简介:为了解决边坡定期检测传统手写纸记、工作效率低的问题,基于云服务开发一套边坡智能检测系统,涵盖数据采集、数据管理、检测评价、报告报表、检测分析等几大功能,以提高边坡检测自动化、规范化、数据管理信息化程度。系统由PAD端、云端、WEB端3个主要部分组成,分别实现数据的电子化采集、实时安全存储及智能化管理,用于边坡定期检测及专项检测,支持检测参数包括坡面防护、挡土墙、抗滑桩、锚固工程、坡体、截排水系统等。该系统可实现检测数据输入无纸化、数据处理自动化、报告生成一键化、检测信息数字化,检测数据采集、传输、存储、计算、评价、报告一体化完成,从而大大节约人力资源成本,提高劳动生产率,同时有助于边坡技术状况大数据的积累。
简介:针对轨道电路故障信息存在大量重复样本和冗余属性,提出一种基于粗糙集和C4.5决策树算法相融合的轨道电路故障诊断方法。轨道电路故障特征数据多为连续量,需要根据模糊集理论对故障样本进行模糊化,形成离散决策表。利用粗糙集处理不完备决策表的能力,去除离散决策表的冗余属性得到约简表,结合决策树c4.5算法对约简决策表进行快速训练提取诊断规则,产生的诊断规则清晰、可解释性强,能够直接运用于轨道电路故障诊断中。最后利用模拟数据仿真验证该方法的有效性,与ID5算法和BP神经网络法进行对比,仿真测试表明该方法具有更高的诊断效率和准确率,对实现轨道电路快速鲁棒故障诊断具有一定意义。