| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 文章结构与内容 | 第13-15页 |
| 2 ZPW-2000A轨道电路预警系统研究 | 第15-26页 |
| 2.1 ZPW-2000A轨道电路 | 第15-17页 |
| 2.2 ZPW-2000A轨道电路故障分析 | 第17-25页 |
| 2.2.1 现场案例分析 | 第17-21页 |
| 2.2.2 补偿电容失效后果 | 第21-23页 |
| 2.2.3 调谐单元故障 | 第23-25页 |
| 2.3 系统功能模块分析 | 第25-26页 |
| 3 模糊神经网络建模可行性分析 | 第26-31页 |
| 3.1 模糊技术 | 第26-27页 |
| 3.1.1 模糊系统构架 | 第26-27页 |
| 3.1.2 IF-THEN规则 | 第27页 |
| 3.1.3 模糊推理机 | 第27页 |
| 3.2 神经网络技术 | 第27-29页 |
| 3.2.1 神经网络模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 学习方式 | 第28页 |
| 3.2.3 泛化性能 | 第28-29页 |
| 3.2.4 样本选择 | 第29页 |
| 3.3 模糊神经网络构建基础 | 第29-31页 |
| 3.3.1 模糊系统不足 | 第29页 |
| 3.3.2 神经网络的缺点 | 第29-30页 |
| 3.3.3 模糊神经网络融合 | 第30-31页 |
| 4 模糊神经网络预警模型 | 第31-45页 |
| 4.1 模型参数选取 | 第32-33页 |
| 4.2 确定网络复杂度 | 第33-34页 |
| 4.3 训练样本及预处理 | 第34-35页 |
| 4.4 模型学习规则 | 第35-40页 |
| 4.4.1 建立模糊推理表 | 第35页 |
| 4.4.2 确定隶属函数 | 第35-38页 |
| 4.4.3 IF-THEN规则的实现 | 第38-40页 |
| 4.4.4 规则检验 | 第40页 |
| 4.5 模型训练 | 第40-45页 |
| 5 基于模糊神经网络的ZPW-2000A轨道电路预警系统 | 第45-53页 |
| 5.1 训练仿真 | 第45-49页 |
| 5.2 系统输出 | 第49页 |
| 5.3 人机交互界面演示 | 第49-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附表A | 第57-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |