铁路工程建设项目风险管理的研究

文章针对铁路工程建设项目工程量大,建设工期长,投资巨大,易受不可抗拒因素和意外事故的影响,具有风险性大,风险不确定的特点,介绍了铁路工程建设项目风险的特点、内容,给出了识别、分析与决策的方法。     

基于机器学习的恶意程序检测研究

传统的基于特征代码的商用病毒扫描器可以有效地发现已知的恶意程序,但却不能可靠地发现未知的恶意程序。将机器学习技术应用于恶意程序检测,可以准确有效地发现未知恶意程序。讨论了基于机器学习的恶意程序检测方法,并提出结合RIPPER和贝叶斯方法检测程序。     

基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究

主要论述将遗传算子与两个机器学习方法—Michigan法和基于Pitt法的一个演化程序相结合,对某个输入信息通过其预先的属性和属性值,经过分级系统中分级规则,得出有意义的输出结果。并将这一理论应用到归纳推理代数中进行验证。     

铁路工程水土保持监测指标体系研究

结合铁路工程施工工艺与水土流失特点,提出铁路水土保持监测指标体系的构建原则,构建一套适合铁路工程建设的水土保持监测指标体系,包括5个指标类、29个指标亚类和174个指标,为铁路建设项目的水土保持监测工作提供理论依据。     

浅析铁路工程造价控制

随着计划经济向市场经济的逐步转变,工程造价管理在基本建设中的地位和作用日益显得重要。工程造价管理的目的是合理确定和有效控制工程造价。作为基本建设主体的建设单位进一步加强工程造价管理,对提高投资效益,促进基本建设发展具有重要意义。建设单位的工程造价管理必须根据自身的特点,按照基本建设的程序,从设计、施工和竣工结算三个环节入手。     

基于机器学习的自适应个性化数字图书馆模型研究

由于信息数量和种类增加,用户对数字图书馆期待更多的智能服务.本文提出通过引入机器学习技术来解决此问题,首先简要介绍了机器学习技术,说明了可适应个性化数字图书馆局限性,然后提出基于机器学习的自适应个性化数字图书馆模型,最后探讨了用户模型的自动创建.实践表明,此模型可满足用户对信息的需要,简化信息查找过程.     

基于机器学习的垃圾邮件过滤技术

垃圾邮件给人们的生活带来了极大的危害,为了制止垃圾邮件的进一步扩散,研究者们提出大量的检测算法.本文首先分析了垃圾邮件过滤的一般步骤,再对机器学习算法在垃圾邮件过滤技术中的应用进行了全面分析,最后对邮件过滤技术研究方向进行展望.     

基于知识图谱的机器学习研究前沿探析

机器学习是人工智能的一个前沿分支学科,同时也是实现人工智能的一个重要途径.以机器学习领域内的著名期刊《机器学习》(Machine Learning)和《机器学习研究杂志》(Journal of Machine Learning Research)作为样本,运用多视角引文网络分析CiteSpaceⅡ软件绘制的知识图谱显示出国际机器学习研究的前沿领域是以“数据挖掘”为代表的9个知识群;通过对知识图谱的深度解读,进一步揭示出机器学习研究的前沿演化路径.     

基于机器学习的中文微博情感分类研究

在中文微博数据的文本情感分类任务中使用机器学习方法 ,为研究不同的特征集对情感分类准确率的影响,综合了一元词特征、句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征用于支持向量机分类器中,通过准确率、召回率、F指数比较分析不同特征组合对于分类性能的影响。所提方法用于微博数据中关于药品二甲双胍的评论文本,实验结果表明,一元词特征对文本情感分类的准确率高于其他单类特征,而在与句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征的综合使用得到了最高的分类精度。     

铁路工程施工路基沉降控制研究

铁路工程施工有很多重点内容,而路基沉降控制应该是重中之重,因为路基沉降控制工作既关系到整个铁路工程的质量,也关系到火车的安全通行,同时对施工效益也有一定的影响,现在高铁路基要求零沉降路基,所以做好铁路工程施工路基沉降控制十分重要。本文主要通过对铁路工程施工路基沉降控制的必要性的介绍,进而探讨了其控制对策,希望对我国铁路工程的施工提供帮助。     

