以故障日志为数据源,提出了一种城市轨道交通信号设备故障诊断方法.利用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)中文分词识别未登录词,结合既有城轨信号词库,生成面向线路的信号词库.针对故障日志的描述不规范、存在多词同义的问题...以故障日志为数据源,提出了一种城市轨道交通信号设备故障诊断方法.利用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)中文分词识别未登录词,结合既有城轨信号词库,生成面向线路的信号词库.针对故障日志的描述不规范、存在多词同义的问题,同时考虑到故障日志的简短、语义单一的特点,选择sLDA对故障记录进行语义聚类,并用朴素贝叶斯模型搭建故障现象语义空间与致因间的映射.以某城轨线2010、2012—2017年的地面信号设备故障日志为数据进行实验,实验结果分析表明:该故障诊断方法对实际的故障定位具有一定的指导意义.展开更多
文摘以故障日志为数据源,提出了一种城市轨道交通信号设备故障诊断方法.利用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)中文分词识别未登录词,结合既有城轨信号词库,生成面向线路的信号词库.针对故障日志的描述不规范、存在多词同义的问题,同时考虑到故障日志的简短、语义单一的特点,选择sLDA对故障记录进行语义聚类,并用朴素贝叶斯模型搭建故障现象语义空间与致因间的映射.以某城轨线2010、2012—2017年的地面信号设备故障日志为数据进行实验,实验结果分析表明:该故障诊断方法对实际的故障定位具有一定的指导意义.
