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本发明提出一种张量分解与神经网络结合的站点—闸机失配信息识别模型，首先利用张量分解提取各闸机的关联客流特征，而后通过人工过采样生成均衡的特征数据集作为神经网络的训练数据；神经网络通过对特征的交叉验证，进行二元分类，从而识别出AFC数据中潜在的失配闸机。结果表明：模型可以以超过90％的准确率识别闸机—站点是否失配，对于失配闸机，模型可以以超过90％的准确度将其识别，对于匹配闸机模型误识别率很低。尤其是在失配比率达到40％时，上述准确度依然可以保持在90％以上，证明模型具有很强的鲁棒性。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116842451 A (43)申请公布日 2023.10.03 (21)申请号 202310914516.6 (22)申请日 2023.07.25 (71)申请人 河南省科学院物理
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