基于广义神经网络的轨道电路故障诊断方法研究

• 作者: 刘玉杰 孙彤 褚俊英
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: ZPW-2000 糊c均值聚类算法 广义神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 字数: 2341字
• 语种: 中文

摘要

针对ZPW-2000型轨道电路故障诊断难、诊断效率低等问题,提出一种基于模糊c均值聚类算法(FCM)和广义神经网络(GRNN)结合的ZPW-2000型轨道电路故障诊断方法.首先采用模糊c均值聚类对故障样本数据分为9类,并得到每类的聚类中心和个体模糊隶属度矩阵,再采用广义神经网络对样本数据作近一步判断,最后采用现场故障数据进行验证,得到较好的诊断精度,因此该法能够为现场维护人员提供诊断辅助,提高了诊断效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙彤		1	0	0.0	0.0
2	褚俊英		1	0	0.0	0.0
3	刘玉杰		1	0	0.0	0.0