【摘 要】
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针对铁路道岔故障中几种常见类型故障,为尽量减少道岔故障误分类所造成的损失,特建立基于遗传算法的代价敏感RBF神经网络模型以及基于该模型的道岔故障诊断系统.模型通过建立
【机 构】
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河北省科学院应用数学研究所,河北省信息安全认证工程技术研究中心,石家庄精英中学
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针对铁路道岔故障中几种常见类型故障,为尽量减少道岔故障误分类所造成的损失,特建立基于遗传算法的代价敏感RBF神经网络模型以及基于该模型的道岔故障诊断系统.模型通过建立代价敏感适应度函数,实现基于遗传算法的RBF神经网络向代价最优的方向进行随机搜索.利用某车站道岔动作电流监测数据进行验证,证明系统能够提高故障数据的识别精度,降低故障数据的误分类代价.该系统可帮助维护人员快速、准确地对道岔故障进行诊断,缩短故障处理时间,提高铁路行车的安全性.
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