基于车-车通信的RBFNN量化滑模控制的ATO算法

来源 :兰州交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jianxieshui
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针对车-车通信过程中因信道容量约束产生的列车控制精度降低的问题,提出基于RBFNN(radical basis func-tion neural network,RBFNN)的自适应量化滑模ATO(automatic train operation,ATO)控制方法.基于自适应量化滑模控制技术,利用RBFNN对列车模型受到的附加阻力及未知扰动进行自适应逼近补偿,并引入基本阻力参数自适应机制以实现列车高精度控制,保证列车运行安全.仿真结果表明:该算法能够保证列车高精度跟踪理想的运行曲线,实现列车在站间的平稳运行和精确停车.
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为提高在CT图像中结直肠息肉的筛选效率,提出一种基于深度森林的结直肠息肉CT图像检测方法.通过灰度化、归一化、中值滤波、随机旋转的手段对数据集进行预处理,将处理后的数据输入一个调整后的深度森林进行预测分类,得到输出结果.实验结果表明,该模型与其他分类算法采用不同指标对比后,具有较好的分类效果,分类精度达到了99.67%,同时该模型具有较少的超参数,泛化能力强,有助于在医学影像领域辅助医生筛查疾病患者.
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