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公开(公告)号：CN105868551A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610182316.6
申请日：2016-03-28
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G16Z99/00
摘要： 本发明公开一种故障关联规则构建方法，包括如下步骤：S1、读取故障数据记录，记录支持每个项的事务代码并统计支持每个项的事务数，得到候选k项集Ck，k＝1；S2、对候选k项集Ck采用调优算法计算得到频繁k项集Lk；S3、对频繁k项集Lk采用连接剪枝交替进行的最小候选集生成方法生成候选k+1项集Ck+1；S4、对候选k+1项集Ck+1采用调优算法计算得到频繁k+1项集Lk+1；S5、判断频繁k+1项集Lk+1是否与频繁k项集Lk相同：若是，则将频繁k项集Lk作为最优频繁项集；若否，则使k＝k+1，转入步骤S3；S6、根据最优频繁项集构建故障关联规则。本发明具有稳定性高、收敛特性好和运行速度快等优点。
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公开(公告)号：CN104392071A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410768888.3
申请日：2014-12-12
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： B61L99/00 , B61L27/0055 , B61L27/0083 , G06F17/50 , G06N99/005 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了属于高速列车系统安全技术领域的一种基于复杂网络的高速列车系统安全评估方法，该方法包括如下步骤：(1)构建高速列车系统物理结构网络模型，基于网络模型构建节点功能属性度；(2)提取部件的功能属性度、失效率、平均无故障时间作为输入量，并利用LIBSVM软件进行SVM训练；(3)进行加权kNN-SVM判断：对于无法分类的样本点进行判断，得出高速列车系统的安全性等级。对于物理结构及运行情况复杂的高速列车系统，该方法能够解决当系统中部件状态发生变化后对系统安全性影响程度的评估。实验结果表明该算法的精确度高，实用性好。
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公开(公告)号：CN103218513A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310084624.1
申请日：2013-03-15
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了城市轨道交通运行安全监测技术领域中的一种城市轨道交通运行安全的判定方法。包括采集并处理用于表征城市轨道交通站点/线路运行安全的各类指数对应的关键数据；计算用于表征城市轨道交通站点/线路运行安全的各类指数的值；对用于表征城市轨道交通站点/线路运行安全的各类指数的值进行归一化处理，并计算城市轨道交通站点/线路运行安全值；根据城市轨道交通站点/线路运行安全值，确定城市轨道交通站点/线路运行安全的级别。本发明解决了现有技术存在的问题的同时，为城市轨道交通运行系统安全评价提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117010442A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310998159.6
申请日：2023-08-09
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/047 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F30/27 , G06F119/02
摘要： 本发明提供一种设备剩余寿命预测模型训练方法、剩余寿命预测方法及系统，属于基于神经网络学习的设备寿命预测技术领域，基于设备原始退化数据集，进行特征值提取；计算Spearman相关系数作为特征值筛选的标准，选取相关性较大的若干特征值进行综合；基于主成分分析，对筛选出的若干特征值进行降维，构建设备健康指数；基于GRU神经网络，替换传统维纳过程中的退化函数，自适应学习设备的退化趋势；利用极大似然估计法，计算维纳过程中的扩散系数；构建设备剩余使用寿命的概率密度函数，该函数的数学期望值即为对设备剩余使用寿命的预测。对于复杂机电设备，能够根据退化数据实现对设备的剩余使用寿命预测，避免不必要的维修活动，提高设备的可靠性。
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公开(公告)号：CN116702896A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310740570.3
申请日：2023-06-21
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06Q50/30
摘要： 本发明提供一种基于本体的城轨运营主动安全知识图谱构建方法及系统，属于城规交通运营维护技术领域，确定实体，定义实体间的关系的种类及关系类型；根据确定的实体、实体间的关系的种类及关系类型，构建城轨运营主动安全知识图谱本体模型；基于城轨运营主动安全知识图谱本体模型，进行典型事故场景的文本数据预处理，对文本进行主题挖掘获取关键风险信息；基于依存句法分析对典型事故场景的知识三元组进行抽取；以 作为其标准元组结构导入图数据库，完成面向典型事故场景的城轨运营主动安全知识图谱的构建。本发明提供的城轨运营主动安全知识图谱的构建方法，能够为更好地组织实施城轨运营安全管理及主动安全决策提供支持。
