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基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究

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铁道学报 2020年第5期42卷 91-98页

作者：徐岩陶慧青虎丽丽兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对... 详细信息

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量;通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性;引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。

关键词：铁路异物检测卷积神经网络 Faster R-CNN 迁移学习全局平均池化

基于动态故障树的LTE-R通信系统可靠性分析

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计算机工程 2020年第9期46卷 205-212页

作者：虎丽丽徐岩陶慧青兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

LTE-R无线通信系统可为铁路通信网络提供数据传输支持,实现列车安全可靠运行,然而目前针对该系统的可靠性与失效动态特性分析较少。提出一种基于动态故障树(DFT)的LTE-R系统可靠性分析方法。通过分析网络结构和服务质量指标对列车行车... 详细信息

LTE-R无线通信系统可为铁路通信网络提供数据传输支持,实现列车安全可靠运行,然而目前针对该系统的可靠性与失效动态特性分析较少。提出一种基于动态故障树(DFT)的LTE-R系统可靠性分析方法。通过分析网络结构和服务质量指标对列车行车的影响,给出LTE-R可靠性特征量定义,从而建立DFT分析模型,并采用Markov方法和二元决策图(BDD)方法分别计算单网、双网和射频拉远单元3种交织冗余结构的可靠性指标。分析结果表明,双网交织冗余结构可靠性最高,稳态有效度达到99.99986%,单网交织冗余结构可靠性最低,稳态有效度为99.99369%。

关键词： LTE-R通信系统可靠性动态故障树冗余网络二元决策图

基于DSKSVD字典学习的语音信号欠定盲源分离算法

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计算机工程 2018年第10期44卷 252-257页

作者：李虎徐岩兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

为解决传统算法训练的字典规模受限且运算量大的缺点,提出一种基于字典学习的语音信号欠定盲源分离算法,通过双重稀疏字典训练方法训练可稀疏表示的冗余字典并对观测信号进行稀疏分解。分析欠定盲源分离和压缩感知(CS)问题的等价性,构... 详细信息

为解决传统算法训练的字典规模受限且运算量大的缺点,提出一种基于字典学习的语音信号欠定盲源分离算法,通过双重稀疏字典训练方法训练可稀疏表示的冗余字典并对观测信号进行稀疏分解。分析欠定盲源分离和压缩感知(CS)问题的等价性,构建基于CS的欠定盲源分离模型,并应用正交匹配追踪算法对信号进行重构,实现语音信号欠定盲源分离。实验结果表明,与KSVD算法和在线字典学习算法相比,该算法在保证分离精度几乎不变的前提下,能降低字典构建的计算复杂度,提高信号稀疏表示的有效性,并减少重构算法的运行时间。

关键词：欠定盲源分离压缩感知稀疏表示冗余字典正交匹配追踪算法

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多线函数法在曲线拟合中的应用研究

计量学报 2018年第5期39卷 716-719页

作者：李新颖刘凯黄海燕兰州交通大学电子信息工程学院甘肃兰州730070

为了研究某些现象的发展趋势,需要用到各类曲线拟合方法,如多项式趋势模型、对数趋势模型等。基于多面函数法原理提出了多线函数法,应用于曲线拟合。为了验证该方法的可行性,在MATLAB平台开发程序对某铁路中线进行拟合计算,通过与多项... 详细信息

为了研究某些现象的发展趋势,需要用到各类曲线拟合方法,如多项式趋势模型、对数趋势模型等。基于多面函数法原理提出了多线函数法,应用于曲线拟合。为了验证该方法的可行性,在MATLAB平台开发程序对某铁路中线进行拟合计算,通过与多项式拟合方法在各种条件下的实验对比,证明多线函数法具有精度高、计算简单等优点,是一种优秀的曲线拟合方法。

关键词：计量学多线函数法曲线拟合多项式数据处理

基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计

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计算机应用研究 2019年第2期36卷 588-592页

作者：李虎徐岩兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated anne... 详细信息

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。

关键词：模糊C-均值聚类算法遗传算法模拟退火算法霍夫变换混合矩阵估计

基于加权改进模糊C均值聚类的欠定混合矩阵估计

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计算机应用 2020年第6期40卷 1769-1773页

