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公开(公告)号：CN108460406A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810105576.2
申请日：2018-02-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于最小单纯形融合特征学习的信息属性识别方法，包括：S1、采集多个数据样本并定义概念标签；S2、将每个数据样本分割为多个数据样本块；S3、对每个数据样本块进行特征提取并对应为多个特征向量；S4、向属于不同数据样本的具有相同含义的数据样本块标记同一个概念标签，建立特征向量与概念标签的关联，得到关联矩阵；S5、进行最小单纯形融合特征学习，得到各概念对应的单纯形融合特征；S6、进行多特征融合权重学习，建立含有表示同一概念的不同单纯形融合特征的权重的权重矩阵；S7、基于权重矩阵和单纯形融合特征进行信息属性识别。本发明能够对原始数据细粒度的概念标签进行学习，避免了单标签的不准确问题。
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公开(公告)号：CN103795791A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410030811.6
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了铁路安全监控领域的一种基于无线传感网络的铁路防灾安全监控系统。所述系统采用分布式的结构，共分为三层，包括感知层、网络层和监控层；所述感知层包括若干传感器节点、若干mesh路由器节点、若干无线摄像头和数据服务中心；所述网络层包括第一消息中间件和第二消息中间件；所述监控层包括防灾安全监控主机和数据库服务器。本发明通过引入无线传感网络，所构建的铁路防灾安全监控系统能够应用至铁路沿线更广泛的范围，尤其是有线布置困难的山区等地区，无需人工干预，在保证了列车的安全运行的前提下，也保证了人员安全。
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公开(公告)号：CN101392480A
公开(公告)日：2009-03-25
申请号：CN200810223436.1
申请日：2008-09-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: E01B25/34
Abstract: 本发明公开了一种高速磁浮列车道岔，该道岔包括，直道轨道梁由直道前轨道梁(1)、直道中间轨道梁(A)和直道后轨道梁(2)顺序排列；弯道轨道梁由直道前轨道梁(1)、弯道中间轨道梁(B)和弯道轨道梁(3)顺序排列；轨道梁(1)、(2)和(3)均为固定的水泥或钢梁。当车辆沿直道通过时，直道中间轨道梁(A)升起，弯道中间轨道梁(B)降落；当车辆沿弯道通过时，弯道中间轨道梁(B)升起，直道中间轨道梁(A)降落。该道岔无强制弹性形变机械结构及其控制系统简单、可设置横坡、道岔的设置方式及位置不受限制、允许的最大驱动、制动和自由侧向加速度不受限制、机械强度高不存在车梁谐振问题、道岔的使用寿命高。
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公开(公告)号：CN119481678A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411604306.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带二维八波束可切换环形磁电偶极子阵列天线及其设计方法，涉及射频通信技术领域，包括第一四波束单元与第二四波束单元，组成八波束阵列天线；四波束单元中阵列天线均处于同一水平面且设置在介质基板上，均为四叶草形状且相差45°，两块介质基板相连接底端设置有金属地板；短路销钉设置于阵列天线叶片顶端，依次贯穿阵列天线、介质基板与金属地板连接；同轴内导体金属柱设置于阵列天线叶片交界处，贯穿阵列天线、介质基板与金属地板，与馈电端口连接。本发明提供了一种小巧、多波束切换时的重合带宽更宽且切换状态更多的波束切换天线。
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公开(公告)号：CN119299029A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411402868.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B1/7163 , H04L25/02 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种有限标记数据下的UWB信道环境状态识别方法。该方法包括：选取UWB(Ultra Wide Band，超宽带)CIR(Channel Impulse Response，信道脉冲响应)数据片段，通过连续小波变换和格拉姆角场变换将UWB信道脉冲响应数据转换为二维图像；构建融合视觉转换器(Vision Transformer，ViT)、宽残差网络(Wide Residual Network，WideResNet)、通道注意力机制压缩和激励(Squeeze‑and‑Excitation，SE)模块的混合网络，将二维图像输入到混合网络，混合网络结合半监督学习算法SoftMatch得到在有限标记数据下UWB信道状态分类识别结果。