MCFE-DSEC：基于Murphy改进D-S算法的特征评价在高铁故障诊断中的高效应用

"特征评价方法, 高铁故障检测, Murphy改进的D-S算法, MCFE-DSEC, 冗余特征去除, 分类准确率提升" 特征评价是机器学习和数据分析中的关键步骤，旨在从原始特征集中筛选出对目标变量最有影响力的特征，以减少模型复杂性，提高预测或分类的准确性。传统的特征评价方法如Mahalanobis Distance、Fisher's Ratio、Fuzzy Entropy和Representation Entropy等，各自具有局限性，不能全面考虑特征的多样性和复杂性。为了克服这些限制，研究人员提出了一种新的多准则特征评价方法——MCFE-DSEC（基于Murphy改进的D-S算法的多准则特征评价），它结合了多种单一评价准则，通过融合规则来做出综合评价。 D-S证据理论是一种处理不确定性信息的有效工具，Murphy改进的D-S算法在此基础上增强了处理冲突和不确定性的能力。MCFE-DSEC方法在高铁故障数据的应用中显示出了其优越性，能够有效地评价高速列车在不同速度条件下的特征，提高了故障检测的准确率。相比于传统的Borda-Count方法和单一评价准则，MCFE-DSEC方法能更全面地理解和利用特征信息，从而得出更可靠的特征子集。 特征选择通常分为Filter模型和Wrapper模型。Filter模型独立于学习算法，先对特征进行评分，然后选择得分高的特征；而Wrapper模型则是嵌入到学习算法中，根据模型性能来选择特征，可能更适应特定的算法。MCFE-DSEC方法结合了两种策略的优点，既考虑了特征的独立评价，又考虑了特征组合的效果。 在实验部分，MCFE-DSEC与Fisher's Ratio、Fuzzy Entropy、Representation Entropy以及基于BordaCount的多准则特征评估方法进行了比较。结果显示，MCFE-DSEC在分类准确率上取得了更优的结果，证明了D-S理论作为融合规则的有效性，能有效降低不同准则之间的冲突，增强特征评价的可靠性。 总结来说，MCFE-DSEC提供了一种强大的特征评价工具，特别适用于处理复杂、多变的数据环境，如高铁故障诊断这样的领域。通过集成多种评价准则，该方法能够在保留重要信息的同时去除冗余特征，有助于提升模型的性能和泛化能力。这对于任何依赖特征分析的领域，尤其是对故障预测和安全至关重要的高铁系统，都具有重大意义。