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基于改进FP-Growth算法的CRHX型动车组牵引系统关联失效模型研究

         

摘要

基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系.依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进行算法性能测试,结果表明该算法准确高效;基于改进的FP-Growth算法分析设备的故障信息特征词,挖掘设备关联失效规则,建立设备的关联失效模型.最后,以CRHX型动车组牵引系统为例进行研究,验证了改进FP-Growth算法的有效性和实用性.

著录项

  • 来源
    《铁道学报》 |2016年第9期|72-80|共9页
  • 作者单位

    北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;

    北京交通大学交通运输学院,北京100044;

    北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京 100044;

    北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;

    北京交通大学交通运输学院,北京100044;

    北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京 100044;

    北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;

    北京交通大学交通运输学院,北京100044;

    北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京 100044;

    北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;

    北京交通大学交通运输学院,北京100044;

    北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心,北京 100044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 文字信息处理;
  • 关键词

    故障信息; 改进FP-Growth算法; 关联规则; 关联失效模型;

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