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编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。 相似文献
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提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法,适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子,使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势,是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法,并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。 相似文献
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着重探讨了干预型交通事件影响分析传递函数-噪声模型的一般形式,及其识别、标定与检验的方法,并应用该模型对高速公路隧道内交通事件的交通量的影响进行了分析。 相似文献
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本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。 相似文献
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2006年7月17至22日,由Honda F1车队部分成员组成的特别团队前往美国犹他州Bonneville盐湖床,目标就是打破“F1赛车最高速度纪录”的时速400公里的关卡。这空间是怎样一辆令人冲动的战车呢?[编者按] 相似文献
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