《表1 本文实验数据：铁路道岔故障的智能诊断》

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《铁路道岔故障的智能诊断》

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通过MATLAB软件实现对数据的缺失值补零及PCA降维处理后，得到的训练样本如表1所示。其中，#正样本表示异常道岔数据量，#负样本表示正常道岔数据量，#特征表示道岔数据通过PCA降维后的数据维数，#训练（80%）表示随机取80%数据作为训练数据的个数，#测试（20%）表示测试数据个数。通过表1发现在进行数据降维之后，样本的属性个数有明显的下降，从600多降到7～8维，这说明采集到的电流值大部分都是冗余的，没有区分度和实际意义的。