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基于卷积神经网络的ZPW-2000 R轨道电路运行状态智能识别
文献摘要：
为提高ZPW-2000 R轨道电路诊断系统的判定准确性和运行效率,提出了一种基于卷积神经网络的轨道电路运行状态智能识别方法.首先,根据轨道电路监测数据集构建轨道电路运行状态灰度图谱,以精准表达轨道电路的运行状态,并通过图像缩放建立实验样本;其次,构建卷积神经网络模型并对轨道电路运行状态灰度图谱进行特征提取与模式识别.实验结果表明,本文提出的方法对轨道电路运行状态识别的准确率为100％,可有效识别轨道电路正向占用状态、逆向占用状态和空闲状态.
文献关键词：
轨道电路;卷积神经网络;灰度图像
中图分类号：
作者姓名：
陈洪根;李诗宇;邓阳;禹建丽;黄春雷
作者机构：
郑州航空工业管理学院 管理工程学院,河南 郑州 450046;黑龙江瑞兴科技股份有限公司,黑龙江 哈尔滨 150030
文献出处：
引用格式：
[1]陈洪根;李诗宇;邓阳;禹建丽;黄春雷-.基于卷积神经网络的ZPW-2000 R轨道电路运行状态智能识别)[J].郑州航空工业管理学院学报,2022(04):76-82
A类：
B类：
ZPW,轨道电路,电路诊断,诊断系统,定准,智能识别方法,数据集构建,精准表达,图像缩放,卷积神经网络模型,模式识别,运行状态识别,空闲状态,灰度图像
AB值：
0.240188
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