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基于卷积神经网络的列控车载设备故障分类研究
作者姓名:
周璐婕
党建武
王瑜鑫
张振海
摘 要:
列控车载设备故障复杂且车载记录数据为海量非结构化文本,针对车载记录数据特点,提出基于卷积神经网络的车载设备故障智能分类模型.使用CBOW模型实现车载记录数据的文本分布式表示;为提高网络的泛化性,加快网络收敛,利用加入批归一化处理的卷积神经网络实现故障分类;考虑到不平衡、难分样本对分类效果的影响,通过SMOTE算法随机生...
关 键 词:
车载设备
故障分类
卷积神经网络
批归一化
SMOTE
焦点损失
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