《表3 试验二测试结果：基于动态响应的钢轨波磨状态智能检测》

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《基于动态响应的钢轨波磨状态智能检测》

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对上述12个特征进行主分量分析，累计得到贡献率占比大于95%（97.43%）的2个综合性特征。通过特征降维实现数据简化。将主分量分析得到的2个特征作为模型输入，随机取样按4:1对样本进行XGBoost算法模型的训练和测试。测试结果，如表3所示。计算得到，试验二XGBoost算法模型平均平衡F分数为0.9525，略低于试验一，均具备较高的检测精度。