【摘 要】
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针对目前人工分析监测数据进行ZPW-2000A轨道电路故障判别存在判别效率低、判别周期较长和对数据分析所依赖的人员经验程度高的缺陷，将模糊认知图的概念引入到ZPW-2000A轨道电
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针对目前人工分析监测数据进行ZPW-2000A轨道电路故障判别存在判别效率低、判别周期较长和对数据分析所依赖的人员经验程度高的缺陷，将模糊认知图的概念引入到ZPW-2000A轨道电路的故障判别中。通过分析10类故障产生的机理，结合现场经验，对不同类型的故障数据进行分析，得到故障特征参数，构建出基于特征参数与故障类别的模糊认知图分类器。在此过程中利用自适应遗传算法完成FCM权重的学习。研究结果表明：根据监测数据用ZPW-2000A轨道电路故障判别的FCMCM判别方法是有效可行的，较人工分析监测数据判别故障的
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