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公开(公告)号：CN106844621B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710039058.0
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种轨道机车节能操纵实时优化控制策略库构建方法，具体包括以下步骤：步骤1、数据的收集与预处理，得到标准的数据集，为后续的步骤准备数据的输入；步骤2、利用数据挖掘算法结合数据预处理结果对机车操纵日志数据进行大规模的搜索与挖掘，最终将子操作序列集合处理为一种结构化的表征形式，并存储在文本文件中；步骤3、将不同坡段类型下的频繁子操作序列集合作为基础的策略库，并将最终得到的优化策略库处理为一种结构化的表征形式，存储在文本文件中；步骤4、根据机车的状态参数，通过策略的优化运算执行策略，最终生成整条线路的优化操纵序列。该方法提高了策略设计与生成的效率，并可以进行更加节油的驾驶模式的学习。
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公开(公告)号：CN107341209B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710494548.X
申请日：2017-06-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于语义检索的BIM模型规范检测装置，包括规范与模型输入模块、建筑规范到语义查询的转换模块、BIM模型的语义信息抽取模块、BIM模型的语义模型生成模块、规范完整性检测模块和规范符合性检测模块，该检测装置基于规范的需求对BIM模型进行抽取，缩小了检测空间，提高了语义检测的查询效率；引入SPARQL查询语言和OWL本体技术，解决了BIM模型的存储格式难以被高效检索的问题。
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公开(公告)号：CN106775992B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710038009.5
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种冗余计算机系统任务补偿方法，其中任务根据任务之间资源和时序关系划分为不同的任务类型，系统冗余结构是完全镜像的，具有相同的程序逻辑和数据块，维护系统调度标志，在系统运行过程中，周期性的采集系统任务的已执行数量、已分配的数量，计算系统的负载；根据系统负载调度标志与系统超载阈值判定系统的执行方式；系统按照设计的冗余结构进行表决运行；对系统总任务集进行分配并计算任务集调度补偿代价。该方案充分利用冗余系统的硬件优势。在系统正常运行时，系统利用冗余结构，实现备份恢复、表决等功能，体现出容错计算的特征；在高负载的特殊情况下，经过系统的判定，实现负载分配。
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公开(公告)号：CN106844947B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710038010.8
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于高阶相关学习的机车节能优化自动驾驶方法，本发明首先对司机的实际驾驶数据进行经验梳理以及预处理，然后构建一个特征组来描述机车的驾驶状态，再基于由构建的特征组描述的司机实际驾驶数据作为训练数据构建超图，并通过归纳学习过程获取超图模型，所构建的超图模型可用于实时生成驾驶操作，最后通过不断的强化更新，即通过迭代训练的方式使得通过学习获得的超图模型更加准确。由于超图模型的训练不受到时间因素的限制，因此超图模型的学习拥有更好的优化空间，且机车运行过程中应用超图模型获取机车运行操纵档位时能够取得较好的节能效果。同时，将机车在线操纵运行结果作为数据输入，使得超图模型能够不断进行调整和优化。
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公开(公告)号：CN106842925B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710045758.0
申请日：2017-01-20
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的机车智能操纵方法与系统，该系统包括数据源模块、机车运行环境学习模块、评价机制学习模块和控制策略学习模块，数据源模块为机车运行环境学习模块和评价机制学习模块提供所需的数据输入，机车运行环境学习模块和评价机制学习模块将分别获得的具体的运行环境和奖赏函数值输出至控制策略学习模块。基于深度强化学习算法，机车运行环境模型以机车操纵动作的实时评价作为反馈信息，通过奖赏或惩罚当前的操纵动作，给控制策略反馈一个奖赏函数作为奖赏评价值，控制策略结合运行状态迭代地进行策略的更新与优化。本发明能更好的实现机车智能优化操纵，并极大地减少了人工参与。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287002A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910532435.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种以太坊虚拟机缺陷检测方法及系统，所提供的方法包括：获取包含有若干个以太坊的真实智能合约构建的测试数据集，根据优先级条件对所述测试数据集中每一个智能合约进行排序，选取其中优先级最高的智能合约作为目标合约；基于所述目标合约，构建所述目标合约对应的标识关键位置的抽象语法树，根据预设规则，对所述标识关键位置的抽象语法树中的关键属性进行修改，获得变异后的智能合约；将所述变异后的智能合约作为输入数据，对若干个以太坊虚拟机平台进行模拟交易，获取执行结果。本发明实施例提供的方法及系统，能够迅速、准确地检索并挖掘出以太坊虚拟机的漏洞，从而保障以太坊生态环境的安全。
