### IEC 61133 标准详解 #### 标准概述 IEC 61133，即《铁道设施·铁道车辆·车辆组装后和运行前的整车试验》（英文名：Railway applications – Rolling stock – Testing of rolling stock on completion of construction and before entry into service），是一项国际性标准，主要针对铁路车辆在制造完成后的测试程序以及在正式投入运营之前所需进行的一系列检查与验证。 #### 标准目的 该标准旨在确保铁路车辆的安全性和可靠性，通过规定一套标准化的测试流程来评估车辆的各项性能指标是否符合安全运营的要求。这对于提高整个铁路系统的安全水平具有重要意义。 #### 标准内容 IEC 61133 第二版于2006年10月发布，是基于之前版本的更新和完善。本标准主要包括以下几个方面的内容： 1. **范围**：明确了本标准适用的对象为铁路车辆，包括但不限于机车、客车、货车等。 2. **规范性引用文件**：列出了本标准制定时参考的相关国际标准和技术文档。 3. **术语和定义**：对标准中涉及的专业术语进行了详细的解释和定义。 4. **测试方法**：详细规定了车辆组装完成后以及正式投入服务前应进行的各种测试项目，包括但不限于： - **静态测试**：如结构强度测试、振动测试等。 - **动态测试**：如制动系统性能测试、转向架动态响应测试等。 5. **测试条件**：包括环境条件、测试设备的要求等。 6. **测试结果评价**：对于测试数据的处理方法、合格判定准则等内容进行了规定。 #### 标准特点 - **综合性**：IEC 61133 标准覆盖了铁路车辆从设计到生产再到投入使用的全过程，确保每个环节都达到高标准的安全要求。 - **实用性**：该标准不仅提供了理论指导，还详细规定了具体的测试方法和评估标准，便于实际操作。 - **国际化**：作为一项国际标准，IEC 61133 在全球范围内得到了广泛的认可和应用，有助于促进各国之间的技术交流和合作。 #### 发展历程 自1997年起，国际电工委员会（IEC）对其发布的所有出版物进行了编号调整，将编号起始值改为60000。例如，原IEC 34-1 变更为IEC 60034-1。此外，为了方便用户获取最新的标准信息，IEC 还提供了包含修订内容的整合版本，并通过其官方网站（www.iec.ch）和其他渠道向公众提供标准的有效性信息、新版本的发布情况、正在研究的主题及进展等。 #### 结论 IEC 61133 是一个重要的国际标准，对于保障铁路运输安全、提高车辆性能具有不可替代的作用。随着技术的进步和需求的变化，该标准也在不断地更新和完善之中。对于从事铁路车辆设计、制造和运营的企业来说，了解并遵循IEC 61133 的相关规定是非常必要的。

4.2 逐笔成交类数据 逐笔成交与快照类数据，不属于同一类别，所以没有先后次序关系。 逐笔成交有多个成交通道（TradeChannel），每个成交通道的成交序号 （TradeIndex）都应该连续，并从 1 开始。如果 VSS 程序检查到某个成交通道的 序号不连续，则可以判断为丢包，请连接数据重建端口，回补丢失数据。 4.2.1 竞价逐笔成交消息 Level-2 通过竞价逐笔成交消息发送每一笔竞价成交信息。 竞价逐笔成交消息每 3 秒发送一次。 表 4-11 竞价逐笔成交 STEP 消息 标记 域名称 必须 类型 注释

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机器学习 一、概述 1.什么是机器学习？ 人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。 机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。 自我完善、自我修正、自我增强。 2.为什么需要机器学习？ 1)简化或者替代人工方式的模式识别，易于系统的开发维护和升级换代。 2)对于那些算法过于复杂，或者没有明确解法的问题，机器学习系统具有得天独厚的优势。 3)借鉴机器学习的过程，反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——数据挖掘。 3.机器学习的类型 1)有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2)批量学习和增量学习 3)基于实例的学习和基于模型的学习 4.机器学习的流程 数据采集 数据清洗 数据 ----------------------- 数据预处理 选择模型 训练模型 验证模型 机器学习 ----------------------- 使用模型 业务 维护和升级

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