摘要：[目的]为满足地铁司机和维保人员在地铁控制电路原理学习方面的培训需求,针对地铁控制电路耦合度高、控制逻辑复杂等问题,设计了一套地铁列车控制电路仿真系统。[方法]介绍了地铁列车控制电路仿真系统的总体结构;建立了地铁列车控制电路逻辑控制模型;基于深度优先的通路搜索算法搜索网络拓扑图中的所有有效通路,建立节点、支路、有效通路与元件状态的数学关系,并配合继电器联动控制建立逻辑控制模型;以上海轨道交通15号线列车控制电路为例,对所提控制电路仿真系统进行仿真测试。[结果及结论]所提控制电路仿真系统能够满足地铁司机和维保人员对于地铁控制电路原理的学习培训需求,具有一定的实用价值。

摘要：文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间关系的推理。具体来说,首先在数据编码模块改进编码策略,引入更多实体信息,通过编码网络捕获文档的语义特征,获得实体对矩阵;然后,设计了一个基于Attention门控机制的U-Net网络,对实体对矩阵进行局部信息捕获和全局信息汇总,实现语义增强;最后,使用自适应焦点损失函数缓解关系分布不平衡的问题。在4个公开的文档级关系抽取数据集(DocRED、CDR、GDA和DWIE)上评估了Att-DocuNet模型并取得了良好的实验结果。

摘要：混凝土结构损伤的早期预警与精准量化是土木工程结构健康监测领域的热点。提出了一种基于嵌入式传感技术的混凝土结构概率损伤成像方法,通过对混凝土材料中骨料、砂浆基体以及界面过渡区的二维细观有限元建模,揭示了探测应力波在不均匀性混凝土材料及损伤界面的传播机制。结合传感器阵列的损伤可视化机理,设计了一种嵌入式压电传感器阵列模块,为精准量化混凝土损伤,结合概率损伤成像方法,通过基线相减法和希尔伯特变换从探测信号中提取损伤散射波的传播时间信息,引入累积分布函数,实现对混凝土损伤区域的可视化重构。试验结果表明,嵌入式传感模块可实现对混凝土结构的三维损伤成像,且识别出损伤中心位置与真实损伤中心位置在二维投影面上的误差为1.0 cm,验证了该方法对混凝土损伤感知的有效性与准确性。相比于现有嵌入式稀疏分布传感器,多传感单元集成的阵列模块可明显提升对混凝土局部损伤的探知能力,同时降低传感器系统在服役期的运维成本。

摘要：本文针对智能车辆的行为决策问题,设计了基于混合整数规划的智能车横纵向一体化滚动优化决策方法.该方法首先将纵向车速表示为非整数,将期望车道表示为整数控制量,建立了混合整数智能车决策简化模型;然后,设计了横纵向一体化滚动优化决策方法,决策出纵向车速和换道动作,根据系统输出与非线性约束的时域关系证明了优化问题的递归可行性并通过遗传算法求解非线性混合整数规划优化问题.基于车辆动力学仿真软件veDYNA和Simulink进行了联合仿真,并在红旗E-HS3智能车上开展了实车试验,结果表明,本文提出的基于混合整数规划的智能车横纵向一体化决策方法能够实现超车、避障、跟车、停车和弯道工况下的行为决策.

摘要：随着大量数字图像数据的产生,高效准确的图像检索技术变得尤为重要。本文提出了一种结合深度学习和磁盘向量检索技术的通用本地图像检索系统,采用了深度神经网络模型作为特征提取的主要工具,通过深层网络结构捕获图像的高层语义信息,实现对图像内容的精细描述,旨在提升检索的准确性和效率,图像数据库的容量。由具体的实例数据验证说明了系统可用性,证明了其在实际应用中的广泛适用性,文中研究可对图像检索系统的进一步发展起到积极的参考作用。

