公开(公告)号：CN109033521A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810658482.8

申请日：2018-06-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 蒲浩 ,  张洪 ,  李伟 ,  王雷 ,  宋陶然 ,  李晓明 ,  谢佳 ,  王杰 ,  彭先宝 ,  胡建平

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06F17/50 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了一种新建铁路限制坡度优化决策方法，所述优化决策方法包括以下步骤：首先构建深度卷积神经网络模型；然后建立铁路案例数据库，将影响新建铁路限制坡度决策的各项因素表征成灰度图，并融合成多通道图像用于训练网络模型；最后提出一种滑动扫描技术，结合训练完成的深度卷积神经网络模型进行铁路限制坡度决策。与现有技术相比，该方法具有自动化程度高、实用性强、运行效率高且应用前景好等优点。

公开(公告)号：CN109033521B

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN201810658482.8

申请日：2018-06-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 蒲浩 ,  张洪 ,  李伟 ,  王雷 ,  宋陶然 ,  李晓明 ,  谢佳 ,  王杰 ,  彭先宝 ,  胡建平

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/13 ,  G06N3/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种新建铁路限制坡度优化决策方法，所述优化决策方法包括以下步骤：首先构建深度卷积神经网络模型；然后建立铁路案例数据库，将影响新建铁路限制坡度决策的各项因素表征成灰度图，并融合成多通道图像用于训练网络模型；最后提出一种滑动扫描技术，结合训练完成的深度卷积神经网络模型进行铁路限制坡度决策。与现有技术相比，该方法具有自动化程度高、实用性强、运行效率高且应用前景好等优点。