作者：孙建军徐岩兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于... 详细信息

语音欠定混合矩阵估计问题中,针对模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易受噪声点干扰、鲁棒性差的缺陷,提出一种基于加权的进化规划与FCM相结合的改进算法(WE-FCM)。首先,利用进化规划(EP)算法强大的搜索能力优化FCM得到基于进化规划的FCM算法(EP-FCM),以获得较佳的初始聚类中心;然后,利用局部离群点检测(LOF)算法对EP-FCM加权以降低噪声点的影响。通过仿真实验得出,所提算法在源信号数为3路和4路时归一化均方误差值与偏离角度值均远小于经典的K均值聚类(K-means)算法、K-Hough、基于遗传算法的FCM算法(GAFCM)和基于密度峰值的FCM算法(FDP-FCM)。实验结果表明,所提算法明显提高了FCM算法的鲁棒性和混合矩阵的估计精度。

关键词：模糊C均值聚类算法进化规划算法局部离群点检测算法加权混合矩阵估计

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基于动态语音源数的自适应盲源分离算法

微电子学与计算机 2015年第8期32卷 19-23页

作者：陈胜徐岩王小军兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

针对特定场合中语音信号源数动态变化的不确定性盲源分离问题,提出了拓展四阶累积量矩阵估计语音信号源数的自适应方法.该方法克服了传统盲源分离方法中事先假定已经确定语音信号源个数的前提下才能进行盲分离的不足,仅根据观测语音信... 详细信息

针对特定场合中语音信号源数动态变化的不确定性盲源分离问题,提出了拓展四阶累积量矩阵估计语音信号源数的自适应方法.该方法克服了传统盲源分离方法中事先假定已经确定语音信号源个数的前提下才能进行盲分离的不足,仅根据观测语音信号数与源信号数目的关系,自适应地选择盲源分离算法实现语音信号的分离.仿真实验结果表明,该语音源数估计的自适应盲源分离算法能有效地实现超定、适定与欠定情况下的语音信号的分离,而且分离效果及鲁棒性都较好.

关键词：语音信号处理自适应盲源分离拓展四阶累积量源数估计

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城际列车行车间隔优化模型及其算法

兰州交通大学学报 2019年第4期38卷 52-57页

作者：刘晓娟方春林兰州交通大学电子与信息工程学院

高效、合理的列车开行方案对城际铁路运营组织至关重要,且直接影响城际铁路的运营效益.为实现城际铁路客流与车次的合理优化配置,提出一种基于改进人工蜂群算法的城际铁路列车行车间隔优化方案,以列车的开行间隔为决策变量,以列车发车... 详细信息

高效、合理的列车开行方案对城际铁路运营组织至关重要,且直接影响城际铁路的运营效益.为实现城际铁路客流与车次的合理优化配置,提出一种基于改进人工蜂群算法的城际铁路列车行车间隔优化方案,以列车的开行间隔为决策变量,以列车发车间隔的上下限、列车满载率、运营企业及旅客的满意度等为约束条件,以全日内列车发车总次数最少、所有到站旅客等候时间最短为优化目标,建立城际铁路列车行车间隔优化模型.基于京津城际铁路历史客流数据的仿真实验验证了模型及算法的有效性.

关键词：智能交通城际列车开行间隔模型规划蜂群算法优化

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基于稀疏快速傅里叶变换的信号压缩处理

微型机与应用 2016年第14期35卷 61-63,67页

作者：刘清华杨桂芹张妍妮兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

随着数据采集能力和采样频率的不断提高,采用传统的奈奎斯特采样定理会获得海量的数据,这给信号的存储和传递带来了极大挑战。提出基于稀疏快速傅里叶变换的信号压缩方法,利用信号在频域的稀疏性,压缩信号所需的存储空间,在保证拥有足... 详细信息

随着数据采集能力和采样频率的不断提高,采用传统的奈奎斯特采样定理会获得海量的数据,这给信号的存储和传递带来了极大挑战。提出基于稀疏快速傅里叶变换的信号压缩方法,利用信号在频域的稀疏性,压缩信号所需的存储空间,在保证拥有足够小的误码率的前提下,以高概率重构原始信号。

关键词：稀疏快速傅里叶变换信号压缩重构