为了提高效率,降低培训成本并推广使用计算机来取代管制模拟机中的飞行员席位,采用集成学习的策略来生成飞行员复诵指令。选用5个大规模预训练语言模型进行微调,并使用K折交叉验证来筛选出性能较好的4个模型作为基础模型来构建集成学习...为了提高效率,降低培训成本并推广使用计算机来取代管制模拟机中的飞行员席位,采用集成学习的策略来生成飞行员复诵指令。选用5个大规模预训练语言模型进行微调,并使用K折交叉验证来筛选出性能较好的4个模型作为基础模型来构建集成学习模型。所构建的集成学习模型在管制指令数据集上取得在本领域中的最优效果。在通用的ROUGE(recall-oriented understudy for gisting evaluation)评价标准中,取得R_(OUGE-1)=0.998,R_(OUGE-2)=0.995,R_(OUGE-L)=0.998的最新效果。其中,R_(OUGE-1)关注参考文本与生成文本之间单个单词的匹配度,R_(OUGE-2)则关注两个连续单词的匹配度,R_(OUGE-L)则关注最长公共子序列的匹配度。为了克服通用指标在本领域的局限性,更准确地评估模型性能,针对生成的复诵指令提出一套基于关键词的评价标准。该评价指标准基于管制文本分词后的结果计算各个关键词指标来评估模型的效果。在基于关键词的评价标准下,所构建模型取得整体准确率为0.987的最优效果,对航空器呼号的复诵准确率达到0.998。展开更多
查询应答器是一种具有综合利用价值、保证列车运行安全、提高运输效率的重要基础设施。文中介绍了查询应答器的一般性原理 ,包括应答器的几何尺寸与车载设备接收数据帧大小的关系、数据传输率与循环冗余校验等。并给出了应答器用于提速...查询应答器是一种具有综合利用价值、保证列车运行安全、提高运输效率的重要基础设施。文中介绍了查询应答器的一般性原理 ,包括应答器的几何尺寸与车载设备接收数据帧大小的关系、数据传输率与循环冗余校验等。并给出了应答器用于提速的一般性方案。同时根据广深线地面信号及 L SK列车分级速度控制系统的特点 ,提出了应答器与机车信号及 L SK列车自动控制系统相结合用于该提速区段的方案。经试验表明 ,经过修改后的 L SK系统软件 ,除原有功能保持不变 ,可以在应答器提速区段完成提速功能外 ,并能在该区段提速完成后可靠恢复原有的 L SK控车模式。这个方案是国内首次在既有运营线上成功试验运行的点式与连续式信号结合的控车模式 ,安全上具有硬件和软件两个层面的防护 ,是故障导向安全的。展开更多
文摘为了提高效率,降低培训成本并推广使用计算机来取代管制模拟机中的飞行员席位,采用集成学习的策略来生成飞行员复诵指令。选用5个大规模预训练语言模型进行微调,并使用K折交叉验证来筛选出性能较好的4个模型作为基础模型来构建集成学习模型。所构建的集成学习模型在管制指令数据集上取得在本领域中的最优效果。在通用的ROUGE(recall-oriented understudy for gisting evaluation)评价标准中,取得R_(OUGE-1)=0.998,R_(OUGE-2)=0.995,R_(OUGE-L)=0.998的最新效果。其中,R_(OUGE-1)关注参考文本与生成文本之间单个单词的匹配度,R_(OUGE-2)则关注两个连续单词的匹配度,R_(OUGE-L)则关注最长公共子序列的匹配度。为了克服通用指标在本领域的局限性,更准确地评估模型性能,针对生成的复诵指令提出一套基于关键词的评价标准。该评价指标准基于管制文本分词后的结果计算各个关键词指标来评估模型的效果。在基于关键词的评价标准下,所构建模型取得整体准确率为0.987的最优效果,对航空器呼号的复诵准确率达到0.998。
文摘查询应答器是一种具有综合利用价值、保证列车运行安全、提高运输效率的重要基础设施。文中介绍了查询应答器的一般性原理 ,包括应答器的几何尺寸与车载设备接收数据帧大小的关系、数据传输率与循环冗余校验等。并给出了应答器用于提速的一般性方案。同时根据广深线地面信号及 L SK列车分级速度控制系统的特点 ,提出了应答器与机车信号及 L SK列车自动控制系统相结合用于该提速区段的方案。经试验表明 ,经过修改后的 L SK系统软件 ,除原有功能保持不变 ,可以在应答器提速区段完成提速功能外 ,并能在该区段提速完成后可靠恢复原有的 L SK控车模式。这个方案是国内首次在既有运营线上成功试验运行的点式与连续式信号结合的控车模式 ,安全上具有硬件和软件两个层面的防护 ,是故障导向安全的。