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公开(公告)号：CN106970819A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710191241.2
申请日：2017-03-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于PRDL规则描述语言的C语言代码规范检查装置及其检查方法，代码规范检查装置包括五个功能模块：规则解析器，程序解析器，规则检查引擎，缺陷报告器，用户交互接口。其中，规则解析器由语义解析器和查询优化器两个子功能模块组成，负责解析PRDL规则语义生成初始逻辑查询计划，再对该计划进行重写优化。程序解析器由代码行解析器、标记流解析器、语法树解析器三个子功能模块所组成，负责对源代码进行文本特征抽取和结构特征抽取，将抽取得到的三个层次(代码行、标记、语法树)的模型融合成C程序模型。本发明对用户选择或定义的PRDL规则进行语义解析，从而获取违背规则的缺陷代码相关信息，将检查结果报告给用户进行审核与评估。
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公开(公告)号：CN106934461A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710146249.7
申请日：2017-03-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06N7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于FURIA的机车智能操纵优化规则归纳方法，其特征在于：步骤1、对机车行驶线路数据进行分段预处理，具体包括加算坡度和线路分段，得到按照加算坡度划分的各个坡段的特征信息；骤2、进行速度层数据预处理；步骤3、进行档位层数据预处理；步骤4、进行速度层模糊规则归纳；步骤5、进行档位层模糊规则归纳；步骤6、当次优化参数输入及优化结果计算执行；将该模型运用于机车操纵优化过程，得到达到尽可能低油耗效果的操纵序列；使用的司机驾驶日志数据是具有优秀驾驶习惯，并且最终驾驶机车能耗较低的驾驶数据，这样从这些数据中学习出来的模型才能具备节能优化的作用。
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公开(公告)号：CN106844947A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710038010.8
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于高阶相关学习的机车节能优化自动驾驶方法，本发明首先对司机的实际驾驶数据进行经验梳理以及预处理，然后构建一个特征组来描述机车的驾驶状态，再基于由构建的特征组描述的司机实际驾驶数据作为训练数据构建超图，并通过归纳学习过程获取超图模型，所构建的超图模型可用于实时生成驾驶操作，最后通过不断的强化更新，即通过迭代训练的方式使得通过学习获得的超图模型更加准确。由于超图模型的训练不受到时间因素的限制，因此超图模型的学习拥有更好的优化空间，且机车运行过程中应用超图模型获取机车运行操纵档位时能够取得较好的节能效果。同时，将机车在线操纵运行结果作为数据输入，使得超图模型能够不断进行调整和优化。
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公开(公告)号：CN106647269A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611190513.9
申请日：2016-12-21
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供了一种机车智能操纵优化计算方法，包括如下步骤：步骤1：对机车智能操纵优化所需信息进行预处理；步骤2：生成初始优化曲线；步骤3：基于限速进行优化调整；步骤4：基于时间偏差进行优化调整；步骤5：基于运行平稳安全档位切换的要求，对优化曲线进行调整，生成最终优化策略。每个步骤中的策略都受到机车驾驶策略影响参数的影响，这些参数在不同条件下会匹配不同的策略，共同作为策略分类属性来进行策略的分类，每个步骤的策略都可以构成策略树，树中的叶节点为最终根据分类属性匹配到的优化策略。整个方案的各个步骤满足了机车运行时准点、限速、时刻表、平稳运行、节能等各项要求，保证了良好地优化效果和整体运行效率。
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