TY -的A2 Mandeep Jit s . AU -高,风扇AU -李,王盟,粉丝,Zhifei盟——通用电气,李麒AU -辛芬冲剂PY - 2021 DA - 2021/05/19 TI -多级分类研究基于文本挖掘的高速铁路信号设备故障的SP - 7146435六世- 2021 AB -在这篇文章中,高速铁路信号设备故障的多级分类模型提出了基于文本挖掘技术为数据的高速铁路信号故障。提出了一种改进的特征表示方法TF-IDF提取故障的特征信号设备的文本数据。在多级分类模型中,单层分类模型设计了基于叠加综合学习的想法;BiGRU和递归神经网络的BiLSTM被用作初级学习者,和重量组合计算方法是为中等学习者,和 k倍交叉验证用于火车叠加模型。多任务合作投票决策树是为了正确的会员关系每一层的分类结果。十年的信号开关机故障数据的高速铁路用于实验分析;实验表明,多级分类模型可以有效地提高信号设备故障分类的多级分类任务评价指标,可以确保从属关系的分类结果的正确性。SN - 2090 - 0147你2021/7146435 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/7146435——摩根富林明——《电气和计算机工程PB - Hindawi KW - ER