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申请/专利权人：中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑MHSA的轨道电路故障诊断方法，在卷积神经网络CNN的基础上融合了多头自注意力机制Multi‑HeadSelf‑AttentionMechanism，简称MHSA，可以自动学习和提取特征，不需要依赖领域专家进行手动特征工程，节省了时间和精力；利用卷积层对轨道电路多维时间序列数据进行局部特征提取，同时引入多头自注意力机制进行全局特征提取，这样消除了从单个角度进行特征提取所具有的局限性，能更全面更深层地学习和提取数据特征，从而有效提高了模型的综合性能；具有更强的特征提取的能力，能够更全面地学习数据的潜在特征，因此具有更高的故障诊断准确性、泛化性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于CNN-MHSA的轨道电路故障诊断方法，其特征在于，包括：构建融合多头自注意力机制MHSA的卷积神经网络CNN，称为CNN-MHSA网络模型，通过所述CNN-MHSA网络模型对实现输入轨道电路数据的故障的诊断与分类；所述CNN-MHSA网络模型包括：输入层、卷积层、池化层、多头自注意力层、全连接层和输出层；所述输入层，负责接收输入轨道电路数据，并进行格式转换；所述卷积层，负责对格式转化后的轨道电路数据进行卷积处理，获得提取出对应的特征；所述池化层负责对卷积层输出的特征进行池化操作，获得输入轨道电路数据的局部特征；所述多头自注意力层，负责采用多头注意力机制结合所述输入轨道电路数据的局部特征进行处理，提取出输入轨道电路数据的全局特征；全连接层，负责对所述输入轨道电路数据的全局特征进行全连接处理；输出层，负责利用全连接层的输出进行故障的诊断与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国国家铁路集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所 一种基于CNN-MHSA的轨道电路故障诊断方法
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