摘要
本发明公开了一种用于铁路电务车载设备检测的手持终端和检测方法,包括如下步骤:S1、采集运行数据,并进行预处理;S2、构建图神经网络模型,将运行数据映射为节点特征图,并设定注意力权重分布规则;S3、执行图卷积操作,对邻接节点的特征进行聚合,并结合节点特征图动态调整注意力权重;S4、引入跨尺度融合结构,对嵌入特征图进行特征压缩,并保留节点间的关联关系及结构特征信息;S5、将融合特征矩阵输入残差聚合子网络,执行多层特征提取与跳跃连接操作;S6、生成结构化检测报告,并在手持终端上进行可视化;S7、持续优化网络模型参数与注意力权重分布规则。本发明实现设备状态识别与异常定位,高效、精准且可视化。
技术关键词
手持终端
车载设备
节点特征
神经网络模型
嵌入特征
融合特征
注意力
铁路
采集运行数据
信号特征值
非线性
掩码矩阵
报告
显示设备状态
残差网络
标签
序列