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摘要:
在现有的分析城市轨道交通车辆系统故障风险的文献中,通过机器学习的方式智能地对城市轨道车辆系统故障风险进行综合评价的算法还很少见.通过引入概念格相关理论,建立了一个基于概念格的城市轨道交通车辆系统故障风险综合评价算法(LRA).与现有算法比较,LRA的优势表现在:第一,将连续数次检测数据作为评价数据,减少了因人为检测误差造成的错误警报概率.第二,现有算法往往在数据清理后再对数据进行分析,数据清理与数据分析的脱节加大了算法的时间和空间的复杂度;而LRA将数据清理与数据分析通过形式背景熵统一到了一起,从而提高了算法的效率.
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文献信息
篇名 基于概念格的城市轨道交通车辆系统故障风险综合评价算法研究
来源期刊 城市轨道交通研究 学科 交通运输
关键词 城市轨道交通 车辆系统 概念格 风险综合评价
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 学术专论
研究方向 页码范围 38-41
页数 4页 分类号 U298
字数 4188字 语种 中文
DOI
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1 吴敏 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
城市轨道交通
车辆系统
概念格
风险综合评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
城市轨道交通研究
月刊
1007-869X
31-1749/U
大16开
上海市真南路500号同济大学沪西校区
4-621
1998
chi
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