铁路工程项目的成本控制

铁路工程项目成本是指在工程项目上发生的全部费用的总和,包括直接成本和间接成本。铁路工程项目经理部的成本控制,实际控制的是责任成本,就是指在工程项目成本的形成过程中,项目经理部按其职责范围或预期的责任成本分解指标,对消耗的人力资源,物质资源进行控制的过程。     

铁路工程造价管理体系的现状及优化策略研究

随着我国加入世界贸易组织以后,铁路工程的造价也出现了一种新的趋势,逐渐向国际化的发展方向靠拢,但是我国在铁路造价管理方面还存在着很多的问题与弊端,面对世界联系的日益密切,跟上时代的步伐,对我们国家的铁路造价管理是十分必要的。     

当前铁路工程监理的现状及发展

当前铁路工程监理存在很多问题,文章计时怎样解决这些问题提出了一些见解,并就铁路工程监理的发展方向进行了分析和探讨.     

基于机器学习的网络通信流量分析技术研究

随着计算机网络通信技术的高速发展,海量的信息需要在计算机网络间传输,为提高网络资源的传输效率,掌握网络运行的规律、用户的上网行为规律和网络异常情况等,均需要对网络通信流量进行检测、分析和发现,以高效利用和管理好网络资源。提出基于机器学习的流量分析模型,利用改进的Boosting算法,作为认识、管理和优化网络环境的基础参考依据,阐明计算机网络通信流量分析的目的、方法和应用意义。     

机器学习理论研究

文章开始介绍了机器学习的几个典型算法,并对当前的热点统计学习理论基本概念及发展前景进行了分析,在文章最后介绍了机器学习理论与其他相关领域的关系。     

一种基于机器学习的研究前沿识别方法研究

研究前沿是科技创新过程中最具潜力和前瞻性的研究方向,尽早识别研究前沿对科学研究、企业研发资源优化配置、政府创新战略前瞻部署等至关重要。针对目前在研究前沿识别研究中存在的不足,提出一种基于机器学习的研究前沿识别方法。该方法首先通过构建机器学习模型来识别出潜在高被引论文,解决利用引文分析法来识别研究前沿的时滞性问题,并将潜在高被引论文纳入研究前沿识别的高被引论文核心文档集中;其次,以高被引论文核心文档集为数据源,利用聚类分析法识别出研究前沿主题,并对研究前沿主题进行对比和评价分析,进而识别出研究前沿;最后,以太阳能光伏电池研究领域为例进行了实证研究,验证了该方法的可行性和有效性,为研究前沿识别提供了新的研究方法。     

铁路工程项目的成本控制

铁路工程项目成本是指在工程项目上发生的全部费用的总和,包括直接成本和间接成本。铁路工程项目经理部的成本控制,实际控制的是责任成本,就是指在工程项目成本的形成过程中,项目经理部按其职责范围或预期的责任成本分解指标,对消耗的人力资源,物质资源进行控制的过程。     

基于数智化的铁路工程高效益施工组织技术研究

近年来,我国铁路建设取得了长足进步,特别是经过“十二五”“十三五”的铁路大发展,铁路工程施工组织技术和管理积累了大量实践经验,已经达到了较高水平。目前,我国铁路建设正朝着高质量、高效益的方向迈进,对施工组织管理提出了更高的要求。通过对现行铁路工程施工组织存在问题进行分析,以提高铁路工程施工组织效益为原则,本文基于数智化技术,从科学决策工期、合理安排施组和提升施工组织效率等三个方面进行了系统研究,提出了针对性的优化策略,同时构建了铁路组织数智管理系统,为铁路建设的高质量发展奠定坚实基础,提升铁路工程施工组织数智管理水平。     

基于机器学习的Web文本自动分类

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的架构,提出了中文Web文档自动分类的主要技术问题。介绍了中文Web文档自动分类工具的总体设计,它主要包括网络蜘蛛、中文分词、特征选取和贝叶斯分类器等功能模块。最后对中文Web文档自动分类器进行了实验。     

浅谈铁路工程采空区的注浆治理

本文简述了采空区的定义及分类,采空区的注浆治理方法及适用范围,并结合胶济客运专线ZH-7标段采空区工程地质概况及其治理情况,就铁路采空区的注浆整治施工方案、施工工艺及效果检测进行了阐述,尤其对钻孔注浆孔位的布置、技术参数的选择及注浆的方式进行了说明,并通过工程施工实践提出几点建议。