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公开(公告)号：CN115271842A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210677235.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明提供了基于语义联想的购票方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括用户在当前时刻的购票语音，所述第二信息包括当前时刻的票务信息库；将所述购票语音转化成第一文本，对所述第一文本进行分词处理，得到第一词集合，并对所述第一词集合中包含的第一地名信息进行更正，得到第二词集合；基于所述第二词集合，计算所述第一文本对应的第一向量空间模型；在所述票务信息库中查找与所述第一向量空间模型相匹配的票务信息，并将其返回给所述用户。本发明通过编辑距离算法来找到与其最为相近的地名信息，以保证出发地目的地等信息的可靠性，进而保证之后的文本相似度计算，从而提高计算准确性。
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公开(公告)号：CN114741976B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210659311.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种位移预测方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取历史时间段内桥梁上任意一结构的位移数据；分别采用不同的时序分解模型对位移数据进行分解，得到多个分解结果；针对每一个分解结果中的每一个位移分量，利用有监督的模型进行学习，得到每一个位移分量对应的第一位移预测模型；将所有位移分量对应的第一位移预测模型进行合并，得到每一个分解结果对应的第二位移预测模型；基于遗传算法得到第三位移预测模型，利用第三位移预测模型进行预测。本发明将多种时序分解模型和多种经典预测模型相结合，同时采用遗传算法进行优化找到效果最佳的预测模型，提高了桥梁监测中位移数据的预测准确性。
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公开(公告)号：CN114726380B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210636103.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种监测数据无损压缩方法、装置、设备及可读存储介质，涉及数据计算技术领域，包括获取待压缩数据表；根据预设的时间差分数学模型将所有时间数据进行计算得到时间戳压缩结果；根据预设的数据进制转换数学模型将所有监测值进行计算得到待压缩数值；根据预设的哈夫曼编码数学模型将待压缩数值进行计算得到监测值压缩结果。本发明的有益效果为通过针对监测值的浮点数特性，采用包含差分思想的算法编码进行编码转换、进制转换编码和哈夫曼编码三种编码思想相结合，最终构建监测值无损压缩算法模型，完成对监测值的压缩编码，达到提高数据压缩率、降低数据库存储压力的效果。
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公开(公告)号：CN114442131B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210371123.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明提供了一种目标坐标计算的方法、装置、设备及存储介质，涉及卫星定位技术领域，本申请通过对整周模糊度的方差‑协方差阵进行正规化处理后，得到正确的整周模糊度整数解变换矩阵，并且减少解算的历元数，缩小搜索范围，实现整周模糊度的快速固定。而且本申请在求解整周模糊度时，并不需要进行Cholesky分解，能对病态矩阵进行降相关运算，得到的降相关矩阵质量更高，而且约减复杂度更低，易于实现。而且，通过本方法还可以同时得到整周模糊度整数解的对偶格，应用更加广泛，通用性较好。然后根据4颗卫星的第三参数可以实现对目标坐标的精准定位，而第三参数正确且快速的求解不仅提高了对目标坐标定位的效率，还提高了定位的精度。
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公开(公告)号：CN114442131A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210371123.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明提供了一种目标坐标计算的方法、装置、设备及存储介质，涉及卫星定位技术领域，本申请通过对整周模糊度的方差‑协方差阵进行正规化处理后，得到正确的整周模糊度整数解变换矩阵，并且减少解算的历元数，缩小搜索范围，实现整周模糊度的快速固定。而且本申请在求解整周模糊度时，并不需要进行Cholesky分解，能对病态矩阵进行降相关运算，得到的降相关矩阵质量更高，而且约减复杂度更低，易于实现。而且，通过本方法还可以同时得到整周模糊度整数解的对偶格，应用更加广泛，通用性较好。