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公开(公告)号：CN115102763B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210711457.8
申请日：2022-06-22
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置，属于网络安全检测技术领域，利用区块链进行联邦学习参与方注册和初始信誉设定，等待并处理任务申请；申请通过后分别对本地联邦学习数据集进行预处理，利用预处理后的本地数据集对机器学习或深度学习方法进行训练，得到本地模型；将本地模型参数加密上传至聚合服务器生成全局模型，迭代训练生成最终全局模型；将任务的相关信息上传至区块链进行审计，利用智能合约计算综合信誉值并对参与方的信誉进行更新。本发明根据参与方的交互状态、数据状态和资源状态来计算参与方的综合信誉，在可信条件下联合多域训练DDoS检测模型，使每个域学习到所有域的DDoS攻击知识，提高了每个域对DDoS攻击的检测能力。
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公开(公告)号：CN115374606A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210905784.7
申请日：2022-07-29
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06F119/02
摘要： 本发明提供一种复杂机电系统的故障传播诊断方法，主要包括：基于复杂机电系统内各部件间存在机械、信息、电气连接关系，构建面向复杂机电系统的拓扑网络模型；依据历史故障数据和复杂机电系统故障诊断手册，结合拓扑网络模型构建复杂机电系统故障传播网络；计算复杂机电系统的拓扑属性与功能属性，进而构建故障分步传播扩散模型，从而得到故障传播路径集；最终，构建不同故障传播路径的传播强度计算方法用以对故障传播路径的判断。本发明构建的故障诊断方法可以有效判别当某一部件发生故障后将会对哪些部件产生连锁影响，进而，针对这一系列部件进行提前维护可以有效的防止故障的蔓延，从而避免由于该故障所导致的经济财产连锁损失。
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公开(公告)号：CN115345442A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210872718.4
申请日：2022-07-21
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06Q10/06 , G06F16/901 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法及系统，属于城市轨道交通运用维护技术领域，构建城轨车辆拓扑网络模型；确定部件的功能重要度指标；确定基于拟拉普拉斯中心度的部件结构重要度指标；依据城轨车辆事故数据，建立城轨车辆系统事故专业词库；在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标；基于功能重要度指标、结构重要度指标和关键性指标，辨识城轨车辆系统关键部件。本发明充分考虑城轨车辆运行中不同风险因素对部件的影响，从车辆的拓扑分析和事故文本两方面出发，辨识城轨车辆系统关键部件，为提升城轨车辆系统风险辨识提供可靠理论方法支撑。
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公开(公告)号：CN115330139A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210874304.5
申请日：2022-07-22
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供一种城市轨道交通系统运营风险主动防控构建方法及系统，属于城市轨道交通运营维护技术领域，包括：构建城市轨道交通风险主动防控体系；基于构建的城市轨道交通风险主动防控体系，利用条件判断法辨识城市轨道交通运营风险点；基于构建的城市轨道交通风险主动防控体系，结合数据分析辨识风险传播链中关键风险点。本发明从网络化运营全局角度出发，提出预防事故的风险主动防控策略，对于提升轨道交通运营安全风险管理和保障安全高效运营具有重要的理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN115240141A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210873665.8
申请日：2022-07-21
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/10 , G06V40/20
摘要： 本发明提供一种城轨车站乘客异常行为辨识方法及系统，属于城市轨道交通运营维护技术领域，获取城轨车站区域的监控视频；利用预先训练好的检测模型，对获取的城轨车站区域的监控视频进行乘客检测，得到视频中乘客的关键点信息；基于获取的乘客关键点信息，按照动作关键特征计算方法进行计算，得到每名乘客的人体动作关键特征；利用预先训练好的随机森林模型，对乘客的人体动作关键特征进行分类处理，得到乘客当前的行为辨识结果。本发明利用监控视频实现城轨车站区域乘客异常行为辨识，通过信息化手段对车站内的乘客异常行为进行识别，提高了识别准确度，减少了车站运营人员的工作强度，对保障城轨车站的运营安全有重大意义。
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