【摘 要】
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铁路智能运输系统(RITS)规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.这类系统设计和建设的关键在于采用合理的模型描述系统的结构、数据及相互联系,使得复杂的信息关联简单
【机 构】
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铁道科学研究院,北京交通大学,清华大学
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铁路智能运输系统(RITS)规模大、结构复杂、要素繁多,系统设计难度大.这类系统设计和建设的关键在于采用合理的模型描述系统的结构、数据及相互联系,使得复杂的信息关联简单易懂,便于整个铁路智能运输系统的设计.为降低系统设计复杂程度,本文提出了一种基于模糊聚类的RITS逻辑结构分解方法,通过建立模糊关联强度矩阵描述过程间的关联程度,在此基础上采用模糊聚类将RITS逻辑结构分解为若干相对独立的功能单元,使系统分解过程更为精细和严谨,为系统物理实现及相关研究提供了基础.
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