【摘 要】
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数据预处理是数据驱动故障诊断的前提,为了更好地提取数据特征,针对地铁信号设备的故障记录提出一种基于词项和语义融合的文本自动预处理方法。采用隐式马尔可夫链识别特定线
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1934219),北京市自然科学基金(L181006),中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(N2020G019),城市轨道交通北京实验室资助
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数据预处理是数据驱动故障诊断的前提,为了更好地提取数据特征,针对地铁信号设备的故障记录提出一种基于词项和语义融合的文本自动预处理方法。采用隐式马尔可夫链识别特定线路的信号专有词汇,结合既有词库形成特定线路信号专用词库,解决线路专用信号设备故障词库的生成问题;分别在词项空间和语义空间进行故障记录的聚类、特征词提取与融合,形成故障记录的词袋表示,并在专家模板的基础上应用KNN算法统一故障记录描述,解决故障记录的模糊性问题。以某地铁线2015—2017年的故障记录为数据源进行试验,结果表明该方法有效,宏平均F
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