ABSTRACT Multifunktionsbuss (MVB) är det mest använda tågkommunikationsnätet vars prestandanedbrytning och anomali kommer att påverka tågets säkra och stabila drift. Nuvarande planerat underhåll och underhåll efter fel på MVB kan dock inte upptäcka den tidiga anomalien och utvärdera nätverkets hälsotillstånd i tid. Detta dokument ger en metod för att upptäcka anomalien och utvärdera hälsotillståndet hos MVB baserat på en klassklassificeringsalgoritm (OCC) som kallas densitetsbaserad provreduktion för beskrivning av vektordata (DBSRSVDD). Först, nätverksfunktioner extraheras från fysiska lager vågform parametrar. För att minska SVDD:s beräkningskomplex genomförs en provtagningsreduktion för att screena ut kantproverna som stöd för vektorkandidater. Därefter tränas SVDD-modellerna som representerar de normala mönstren för en enda MVB-nod baserat på stödvektorkandidaterna. Prestandanedbrytningen av noden kvantifieras genom avståndet mellan det testade provet och den tränade hypersfären. Hela nätverkets hälsotillstånd är den linjära viktade summan av nodernas poäng baserat på deras bandbredd. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden kan upptäcka anomali och nedbrytning av MVB framgångsrikt, förbättra noggrannheten och minska träningstiden jämfört med de befintliga metoderna. INDEX TERMS Stöd vektordomänbeskrivning, provreduktion, hälsoutvärdering, anomalidetektering, multifunktionell fordonsbuss.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en anomalidetekteringsmetod baserad på SVDD och den densitetsbaserade rumsliga klustereringen av tillämpning med buller (DBSCAN) för att upptäcka anomalier hos multifunktionsbussen (MVB).
Health Evaluation of MVB Based on SVDD and Sample Reduction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}