【摘 要】
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高速铁路列车运行控制系统车载设备通过人机界面（DMI）图像显示和按键点击等方式和司机进行交互。通过DMI信息自动识别实时获取列控车载设备工作模式,对实现车载设备状态监控、
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心
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高速铁路列车运行控制系统车载设备通过人机界面（DMI）图像显示和按键点击等方式和司机进行交互。通过DMI信息自动识别实时获取列控车载设备工作模式,对实现车载设备状态监控、自动测试等,均具有重要意义。本文基于支持向量机（SVM）和粒子群算法（PSO）等方法,对在DMI上显示的列控车载工作模式的分类识别进行研究。在对DMI图像进行预处理得到包含车载工作模式的图像区域后,首先对图像采用2DPCA方法进行降维并提取特征,然后采用支持向量机（SVM）进行训练和学习,其中SVM参数的优化采用改进的粒子群算法（PSO）
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