РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ПОЇЗНИХ СИТУАЦІЙ (Транспортні системи і технології, 2021)
Впровадження інтелектуальних систем керування локомотивом потребує більш якісних підходів до оцінки та контролю поточної поїзної ситуації, ніж ті, які використовуються на сучасному тяговому рухомому складі. Автоматичне виявлення складних нештатних ситуацій в теперішній час не передбачено. Наприклад визначення неефективності дії гальм, перевищення швидкості, наявності перешкод або людей на колії, погіршення тягових властивостей рухомого складу та інше покладається виключно на машиніста локомотива. Враховуючи важливий вплив перелічених факторів на безпеку руху, пропонується включити в функції автоматизованих та інтелектуальних систем керування рухом розпізнавання нештатної ситуації і оповіщення про її виникнення. При керуванні поїздом всі об'єкти класифікації (поїзні ситуації) розбиті на кінцеве число класів. Для кожного класу відомо і вивчено кінцеве число об'єктів – прецедентів. Завдання розпізнавання образів полягає в тому, щоб віднести нову розпізнавану ситуацію до якого-небудь класу. Класифікатором або вирішальним правилом є правило віднесення образу поїзної ситуації до одного з класів на підставі його вектору ознак. Розроблено порядок класифікації поїзних ситуацій, який дозволяє виділяти кластери як завгодно складної форми за умови, що різні частини таких кластерів з'єднані ланцюжками близьких один до одного елементів. Мірою відмінності служить квадрат евклідової відстані
Keywords: поїзд, розпізнавання ситуацій, безпека руху, кластеризація, класифікатор .