《表2 敏感特征：数据驱动的地铁车门微小故障智能诊断方法》

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《数据驱动的地铁车门微小故障智能诊断方法》

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根据从大到小的顺序，按照αi值的大小对特征进行降序排列，逐一增加特征的个数输入RF分类器进行训练和测试。当达到终止条件时，输入RF分类器的特征增加到20，即选择出20个敏感特性组成最优特征子集[S1，S2，…，S20]，即位于图5中水平线的上方的特征，水平线的高度对应于第20个敏感特征评估因子的大小α20（α20=3.918）。表2所示为所选敏感特征的序号和相应的评估因子αi。