39、铁路轨道电路与肌电手势识别的智能技术探索

铁路轨道电路与肌电手势识别的智能技术探索

在现代交通和人机交互领域，智能化技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍基于神经网络的轨道电路行车信号判断方法，以及利用转移学习的肌电信号动态手势识别技术，为大家展现智能技术在不同领域的应用。

基于神经网络的轨道电路行车信号判断

随着现代社会的发展，高速铁路成为人们出行不可或缺的交通工具，铁路建设也取得了飞跃式的进步。在保证安全的前提下，提高铁路运输效率成为现代铁路发展的重要目标。轨道电路系统作为列车控制系统的核心和信号系统的重要组成部分，其故障可能导致铁路信号系统失灵，进而引发铁路事故。因此，轨道电路的列车信号判断具有重要的研究意义。

目前，各铁路区间采用ZPW - 2000R系列无绝缘移频轨道电路来监测车辆是否占用车道，以实现自动控制和提高运输效率。然而，由于户外环境复杂，轨道电路易受多种不确定因素影响而出现故障，导致信号不稳定。当前检测该轨道电路区段是否有车辆，主要依赖现场人员判断，但受线路距离长等不确定因素影响，难以根据经验快速判断，且耗费大量人力。

而神经网络具有适应性、自学习、自组织、容错、并行处理、分布式存储以及自动提取信息等功能，其非线性映射和强大的泛化能力使其能够对轨道电路列车信号进行分类和预测，克服了专家系统方法和定性观测器在非线性故障诊断领域的不足，还节省了计算资源。

BP神经网络信号判断模型拓扑

• BP神经网络原理 ：人工神经网络的历史可追溯到20世纪40年代W.C.McCulloch和W.Pitts发表的论文，首个人工神经元模型开启了神经网络时代。BP神经网络是一种有效的分类和识别工具，由输入层、隐藏