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基于神经网络专家系统的车站信号控制电路故障诊断方法研究
引言
车站信号控制电路是铁路运输系统中的关键组成部分，其稳定运行直接关系到列车运行的安全与效率。一旦信号控制电路发生故障，可能导致列车晚点、停运等严重后果。传统的故障诊断方法在面对复杂的车站信号控制电路时，往往存在诊断准确性不高、实时性差等问题。随着人工智能技术的发展，神经网络专家系统为车站信号控制电路故障诊断提供了新的解决方案。
神经网络专家系统概述
神经网络原理
神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，由大量的神经元相互连接组成。神经元之间通过权重传递信息，通过对大量样本数据的学习，调整权重以实现对输入数据的分类、预测等功
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