基于本体的高速铁路车载设备智能维护决策树模型

为解决多源异构的高速铁路车载设备运营维护数据难以统一和分析的问题,结合欧洲铁路对运营维护数据所采用的研究方法及国内目前的研究现状,提出采用本体建模语言OWL,通过本体建模工具Protégé4.3,建立包含车载结构域、故障现象域、故障类别域和维修措施域的高速铁路车载设备本体,实现数据的规范化处理。最后利用决策树ID3算法,通过对本体规范后的数据集进行训练,构建高速铁路车载设备的智能维护决策树模型,故障诊断准确率为95.23%。