基于蝙蝠算法的模糊神经网络25Hz相敏轨道电路故障诊断研究



基于蝙蝠算法的模糊神经网络25Hz相敏轨道电路故障诊断研究

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基于蝙蝠算法的模糊神经网络25Hz相敏轨道电路故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-14页
1.1 选题背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 国外研究现状	第11页
1.2.2 国内研究现状	第11-12页
1.3 主要研究内容	第12-14页
2 25Hz相敏轨道电路基础理论与建模分析	第14-24页
2.1 25Hz相敏轨道电路的工作原理介绍	第14-15页
2.2 25Hz相敏轨道电路的常见故障分析	第15-17页
2.2.1 25Hz相敏轨道电路的基本工作状态	第15-16页
2.2.2 25Hz相敏轨道电路故障分析	第16-17页
2.3 25Hz相敏轨道电路的四端网络模型分析与参数计算	第17-21页
2.4 轨道区段特征模拟量分析计算	第21-22页
2.5 25Hz相敏轨道电路的故障诊断系统的总体方案设计	第22-23页
2.6 小结	第23-24页
3 蝙蝠优化算法	第24-39页
3.1 标准蝙蝠算法	第24-30页
3.1.1 蝙蝠优化算法基本思想	第24页
3.1.2 蝙蝠的回声定位行为	第24页
3.1.3 蝙蝠算法的基本步骤	第24-27页
3.1.4 蝙蝠优化算法特点	第27页
3.1.5 蝙蝠算法性能验证及结果分析	第27-30页
3.2 改进蝙蝠算法设计	第30-38页
3.2.1 混沌初始化种群	第30-32页
3.2.2 自适应惯性权重因子	第32-33页
3.2.3 自适应变异操作	第33-34页
3.2.4 改进蝙蝠算法求解流程	第34-36页
3.2.5 基于改进蝙蝠算法模型的求解与分析	第36-38页
3.3 小结	第38-39页
4 基于IBA-FNN的25Hz相敏轨道电路故障诊断	第39-51页
4.1 模糊神经网络模型结构	第39-42页
4.1.1 模糊逻辑系统	第39-40页
4.1.2 人工神经网络	第40-41页
4.1.3 模糊逻辑与人工神经网络融合	第41-42页
4.2 蝙蝠算法优化模糊神经网络	第42-44页
4.2.1 基于蝙蝠算法优化模糊神经网络参数	第42-43页
4.2.2 蝙蝠算法-模糊神经网络故障诊断算法步骤	第43-44页
4.3 基于IBA-FNN的25Hz相敏轨道电路故障诊断	第44-50页
4.3.1 模糊神经网络模型结构的建立	第44-45页
4.3.2 模型参数的选取	第45-47页
4.3.3 25Hz相敏轨道电路模型的确定	第47页
4.3.4 IBA-FNN模型的学习训练	第47-50页
4.3.5 对比模型及结果与分析	第50页
4.4 小结	第50-51页
结论	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-57页
攻读学位期间的研究成果	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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