然后根据4颗卫星的第三参数可以实现对目标坐标的精准定位，而第三参数正确且快速的求解不仅提高了对目标坐标定位的效率，还提高了定位的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113570004A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111117958.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种乘车热点区域预测方法、装置、设备及可读存储介质，将需要聚类时间段的车辆载客信息进行处理，然后使用OPTICS聚类算法进行聚类，得到车辆载客信息中的聚类簇的个数和每个所述聚类簇中的对象个数信息；将所述每个所述聚类簇的对象个数与第一阈值进行对比，若所述聚类簇中的对象个数大于所述第一阈值，则将对象个数大于所述第一阈值的聚类簇输入第二模型，得到最佳K值，所述K值为所述聚类簇中心的数量；将所述最佳K值使用K‑means算法对所述第二信息进行聚类，得到为乘车的热点区域。本发明通过对车辆车载信息进行处理，然后进行二次聚类，以此来预测在给定时间段内给定区域的打车需求量。
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公开(公告)号：CN113343519A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110567442.4
申请日：2021-05-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复合材料夹芯板抗压极限载荷计算方法，其包括以下步骤：获取试验材料的层合结构和材料参数、计算子板的弯曲刚度、整个试验材料的中性轴总弯曲刚度和等效中间夹芯层板的弯曲刚度、计算试验材料的整体屈曲承载力Pcr和皱曲承载力Pwr、将皱曲承载力Pwr和整体屈曲承载力Pcr之间的最小值作为侧向受压承载力极限、根据侧向受压承载力极限对应的计算公式，计算出实际工程中使用的复合材料夹芯板中各结构尺寸的最优值。本发明通过定量分析得到复合材料夹芯板抗压极限荷载，定性分析来确定满足实际使用要求各尺寸的最优值，避免了凭经验主观选取复合材料夹芯板物理尺寸与材料带来的不利影响，从而使结构设计更加安全可靠。
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公开(公告)号：CN113343445A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110567459.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F113/24 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复合材料夹芯板稳定性设计方法，包括：建立临界屈曲荷载计算模型、对计算模型进行受力分析、推导在欧拉屈曲荷载计算公式、利用欧拉屈曲荷载计算公式设计合理的复合材料夹芯板结构。本发明考虑了墙板高宽比以及腹板个数对复合材料夹芯板的临界屈曲荷载的影响，通过本方法的计算，可通过改变腹板个数以及板件宽度得出最佳的防止稳定性破坏的墙板构造。
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公开(公告)号：CN112575891A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011490611.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 西南交通大学 , 四川炬原玄武岩纤维科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于波形BFRP连接板的低震损梁柱节点，具体为：波形BFRP连接板和BFRP开孔板的一端通过环氧树脂粘贴在竖向BFRP管管壁外侧；波形BFRP连接板的另一端部设置平台段，平台段上预留通孔，该通孔与梁纵钢筋端部的弯钩连接；BFRP开孔板、波形BFRP连接板和梁纵钢筋通过混凝土浇筑成整体，形成横梁；竖向BFRP管管内填充混凝土形成立柱。本发明可实现有效增大梁端的弹性变形能力，在中小地震作用下，可有效减轻梁柱节点的地震损伤；在强震作用下，可BFRP板、钢筋等重要材料均保持弹性，仅有部分混凝土出现损伤，震后仅需清除梁端破损混凝土，重新浇筑成形即可。
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公开(公告)号：CN119339091B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411884912.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于随机采样的点云数据处理方法、装置设备及介质，涉及点云分析技术领域，所述方法包括获取原始点云信息；根据所述原始点云信息进行特征编码处理，基于随机采样的下采样操作获取深层次特征得到编码信息；对所述编码信息进行特征解码处理，基于多维度的插值拼接与转置卷积操作得到解码信息；基于所述解码信息构建得到点云语义分割模型，并使用点云语义分割模型对所述原始点云信息进行数据处理，得到点云语义分割结果。本发明解决了现有的点云语义分割模型在对宏大场景下的点云数据中存在处理时间慢、参数量多和分割性能不高的问题，以及在标签数量具有显著差异的情况下，存在丢失模型对小数量标签的语义分割精度的问题。
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