【摘 要】
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为提升铁路信号设备的故障处理效率，在对故障文本信息分析的基础上，提出一种基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法。由于故障文本信息存在不规范性和高维性，首先采用TF-IDF（Term Frequency and Inverted Document Frequency）算法提取故障文本信息中的故障特征，根据故障特征、故障类型、故障原因建立故障诊断模型。采用改进的FP-Growth（Frequent P
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61763025）； 中国博士后科学基金项目（167306）；
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为提升铁路信号设备的故障处理效率，在对故障文本信息分析的基础上，提出一种基于关联规则的铁路信号设备故障诊断方法。由于故障文本信息存在不规范性和高维性，首先采用TF-IDF（Term Frequency and Inverted Document Frequency）算法提取故障文本信息中的故障特征，根据故障特征、故障类型、故障原因建立故障诊断模型。采用改进的FP-Growth（Frequent Pattern Growth）算法，通过权重定义项的支持度，依据频繁1-项集划分各项的数据库子库，并构造每项的条件FP-Tree,减少内存占用空间，提高运行速率，挖掘出具有维修指导意义的关联规则，进行故障诊断与维修决策。研究结果表明，本方法运行时间优于传统的FP-Growth算法，平均诊断准确率比案例推理算法和贝叶斯网络算法提高了10.35%和11.44%,可用于故障文本信息的潜在规律挖掘，简化故障诊断流程。
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