摘要
本申请涉及一种列控车载设备故障样本生成质量评估方法,其包括步骤:获取目标型号列控车载设备的故障信息并建立故障样本库;生成目标规模的生成故障样本集;构建多种基于故障预测的目标模型并对目标模型进行训练;识别目标真实故障样本集,根据其容量构建样本标称量序列,并生成对应的调和故障样本集;对目标模型进行训练;生成与目标真实故障样本集容量相等的生成故障样本作为待评估故障样本,并采用样本距离度量指标对待评估故障样本与故障样本做分布相似度评估。本申请通过提出一种列控车载设备故障样本生成质量评估方法,有效解决背景技术中存在的实时性不足、预测精度有限、人工分析效率低下以及生成样本有效性不确定的问题。
技术关键词
样本
列控车载设备
无故障数据
训练集
数据平台
数据接口模块
序列
随机森林模型
有效性
高斯核函数
网络
规模
度量
指标
日志
矩阵
噪声
定义
系统为您推荐了相关专利信息
模拟退火算法
设备故障识别方法
原始故障数据
故障特征
故障恢复策略
探鸟雷达
检测预警系统
样本
数据分析模块
数据获取模块
神经网络模型
检测定位方法
联合损失函数
音频
多声源