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基于卷积神经网络优化算法的列车智能测试系统技术研究

作者:王超图像识别卷积神经网络智能测试

摘要:设计基于卷积神经网络优化算法的列车智能测试系统,解决城市轨道交通领域列车系统测试自动化模拟问题。提出的列车智能测试系统,采用卷积神经网络的结构模型和基于分层压缩的卷积神经网络算法,详尽介绍构建分层压缩卷积神经网络的具体过程和卷积核优化结构设计。对站场测试用例的自动化模拟实验和测试数据分析的结果表明,基于卷积神经网络优化算法的列车智能测试系统可以优化测试过程、降低人工错误操作、合理分配测试资源、提高测试质量,加快整体系统测试进度的要求,为城市轨道交通领域未来实现全面自动化测试提供技术保障。

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铁路计算机应用

《铁路计算机应用》(CN:11-3471/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《铁路计算机应用》坚持学术与普及相结合,秉承"关注铁路信息化行业前沿技术,促进铁路信息化学术交流研究"的办刊宗旨,以铁路信息化与IT技术相结合为定位,努力发挥铁路信息化窗口和交流平台的作用。

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