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基于关联规则的铁路信号设备故障诊断技术研究
被引量:
2
1
作者
路雅云
梁玉琦
《铁道技术监督》
2019年第2期46-49,共4页
如何对大量的铁路信号设备信息数据进行分析,及时发现故障并对故障进行快速、准确的诊断、处理,是列车安全高效运行的重要前提。提出将Apriori算法应用于铁路信号设备故障的诊断。通过示例演示铁路信号设备信息数据库预处理,采用Aprior...
如何对大量的铁路信号设备信息数据进行分析,及时发现故障并对故障进行快速、准确的诊断、处理,是列车安全高效运行的重要前提。提出将Apriori算法应用于铁路信号设备故障的诊断。通过示例演示铁路信号设备信息数据库预处理,采用Apriori算法对数据进行挖掘,再剪枝,计算不同数据项集之间的支持度和置信度,得到关联规则,采用提升度对故障诊断的有效性进行评估。
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关键词
信号设备
故障诊断
关联规则
APRIORI算法
支持度
置信度
提升度
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职称材料
题名
基于关联规则的铁路信号设备故障诊断技术研究
被引量:
2
1
作者
路雅云
梁玉琦
机构
兰州交通大学国家绿色镀膜技术与装备工程技术研究中心
出处
《铁道技术监督》
2019年第2期46-49,共4页
文摘
如何对大量的铁路信号设备信息数据进行分析,及时发现故障并对故障进行快速、准确的诊断、处理,是列车安全高效运行的重要前提。提出将Apriori算法应用于铁路信号设备故障的诊断。通过示例演示铁路信号设备信息数据库预处理,采用Apriori算法对数据进行挖掘,再剪枝,计算不同数据项集之间的支持度和置信度,得到关联规则,采用提升度对故障诊断的有效性进行评估。
关键词
信号设备
故障诊断
关联规则
APRIORI算法
支持度
置信度
提升度
Keywords
Signaling Device
Fault Diagnosis
Association Rules
Apriori Algorithm
Degree of Support
Degree of Confidence
Lift
分类号
U284.95 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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作者
出处
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1
基于关联规则的铁路信号设备故障诊断技术研究
路雅云
梁玉琦
《铁道技术监督》
2019
2
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