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利用分类预测、聚类分析、关联规则、图形建模、智能预测等多种经典数据挖掘算法,建立车载CIR设备在故障、障碍、出入库良好率、返修率、高风险项点等方面大数据分析模型,提前发现CIR设备潜在隐患,智能推理,有效改善设备质量策略,优化设备维护手段。
基于数据挖掘的CIR设备运用质量分析
【摘 要】
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利用分类预测、聚类分析、关联规则、图形建模、智能预测等多种经典数据挖掘算法,建立车载CIR设备在故障、障碍、出入库良好率、返修率、高风险项点等方面大数据分析模型,提
【机 构】
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北京铁路局电务处
【出 处】
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铁道通信信号
【发表日期】
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2017年8期
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