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基于宽度学习的高铁制动系统实时异常检测
文献摘要：
为实时、精准预测高铁制动系统的健康状态,基于宽度学习系统(broad learning system,BLS),建立了其异常检测模型.针对监测数据类别严重不均衡的问题,在代价敏感学习中引入BLS;为了进一步提高BLS的效率,对BLS的初始特征提取机制进行了改进,将逻辑回归模型作为基特征提取器;并通过在BLS中添加Dropout层,降低随机因素的影响,提高模型的稳定性和鲁棒性.对比实验表明,模型异常检测效果相当时,所提出模型的训练、更新速度远远高于经典深度学习模型.
文献关键词：
异常检测;制动系统;宽度学习;高铁;类别不均衡;逻辑回归
中图分类号：
作者姓名：
王冲;刘杰
作者机构：
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,北京100191
文献出处：
引用格式：
[1]王冲;刘杰-.基于宽度学习的高铁制动系统实时异常检测)[J].北京信息科技大学学报（自然科学版）,2022(02):1-7,14
A类：
B类：
铁制,制动系统,实时异常检测,精准预测,测高,健康状态,宽度学习系统,broad,learning,system,BLS,检测模型,数据类别,代价敏感学习,逻辑回归模型,基特,Dropout,随机因素,检测效果,出模,深度学习模型,类别不均衡
AB值：
0.35376
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