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公开(公告)号：CN116679606A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310966409.8
申请日：2023-08-02
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于Delta‑Debugging的列车运行控制系统故障定位方法，首先依据智能高速铁路临时限速场景的特点，建立CTCS自适应组合测试模型，然后根据覆盖维度和CTCS测试参数交互条件生成测试用例，通过自适应组合测试流程进行测试，得到的CTCS组合测试结果中，未通过测试的测试用例则转到故障定位阶段，采用Delta‑Debugging算法，生成附加测试用例；接着利用失败测试用例与通过测试用例间的差异生成关注模式，在附加测试用例和关注模式中使用约束处理策略，最终定位出最小故障模式。测试实验表明，本发明的故障定位方法故障检测率高，可有效降低CTCS故障注入组合测试成本，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN119046168A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411496900.X
申请日：2024-10-25
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种新型列车运行控制系统测试用例自适应排序方法，首先，分析新型列车运行控制系统结构及相关功能，提取临时限速场景中子系统的关键状态，生成初始测试用例集；然后，采用文本聚类算法和覆盖聚类算法对初始测试用例集进行聚类分析，将聚类结果按照一定的权重组合，得到测试用例相似性矩阵，划分测试用例为不同的测试用例簇；最后，以平均故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为多目标优化的度量指标，采用NSGA‑Ⅱ算法与历史执行信息对测试用例集进行自适应排序，得到最终的测试序列。本发明提高了CTCS‑N功能的测试效率，与AP、AC‑CAP和AAR‑CAP方法相比较，标准平均故障检测率的表现更优，排序结果具有更好的故障检测效果。
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公开(公告)号：CN118643578B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411116421.0
申请日：2024-08-14
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积生成对抗网络的高原地区铁路线路设计方法，首先，构建高原地区铁路线路参数设计影响因素的初选指标体系；其次，选用GIS指标图和包含建设完成的铁路线路的高程图训练数据；以训练后的初选指标体系构建属性决策表并将数据归一化后，利用IFA‑NRSR算法对指标进行属性约简，得到优化后的指标体系；最后，将优化后的指标体系输入生成器网络结构，输出包含铁路线路的高程图；再将高程图输入判别器网络结构，输出高原地区铁路线路图。本发明提升了铁路线路设计的精确度和效率，能够学习真实环境中铁路周围的关键特征和纹理，生成与现实中铁路线路几乎一致的走向方案，为未来铁路线路设计提供一种新的参考途径。
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公开(公告)号：CN107949023B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201711251627.4
申请日：2017-12-01
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种CBTC系统切换算法，扫描列车周围AP的接收信号强度，发现新AP；根据新AP的接收信号强度，判别是否满足切换触发条件；测量列车运行速度，根据速度值选择合适的切换门限值；执行切换，计数器加1。本发明的有益效果是能够进一步降低乒乓切换率，提高切换成功率和网络吞吐量。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116679606B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310966409.8
申请日：2023-08-02
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于Delta‑Debugging的列车运行控制系统故障定位方法，首先依据智能高速铁路临时限速场景的特点，建立CTCS自适应组合测试模型，然后根据覆盖维度和CTCS测试参数交互条件生成测试用例，通过自适应组合测试流程进行测试，得到的CTCS组合测试结果中，未通过测试的测试用例则转到故障定位阶段，采用Delta‑Debugging算法，生成附加测试用例；接着利用失败测试用例与通过测试用例间的差异生成关注模式，在附加测试用例和关注模式中使用约束处理策略，最终定位出最小故障模式。测试实验表明，本发明的故障定位方法故障检测率高，可有效降低CTCS故障注入组合测试成本，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN106899428B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201610854267.6
申请日：2016-09-27
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 一种铁路环境下机器类通信业务预测模型分类方法,所述方法包括以下步骤：预测状态初始化，并等待选择所述铁路环境下机器类通信业务预测场景；确定铁路环境下机器类通信场景，同时根据选择的环境计算转移矩阵，开始更新设备状态；产生满足泊松分布的随机到达设备，并在当前状态下产生随机数据包；如果随机到达的设备在产生随机数据包后进入下一状态，则在设备加一的基础上循环执行S1至S3步骤；如果随机到达的设备在产生随机数据包后没有进入下一状态，而是在进行下一时刻的计算，则在执行时间加一的基础上循环执行S1至S4步骤；在随机设备不再更新设备状态和数据包产生时间时，结束预测。
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公开(公告)号：CN106143537A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610577633.8
申请日：2016-07-21
Applicant: 兰州交通大学
IPC: B61L23/06
CPC classification number: B61L23/06
Abstract: 本发明公开了基于雷达的远距离铁路现场作业安全防护系统和方法，所述安全防护系统包括依次连接的雷达模块、微处理器1、无线模块1和分别连接在所述微处理器1上的液晶显示屏1、旋钮开关、降压模块，所述降压模块与所述雷达模块之间设置有电源1，所述安全防护系统还包括分别与电源2依次连接的无线模块2、微处理器2、继电器和声光告警器，所述微处理器2上连接有液晶显示屏2，所述无线模块1与所述无线模块2通过数据传送相连接；有效提升来车预警距离，避免在瞭望条件不佳的线路地段或者由于防护人员疏忽不能及时通知现场施工人员避让事故的发生。
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