铁道学报
鐵道學報
철도학보
2010年
3期
142-146
,共5页
路基病害%探地雷达%特征值%学习向量量化
路基病害%探地雷達%特徵值%學習嚮量量化
로기병해%탐지뢰체%특정치%학습향량양화
探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用.本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值.根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度.根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止.应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上.
探地雷達適閤于鐵路路基病害的檢測,但後期資料處理工作費時費力,不利于其在鐵路路基檢測中的推廣使用.本文分析各種路基病害圖像的特徵,從圖像中提取分段能量、方差和層麵位置作為特徵值.根據這些特徵值的大小不但能區分各種病害類型,而且可以比較病害的髮育程度.根據已知樣本數據計算這些特徵值,建立學習嚮量量化神經網絡模型,通過不斷調整神經元的權值和閾值對特徵值進行學習,直到滿足給定精度為止.應用調整好的神經網絡模型對滬寧線檢測數據進行測試,結果錶明,該模型對路基翻漿冒泥病害的識彆率達90%以上.
탐지뢰체괄합우철로로기병해적검측,단후기자료처리공작비시비력,불리우기재철로로기검측중적추엄사용.본문분석각충로기병해도상적특정,종도상중제취분단능량、방차화층면위치작위특정치.근거저사특정치적대소불단능구분각충병해류형,이차가이비교병해적발육정도.근거이지양본수거계산저사특정치,건립학습향량양화신경망락모형,통과불단조정신경원적권치화역치대특정치진행학습,직도만족급정정도위지.응용조정호적신경망락모형대호저선검측수거진행측시,결과표명,해모형대로기번장모니병해적식별솔체90%이상.
