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针对目前铁路现场对轨道电路故障的判别仍然采用阈值法导致维护效率偏低的问题,提出将神经网络与模糊逻辑相结合,构建区间二型神经模糊系统(interval type-2 neural-fuzzy system,IT2NFS),通过诊断模型实现对轨道电路故障模式的智能识别. 首先通过结构识别建立初步的网络结构,采用均匀设计方法生成模糊集的均值,对训练样本进行相似性测试,生成标准差和初始后件参数;再通过递归奇异值分解,优化后件参数以减小输出误差;最后,针对常见的8种故障,从实验平台上采集样本共计9000个,其中6300个样本用于模型训练,剩余2700个用于实验测试. 实验结果表明:利用IT2NFS模型进行故障诊断时,每种故障类别的识别率均在82%以上,平均正确率为90.9%,仿真用时10.59 s. 相似文献
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高速公路拓宽路基差异沉降有限元模拟及控制指标分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前中国高速公路拓宽改建中的新老路基差异沉降进行研究,利用有限元软件ABAQUS分析"余弦曲线"状差异沉降对路面结构的影响,比较最大差异沉降从1cm增加到10cm时路面应力情况,提出相应的差异沉降控制指标:最大横向变坡率为0.4%、一般横向变坡率为0.254%。 相似文献
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