摘要：车路协同技术是车联网发展新阶段迫切需求的一个方向,进行路侧激光雷达和相机设备的联合标定成为实现智慧道路的必要工作。鉴于路侧与单车智能传感器部署场景的不同,本文设计了一种适用于路侧联合标定的特殊标记物,主体结构为三维变径螺旋线。首先,在激光雷达和相机的共视区分别采集标记物的点云数据和图像数据;对于点云,采用改进的随机采样一致性算法提取螺旋线结构并进行点云补全;对于图像,采用语义分割技术获取标记物的像素信息,进行距离变换形成激励掩码。我们将标定计算流程分为两个阶段。在粗标定阶段,构建pnp问题的模型获得联合标定参数旋转矩阵R和平移向量t的初始值;在细标定阶段,构建目标函数,最大化标记物点云在图像掩码上的投影覆盖率来优化标定参数。实验结果验证了所提方法相比传统方法在标定效率、鲁棒性和精度上具有显著优势,为车路协同系统中传感器的空间校准提供了有效的解决思路。

摘要：针对轮胎生产中密炼工艺的时变特性以及生产多要素对过程控制的要求,采用键合图和深度学习算法设计了一种模型预测控制方法,形成了对密炼过程生产多要素的有效控制。通过状态空间方程模型加反馈校正的方式,减小线性预测模型与非线性过程间误差;通过卷积神经网络(CNN)提取密炼工艺过程数据特征,通过长短期神经网络(LSTM)提取数据前后的时序关系;提出基于CNN-LSTM网络结构的系统参数辨识方法,实时更新状态空间预测模型参数,实现了预测模型与密炼过程的精准匹配。仿真结果验证了所提方法的有效性。

摘要：电动汽车无线充电(EV-WPT)技术,作为一种新型的充电方式,已成为EV充电技术领域的重要发展方向。基于SAE J2954国际标准,设计与实现了一种3.3 kW磁耦合谐振式电动汽车无线充电系统。首先通过分析无线充电系统的组成及充电过程工作状态,提出了一种磁耦合谐振式EV-WPT系统设计方案,然后针对各组成部分进行了参数设计,最后进行了实验测试。测试结果验证了系统设计方案的可行性及有效性,当传输距离为150 mm时,磁耦合机构传输效率可达89%,EV-WPT系统传输效率可达85%,完全满足SAE J2954标准要求。

摘要：以大数据技术的飞速发展和算法技术的具体应用为背景,将高校学生每日对食堂菜品选择作为出发点,分析了高校菜谱推荐系统的研究现状,通过具体的实践和调研,从数据收集、数据分析和数据建模过程进行了研究设计,在此基础上增加额外因子的影响,对算法进行进一步的改进和完善,最终给出了适配于不同数据类型的数据处理系统,并对整套数据分析系统作出有效性讨论。

摘要：乳腺癌是一种由乳腺上皮细胞不受控制地增殖,并最终导致恶性变化的疾病。作为女性最常见的恶性肿瘤之一,乳腺癌的发病率与雌激素受体密切相关。雌激素受体α亚型(ERα)被视为治疗乳腺癌的关键靶标,因此能够拮抗ERα活性的化合物被认为是潜在的乳腺癌治疗药物。在药物研发阶段,建立化合物分子结构描述符与生物活性值得的定量关系模型对指导新药物的设计和优化具有重要意义。这不仅可以节约研发资源,还有望加速新药物的上市进程,为乳腺癌治疗领域的研究和开发提供重要的支持。然而,化合物分子描述符种类繁多,直接进行活性预测效果不佳。因此,本文首先提出了一种分子描述符筛选方法,使用基于最大期望算法的高斯混合模型进行分子描述符分布检测,接着根据少量化合物分子描述符和生物活性的对应关系,使用随机森林降维算法选取候选分子描述符组,最后使用斯皮尔曼相关性系数计算剔除掉相关性较高的分子描述符,最终得到对生物活性影响大且相关性低的分子描述符组。接着,本文使用随机森林回归算法预测药物活性,并创新地利用遗传算法求解映射函数,对原始回归目标进行均衡化处理。在化合物ERα生物活性数据集上的实验表明,我们的生物活性预测模型取得了很好的效果。