基于层次分析法的惠民高铁站选址方案研究

随着高速铁路的快速发展,高铁车站作为反映城市形象的重要窗口,其站址选择关系到城市规划发展布局和当地人民群众的出行便利的需求,越来越受当地政府和人民群众的重视和关注。通过运用层次分析法以新建济南至滨州高速铁路惠民站址选择方案为例,根据影响其站址方案的城市规划、工程建设条件、群众出行便利条件、地方政府意见、工程投资五项主要控制因素作为准则层要素构建判断矩阵,经过量化计算、分析和评判,计算得出每个影响因素的重要程度,进行权重排序,科学分析,并对惠民高铁站站址方案影响因素提出对策措施,从而选出合理的高铁站址方案,为新建高铁站选址选择提供技术支撑。

基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络

通过对维语的场景文字检测与识别研究发现,人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的,因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源。为获得更加真实的数据,本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络,利用高效的Transformer模块构建网络,充分提取图像全局与局部特征来完成维语场景文字图像修改,并添加微调模块,对最终结果进行微调。采用WGAN思想策略训练模型,可有效应对模型崩溃以及梯度爆炸等问题。通过在英文-英文,英文-维文的文字修改实验来验证模型的泛化能力和鲁棒性,无论在客观评价指标(SSIM、PSNR)还是视觉上均取得不错效果,并在真实场景数据集SVT以及ICDAR 2013上进行了验证。

兰新铁路第二双线穿越大风区综合选线研究

大风区段对铁路的建设及运营安全存在着各种危害,高速铁路由于具有速度高、车体轻的特点,其安全受到强风威胁会更大,高速铁路穿越大风区防风设置是世界性难题,目前尚无已成功运营的先例,高速铁路大风区综合选线需综合考虑防风设置、防排水、防沙、接触网防风等因素,科学合理进行方案比选研究。通过分析新疆境内四大风区分布及特点,利用既有兰新铁路设施及防风科研成果,对兰新铁路第二双线在穿越大风区段落综合进行选线设计研究,充分分析路基地段的防风设施设置以及线路平纵断面的防风布置选择,确保高速铁路在大风区安全、快速通过,以确定科学、合理的线路设计方案。

计算机化考试质量评估

计算机化考试通常由试题库和自动考试系统组成,是新兴的考试形式,对其质量的评估是必须的,本文对考试整体进行量化分析,包括成绩常规分析、成绩分布的正态性检验、考试信度分析及考试效度分析,还对试题库中的考试题目进行了量化分析,包括试题难度分析、试题区分度分析等。

新建济南—滨州铁路速度目标值选择研究

速度目标值选择是确定铁路项目建设规模和工程投资的重要前提,是铁路主要技术标准的最重要指标,它的选择是一个复杂、科学、严谨的过程,需要综合考虑各项因素。根据城市规划、既有构筑物影响,从路网构成、功能定位、客流特点、效益分析、市场竞争、工程投资、铁路高质量发展等方面,对新建济滨铁路济南东—济阳段、济阳—滨州段速度目标值分段进行定性、定量系统分析,对200 km/h、250 km/h、300 km/h、250 km/h预留350 km/h、350 km/h不同速度方案进行研究。依据立足实际、适度超前原则,最终推荐投资较为经济合理、达速比及运营效果较优、运行能耗和运营成本适中、路网协调匹配性良好、市场竞争力较好的速度目标值方案,即济南东—济阳段采用200 km/h、济阳—滨州段采用350 km/h。

自动生成WEB试卷的一种实现方法

提出了一种基于B/S体系结构的WEB试卷自动生成方法。该方法采用Linux、Apache、PHP及Post greSQL等系统,基础软件全部采用开放源代码的软件包,能在Internet上实现远程组卷、在线考试和自动评分。

eQuiz客户端安全性分析与设计

eQuiz是基于B/S体系结构的在线考试系统,试卷为Web页面,考生通过浏览器答卷,浏览器为了方便用户浏览网页提供的许多操作功能和快捷热键对eQuiz系统来说变成了不安全的因素,本研究分析了IE浏览器的各项操作功能和快捷热键对eQuiz的安全影响,并提出了解决方法。

