本文主要研究内容
作者王超（2019）在《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》一文中研究指出：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。
Abstract
she ji ji yu juan ji shen jing wang lao you hua suan fa de lie che zhi neng ce shi ji tong ,jie jue cheng shi gui dao jiao tong ling yu lie che ji tong ce shi zi dong hua mo ni wen ti 。di chu de lie che zhi neng ce shi ji tong ,cai yong juan ji shen jing wang lao de jie gou mo xing he ji yu fen ceng ya su de juan ji shen jing wang lao suan fa ,xiang jin jie shao gou jian fen ceng ya su juan ji shen jing wang lao de ju ti guo cheng he juan ji he you hua jie gou she ji 。dui zhan chang ce shi yong li de zi dong hua mo ni shi yan he ce shi shu ju fen xi de jie guo biao ming ,ji yu juan ji shen jing wang lao you hua suan fa de lie che zhi neng ce shi ji tong ke yi you hua ce shi guo cheng 、jiang di ren gong cuo wu cao zuo 、ge li fen pei ce shi zi yuan 、di gao ce shi zhi liang ,jia kuai zheng ti ji tong ce shi jin du de yao qiu ,wei cheng shi gui dao jiao tong ling yu wei lai shi xian quan mian zi dong hua ce shi di gong ji shu bao zhang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铁路计算机应用的王超，发表于刊物铁路计算机应用2019年05期论文，是一篇关于图像识别论文,卷积神经网络论文,智能测试论文,铁路计算机应用2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铁路计算机应用2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：图像识别论文; 卷积神经网络论文; 智能测试论文; 铁路计算机应用2019年05期论文;