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| 基于文本挖掘的铁路信号设备故障自动分类方法 | |
| 作者姓名： | 林海香 陆人杰 卢冉 许丽 |
| 作者单位： | 兰州交通大学自动化与电气工程学院 |
| 摘 要： | 铁路信号设备在运营维护过程中积累了大量以文本方式记录的维护数据,为了实现高效准确分类,提出将Word2vec、SMOTE算法与卷积神经网络(Convolutional?Neural?Networks,?CNN)相结合的铁路信号设备故障文本自动分类方法.?首先,对故障文本使用自然语言方法完成预处理,并采用Word2vec... |
| 关 键 词： | 铁路信号设备 Word2vec SMOTE算法 卷积神经网络 故障文本数据 自动分类 |