基于Zigbee的果蔬冷链配送环境信息采集系统

根据果蔬产品冷链配送对环境监控的多测点、多要素和便捷性等方面的要求,以基于Zigbee技术的JN5139为无线节点信息处理的核心,结合温湿度传感器模块设计了采集节点,构建了车载环境中的无线传感器网络,结合嵌入式和.net技术开发了果蔬冷链配送环境信息采集上位机软件,解决了数据采集和实时监测的问题。整个环境信息采集系统在温度分别为0、5和12℃及相对湿度为90%环境下对冷藏运输车内不同位置进行了数据传输包收发率的测试。结果表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,可以方便地应用于冷链运输过程中进行环境信息的采集与监测。

基于Zigbee无线冷藏车厢信息采集节点设计

针对食品冷链过程中运输环节实时监测的需要,利用无线传感器网络无需布线、成本低、低功耗等特点,设计出能有效实现农产品配送中Zigbee无线冷藏车厢在线采集与实时监测的信息采集节点。该节点使用以Jennic公司生产的Zigbee无线微型控制器JN5139-Z01-M02R1模块为核心,瑞士SENSIRION公司的SHT75为传感器,在实际应用中测试,数据收发正确率在95%左右,证明该系统可行,可靠。

中文农业网站多元线性回归识别研究

在对中文网页分类中几种典型特征词选取方法研究基础上,提出了互联网农业网站识别中特征词提取方法,设计了农业网站最小二乘多元线性回归识别模型。为检测不同分词器对模型性能的影响,分别使用JE分词器、IK分词器、庖丁解牛分词器、中科院分词器等中文分词工具进行了对比实验。结果表明,当特征词在160～200时,使用IK分词器、庖丁解牛分词器、中科院分词器,模型识别精确度可达96%以上,当特征词个数达到200个以后,农业网站识别精确度基本趋于稳定。

中文搜索引擎分块倒排索引存储模式

针对开源搜索引擎ASPSeek中的倒排索引的内部结构和访问模式,抽象出了倒排索引的形式化定义。为解决ASPSeek倒排索引更新困难和直接采用操作系统文件缓冲访问机制带来的效率问题,以125万张中文农业网页为样本,结合其特点,提出了一种块大小可变的分块倒排索引存储模式和基于CLOCK替代策略的专用缓冲管理机制。实验结果表明在禁用和启用缓冲的情况下,分块访问模式检索效率都优于ASPSeek。在启用缓冲并使用16万中文词条或5万高频中文词条作为测试集合的条件下,分块存储模式在访问倒排索引100万次后的检索时间趋于常量,即使以全部的827309个词条作为测试集合的条件下,分块存储模式在访问倒排索引200万次后的检索时间趋于收敛。

高考考场编排算法研究

研究分析了折半法、环形插入法和混洗法3种考场编排算法的基本原理,针对新疆维吾尔自治区考场编排的特殊性,对混洗算法进行了改进,提出了二级混洗算法,并将二级混洗算法应用于新疆维吾尔自治区2006年成人高考和2007年普通高考考场编排种,可以满足新疆维吾尔自治区成人高考和普通高考考场编排的要求,使用效果良好。

FreeMarker模板引擎在线动态生成Excel和Word文档技术

由于Java生成Word和Excel文档十分困难且代码量也比较大,本文提出Free Marker模板引擎在线动态生成Excel和Word文档的方案,并把相关技术应用到库尔勒科技服务平台,经过实践证明,该方案生成的Word和Excel文档符合Office标准,打印也不会变形,是当前用来生成具有固定结构的Excel和Word文档的较佳方案。

