《表2 特征属性选择：混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习》

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《混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习》

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从试车数据中选择7类易发生的故障类型，共包含22个属性变量。故障类型和属性变量如表1和表2所示。每种故障类型选择1 500个稳定的数据样本，共计10 050个数据样本。采用10重交叉验证，并使用最小描述长度离散化方法对连续型数值进行离散化，且数据样本不含缺失值。