【摘 要】
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模糊神经网络是智能技术的一个重要分支,它是神经网络与模糊系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.该文研究了模糊神经网络建模和学习方法及其性能;针对预测铁路信号
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模糊神经网络是智能技术的一个重要分支,它是神经网络与模糊系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.该文研究了模糊神经网络建模和学习方法及其性能;针对预测铁路信号灯使用寿命这一特定任务,对模糊神经网络进行建模和仿真.主要工作包括以下几个方面:在分析模糊系统和神经网络理论的基础上,探讨它们各自的优越性和不足.对BP神经网络模型逼近性能进行计算机仿真研究,分析了BP算法的优缺点.研究模糊神经网络的结构、建模方法和学习算法;对模糊神经网络的理论和算法进行计算机仿真验证;通过模糊神经网络与BP网络进行比较仿真研究,显示模糊神经网络在非线性逼近能力和学习能力方面的优越性.在仿真的基础上,把模糊神经网络理论运用到铁路信号灯监测系统当中;设计了两输入单输出的模糊神经网络模型,给出网络前向算法和BP学习算法的设计方法;以信号灯电压电流作为输入参数对信号灯的工作寿命进行预测.用教师数据训练模糊神经网络,并对网络的泛化能力进行验证.提出基于模糊神经网络的铁路信号灯监测系统构建方案.系统中应用CAN总线和电力线载波通信相结合的方式,对信号灯的各种参数进行采集、存储到上位机的数据库中,该文给出系统主要软硬件的设计方法;运用设计的模糊神经网络对信号灯的工作寿命进行预测,并对信号灯的工作状态进行监控和报警.
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