基于XML的高校网招录取数据交换技术的研究

全国普通高校招生网上录取系统生成的投档单数据是各高校系统二次开发的数据源,高考政策的变化及系统数据结构、接口的改变会给高校系统带来巨大影响。基于可扩展标记语言(eXtensible Markup Language,XML)技术的异构数据交换模型主要包括XML生成模块、XML比对模块和XML数据合成模块。通过统一的方法对异构数据源进行结构化描述及字段关系映射,具有方便灵活及低成本的特点,是切实可行的方法。该模型已被用于新疆高等院校招生工作综合管理信息平台建设项目中,实现了自动化批量数据合成,实践证明是行之有效的。

基于双重语义空间的农业信息检索模型研究

为了提高针对大规模农业信息的语义检索性能,提出一种基于改进的随机索引语义空间和潜在语义空间的农业信息检索模型(IRI&LSA)。利用120万张中文网页和2 000张分为4类的小规模中文农业网页,对IRI&LSA和两种分别基于单向量兰克泽斯算法(LAS2)和半离散矩阵分解算法(SDD)的常用潜在语义检索模型(LSA-LAS2和LSA-SDD)进行了对比实验。结果表明,IRI&LSA检索结果的平均F1值可达83%,明显高于LSA-LAS2(71%)和LSA-SDD(64%);IRI&LSA的检索速度分别是LSA-LAS2和LSA-SDD的3.6倍和4.9倍。研究结果表明,IRI&LSA适合应用于较大规模农业信息检索。

基于Web的Python3编程环境

为了简化编程环境,增强编程体验,提出了一种基于web的python3编程环境.该应用的web环境采用基于python的Django框架,通过将python3代码转换成浏览器可执行的Java Script脚本,达到在浏览器中运行python3代码的目的.与传统的python3编程环境相比,该编程环境不用在本地安装部署任何开发环境,即可实现远程编程和代码共享.实验结果表明,该编程环境可行性强,具有良好的稳定性和并发性.

农业搜索引擎倒排索引缓冲机制研究

为了解决ASPSeek倒排索引直接采用操作系统文件缓冲访问机制带来的效率问题,本研究以125万张中文农业网页为样本,采用块大小可变的倒排索引存储结构,设计了基于LRU、MRU、LFU、MFU、Clock、Random、FPA替代策略的专用缓冲管理机制。对这7种替代策略的缓冲命中率及查询访问时间对比测试表明,当所有词条以相同的概率进行检索时,Clock算法为较好的缓冲替代策略,当词条以特定差别概率进行检索时,本研究提出的FPA算法为较好的缓冲替代策略。

潜在语义分析在中文文本分类中的应用

潜在语义分析(LSA)是一种知识提取和表示的理论和方法。它通过对大量文本集进行统计分析,消除同义词和多义词影响,提高了文本分类处理的精度。本文将主要介绍LSA方法的基本思想和实现方法并讨论LSA在中文文本分类中的应用。

LSA在中文短文自动判分系统中的应用研究

对潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的理论基础进行了介绍,研究了潜在语义分析在中文短文写作自动评分领域的应用方法。从136名大学生的短文写作试卷着手,对比了不同的语义空间构造方法和不同数据标准化方法对机器自动评分结果的影响,探讨了SVD的作用和奇异值个数K的取值规律,比较了LSA对不同类型学生的短文写作自动评分结果的差异。通过与两名教师对学生短文写作评分的比较表明,使用机器对主观题进行自动评分是可行的,该方法为自动化考试系统试题多样性提供了有效的解决方案。

一种改进GA神经网络棉花杂质检测算法

棉花杂质检测是棉花加工产业的关键步骤,直接影响棉花的质量及价格。为了有效地把杂质从棉花中脱离出来,我们通过在YCb Cr颜色空间下,基于杂质与棉花的色调信息差,提取二者的样本,采用BP神经网络进行训练并输出它的误差,得到适应度函数并进行遗传算法的选择、交叉及变异操作,优化神经网络权值、阈值,直至输出误差达到要求或达到预设迭代次数。最后我们根据所获得的BP神经网络权值、阈值进行棉花图像分割。在这个基础上,对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进。分别对暗光、常光、强光3种情况下的进行杂质脱离,实验表明,本方法可实现准确分割,检测率达到92.3%。