【摘 要】
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为提高ZPW-2000R轨道电路诊断系统的判定准确性和运行效率，提出了一种基于卷积神经网络的轨道电路运行状态智能识别方法。首先，根据轨道电路监测数据集构建轨道电路运行状态灰度图谱，以精准表达轨道电路的运行状态，并通过图像缩放建立实验样本；其次，构建卷积神经网络模型并对轨道电路运行状态灰度图谱进行特征提取与模式识别。实验结果表明，本文提出的方法对轨道电路运行状态识别的准确率为100%,可有效识别轨道
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71871204）； 河南省科技攻关项目（212102210338,212102310496）； 教育部人文社科项目（20YJCZH235）； 河南省高校科技创新团队支持计划资助（21IRTSTHN018）；
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为提高ZPW-2000R轨道电路诊断系统的判定准确性和运行效率，提出了一种基于卷积神经网络的轨道电路运行状态智能识别方法。首先，根据轨道电路监测数据集构建轨道电路运行状态灰度图谱，以精准表达轨道电路的运行状态，并通过图像缩放建立实验样本；其次，构建卷积神经网络模型并对轨道电路运行状态灰度图谱进行特征提取与模式识别。实验结果表明，本文提出的方法对轨道电路运行状态识别的准确率为100%,可有效识别轨道电路正向占用状态、逆向占用状态和空闲状态。
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随着全球人为温室气体排放量（主要是甲烷和二氧化碳）的增加,全球变暖的趋势逐渐增加,因此,迫切需要通过各种技术来捕获和利用这些温室气体.甲烷干气重整反应（DRM）可以有效地将甲烷和二氧化碳这两种资源丰富、价格低廉的温室气体转化为高附加值化学品,减少它们向大气排放.尽管DRM工艺的应用具有许多优势,但是反应期间碳沉积和活性组分的烧结是阻碍其工业应用的两个主要原因.这些碳沉积物可能覆盖活性中心或阻塞催化
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