《表2 化学成分表：基于机器学习的列车设备故障预测模型研究》

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《基于机器学习的列车设备故障预测模型研究》

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车载设备故障数据通常是由自然语言描述的文本信息，因此需要对原始数据进行预处理和特征提取。首先根据相关故障词汇在文本中出现的频率和相关历史经验，人为提取出具有代表性的故障词汇和故障类型。如表1和表2所示。