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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。 相似文献
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本文对近年来发展起来的μSR技术(μ子自旋转动)进行了介绍,并与穆斯堡尔谱学进行了比较,最后讨论了μSR技术在磁学中关于内磁场的测量和自旋动力学方面的研究应用。 相似文献
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YBa2(Cu3-xFex)Oy(x is 0.001,0.005,0.01,0.1 and 0.3 respectively),of which Cu is replaced with ^57Fe are studied using Moessbauer spectroscopy to understand the crystal lattics property,the effects of the replacement on superconductivity of the High Tc materials. 相似文献
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ＭＯＳＳＢＡＵＥＲＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹＯＦＨＩＧＨＴ＿ｃＹＢａ＿２（Ｃｕ＿（３－ｘ）Ｆｅ＿ｘ）Ｏ＿ｙ￥ＬｉＳｈｉ（李士）ａｎｄＬｉＹｉｎｈｕａ（李印华）（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＨｉｇｈＥｎｅｒｇｙＰｈｙｓｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｃｈｉ... 相似文献
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