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1、隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營趨勢(shì)的增強(qiáng),保障城市軌道列車安全可靠的運(yùn)營是交通領(lǐng)域迫切需要解決的問題,將城市軌道列車海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行處理是解決軌道列車監(jiān)控問題的關(guān)鍵。論文基于人工智能數(shù)據(jù)處理技術(shù),主要研究基于ART-2網(wǎng)絡(luò)模型的城軌列車監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的智能處理算法,以解決從大量的監(jiān)控列車關(guān)鍵裝備獲得的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)中快速、可靠的判別列車狀態(tài)的問題。
在對(duì)數(shù)據(jù)的處理方面,ART-2網(wǎng)絡(luò)模型可以在沒有確定的分類樣本的前提下實(shí)現(xiàn)自組織的學(xué)
2、習(xí)過程。將其應(yīng)用在城市軌道列車的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理中,通過改變網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的更新算法、建立模式識(shí)別層的優(yōu)先激活機(jī)制、設(shè)置監(jiān)督功能,解決了傳統(tǒng)的ART-2網(wǎng)絡(luò)存在模式漂移、計(jì)算效率低、存儲(chǔ)空間大的問題,改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)具有更穩(wěn)定可靠的聚類效果,更快速的模式識(shí)別功能,占用更小的存儲(chǔ)空間。
本文首先探討性的分析了城市軌道列車狀態(tài)監(jiān)控的內(nèi)涵、體系結(jié)構(gòu)、實(shí)質(zhì)和監(jiān)控的關(guān)鍵問題。并針對(duì)ART-2網(wǎng)絡(luò)模型的缺點(diǎn),提出了改進(jìn)算法,并應(yīng)用模式識(shí)別領(lǐng)域的經(jīng)典
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