本发明方法将半监督学习算法应用于基于UWB CIR信号的信道状态识别任务，能够在标记数据稀缺的情况下，显著提高信道状态识别的准确性，同时大幅度减少了人工标注所需的时间和经济成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118972938A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410966713.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于超宽带的非暴露空间定位方法及系统，属于超宽带定位技术领域，计算单标签与多基站间的距离计算，实现多标签间的有序测距；识别所获距离值中非视距的部分，并对其进行校正；根据视距和校正后的非视距测距值，用以计算标签的位置。本发明对于非视距测距结果，采集超宽带信号特征并使用机器学习中的分类模型设计识别算法，并对识别出的非视距测距值使用曲线拟合算法进行校正；接着对于校正后的测距值，以TOA算法为基础改进定位算法，并额外设计新型算法作为非视距环境下的补充，同时使用卡尔曼滤波算法提高定位精度；最后基于CAN总线设计层级结构，实现定位方法中各层级间的数据互通。
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公开(公告)号：CN117934819A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410315833.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/25 , G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06Q50/50 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种轨道缺陷检测系统鲁棒性提升方法，首先对采集到的轨道缺陷数据进行预处理，按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于YOLOv5目标检测模型生成轨道缺陷检测模型，采用一系列指标对轨道缺陷检测模型性能进行评估，通过训练集进行初训练得到初训练模型；采用变异生成算法生成更具多样性的训练样本，将训练集上生成的多样性数据与原始训练集合并来对初训练模型进行重训练，最大化模型在多样性测试样本上的性能，以此提高轨道缺陷检测系统的鲁棒性。结果显示相较于初训练模型，重训练模型在不同扰动下各方面性能都有所提升，重训练轨道缺陷检测模型在测试集上表现出更好的效果。
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公开(公告)号：CN116822222A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310800167.5
申请日：2023-06-30
Abstract: 本发明提供了一种功能状态与用户行为动态同步联动全局闭环功能自动验证方法。该方法包括：基于用户需求和产品功能生成功能能力FC，根据生成的FC定义功能状态模型FSM的元素，确定FSM的元素之间的关系，生成FSM；基于FSM和仿真平台之间的动态同步互连来模拟用户与系统之间的交互行为。本发明提供了一个融合专家经验知识、动态同步验证和反向优化设计的集成框架，为后续系统和组件层级的设计奠定基础，并可扩展到系统和组件层级的功能安全验证，以实现整个产品生命周期的安全保障。
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公开(公告)号：CN108717625B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810522440.1
申请日：2018-05-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/10 , G06F16/18 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种铁路电务工作流的生成方法。包括：从信息系统记录的事件日志中检测直接循环结构；根据直接循环检测结果，对事件日志进行解耦合处理；从解耦合处理后的事件日志中检测间接关联结构；对间接关联检测结果进行去冗余处理；从解耦合处理后的事件日志中检测直接关联结构；根据次序关系构造连接库所；根据连接库所构造有向弧集合。最后，根据变迁、连接库所和有向弧集合生成铁路电务工作流模型。本发明实施例对事件日志进行次序关系检测，对电务生产活动进行建模，使得工作流引擎能被模型驱动，可以有效地生成铁路电务工作流。
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公开(公告)号：CN113780292B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111011851.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法。该方法包括：构建FCN网络模型，利用训练数据集对FCN网络模型进行训练，得到用于图像数据的语义分割的训练后的FCN网络模型；将D‑S证据理论移植于所述训练后的FCN网络模型，得到重构后的FCN网络模型；将待分割的图像数据输入到重构后的FCN网络模型，FCN网络模型输出待分割图像的分类结果，利用D‑S证据理论指标计算出每个像素点的分类结果不确定值。本发明可以在短时间内有效完成对语义分割不确定度的量化计算，极大提高计算效率，节约时间、资源成本。
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