摘要：我国高速铁路动车段所数量较少且分布较为集中,动车组一级检修能力成为编制动车组交路计划的重要制约条件。鉴于此,对动车组交路计划编制问题建立考虑动车段所一级检修能力约束的多目标整数规划模型。首先,依据动车组交路接续规则和一级检修条件构造交路备选集,并将交路计划编制问题表达为集合划分问题;其次,采用基于重要性分级的分层序列法求解模型,即多目标模型被分解为主目标"动车组运用数量最小",以及次目标"检修次数最少"的?2?个单目标整数规划模型,并采用传统的精确算法求解;最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性,为动车组交路计划的优化编制提供依据。

摘要：低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像舰船目标融合识别的算法。首先,以多极化SAR图像为输入,利用改进的VGG16网络提取图像特征得到各极化通道的分类结果,同时自动学习各极化通道的权重,然后,对分类结果进行决策级加权融合;最后,利用公开的OpenSARShip数据集进行实验验证,结果表明,与单极化SAR图像舰船目标识别以及其他融合识别方法相比,该算法一定程度上提升了舰船目标识别效果。