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J-GLOBAL ID：201702258779401747   整理番号：17A0666203

鉄道システムの故障診断のための2レベル特徴抽出に基づくテキストマイニング【Powered by NICT】

Bilevel Feature Extraction-Based Text Mining for Fault Diagnosis of Railway Systems

著者 (5件)： Wang Feng (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Xu Tianhua (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Tang Tao (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhou MengChu (Institute of Systems Engineering, Department of Electrical and Computer Engineering, Macau University of Science and Technology, New Jersey Institute of Technology, Macau, Newark, NJ, ChinaUSA) ,  Wang Haifeng (National Engineering Research Center of Rail Transportation Operation and Control System, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 1  ページ： 49-58  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大量テキストデータのは,鉄道の保守管理部門における逐語的修復の形で記録した。このような保全データの効率的なテキストマイニングは異常を検出し,故障診断効率を改善するのに重要な役割を果たしている。しかし,非構造逐語的,高次元データ,および不均衡故障クラス分布は特徴選択と故障診断のための課題を提起している。故障分類性能を向上させる目的で構文と意味レベルの両方で抽出された特徴を統合した2レベル特徴抽出ベースのテキストマイニングを提案した。不均衡なデータセットによる学習困難を克服するために,構文レベルでの改善されたχ~2統計ベースの特徴選択を行った。データセットを減少させる低次元トピック空間に意味レベルでの潜在的Dirichlet割当ベースの特徴選択を行った。最後に,連続融合を通じた構文的および意味的なレベルから導き出された断層特徴を融合した。提案の方法により異なるレベルで故障特徴を使用し,すべての故障クラス,特に少数の故障診断の精度を高める。その性能は,鉄道会社による2008年から2014年にかけて採取した鉄道保全データセットを用いて検証した。は従来の方法よりも優れている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障 ,  保守管理 ,  *故障診断 ,  保全 ,  特徴選択 ,  *特徴抽出 ,  低次元 ,  故障分類 ,  不均衡 ,  高次元データ ,  *テキストマイニング
準シソーラス用語： *鉄道システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄道システム ,  故障診断 ,  特徴抽出 ,  テキストマイニング