[发明专利]基于深度卷积神经网络的轨道电路故障自动诊断方法在审
| 申请号： | 202010333737.0 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111626416A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 黄春雷;周明晰;李逸峰;禹建丽;卢姣 | 申请（专利权）人： | 黑龙江瑞兴科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G01R31/28 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 卫煜睿 |
| 地址： | 150000 黑龙江省哈尔滨*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的轨道电路故障自动诊断方法，首先，获取轨道电路的实时变化数据，建立轨道电路故障类型数据集，将数据集划分为训练样本和测试样本；其次，建立一维的深度卷积神经网络，输入训练集样本训练网络模型，通过测试样本评估网络模型的准确率，得到训练好的一维深度卷积神经网络模型；最后，将轨道电路的实时变化数据输入训练好的深度卷积神经网络模型，通过神经网络建立输入与输出之间的映射关系，输出故障类型，定位故障位置。本发明方法可以提高型轨道电路故障诊断效率和准确率，有助于现场维护人员对故障进行快速处理，提高轨道电路维护维修效率和智能化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 轨道电路 故障 自动 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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