统实现铁路局各专业检测数据的采集、传输、存储、清洗、分析和可视化;形成跨专业检测数据的完整、统一、多维度、多层次的综合展现;实现铁路局领导掌握设备运行总体情况,科学指导各专业基础设施维修,有力保障铁路运行安全,更好地为铁路局检测车各专业服务。

摘要：针对现有城市交通事故报警系统模式传统的问题,本文设计出基于单片机的交通事故隐患检测自动报警装置。首先根据已知汽车制动加速度和红外线测速模块所测得的汽车行驶速度计算出安全距离,然后通过超声波测距模块检测出本汽车与前方汽车的距离,若其小于安全距离,会自动报警,提醒驾驶员注意,同时将此信号通过GSM无线通信技术传输至交警部门指挥中心,达到快速救援的目的。

摘要：运用先进的管理系统对实验室进行科学、规范管理,是实验室管理发展的必然趋势,这种方式可有效地缩短实验周期,降低实验开销,提高科研实验资源的利用率。为进一步规范化铁路科技创新平台管理,采用B/S架构、工作流、可视化等技术,设计完成了铁路科技创新平台资源管理系统,在创新平台中的高速铁路系统试验国家工程实验室、高速铁路轨道技术国家重点实验室等开展试点应用,实现了铁路科技创新平台的流程化、集中化、标准化、规范化的综合管理。本文主要介绍该系统架构、总体设计及各项功能。