[发明专利]道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法及装置

权利要求书

1.一种道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，包括：

对道岔转辙机的电流时间序列进行统计，获取所述电流时间序列的统计特征；

基于深度神经网络对所述电流时间序列进行特征提取，获取所述电流时间序列的时序特征；

将所述电流时间序列的统计特征和时序特征进行合并，将合并结果作为所述电流时间序列的表征。

2.根据权利要求1所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，基于深度神经网络对所述电流时间序列进行特征提取，获取所述电流时间序列的时序特征的步骤包括：

将所述电流时间序列转换为符号序列；其中，所述符号序列为多个符号所表示的序列；

对所述符号序列进行独热编码；

基于所述深度神经网络对所述符号序列的独热编码进行特征提取，获取所述电流时间序列的时序特征。

3.根据权利要求2所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，将所述电流时间序列转换为符号序列的步骤包括：

将所述电流时间序列中每一时刻的电流值用一个符号表示；其中，将相同的所述电流值用同一个符号表示，将不同的所述电流值用不同的符号表示。

4.根据权利要求2所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，将所述电流时间序列转换为符号序列的步骤包括：

根据所述电流时间序列，获取所述道岔转辙机的电流曲线；

将所述电流曲线划分为多条线段，计算每条线段的电流平均值；

根据每条线段的电流平均值，将每条线段用一个符号表示；其中，将具有相同电流平均值的所述线段用同一个符号表示，将具有不同电流平均值的所述线段用不同符号表示。

5.根据权利要求2所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，对所述符号序列进行独热编码的步骤包括：

对于所述符号序列中的任一符号，将预先设定的状态位序列中该符号对应的状态位的状态设置为有效，将所述状态位序列中除该符号对应的状态位以外的其他状态位设置为无效；其中，所述状态位序列中的每个状态位对应有一种符号。

6.根据权利要求2所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，基于所述深度神经网络对所述符号序列的独热编码进行特征提取，获取所述电流时间序列的时序特征的步骤包括：

对于所述符号序列中的任一符号，将所述符号序列的独热编码中该符号的上下文的独热编码作为所述深度神经网络的输入，对所述深度神经网络进行训练，使得所述深度神经网络的输出层输出所述符号序列的独热编码中该符号的独热编码；

将训练好的所述深度神经网络中所述输出层的前一层隐藏层的输出作为该符号的向量表示；

将所有符号的向量表示的平均值作为所述电流时间序列的时序特征。

7.根据权利要求6所述的道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法，其特征在于，对于所述符号序列中的任一符号，将所述符号序列的独热编码中该符号的上下文的独热编码作为所述深度神经网络的输入，对所述深度神经网络进行训练的步骤之前还包括：

对于所述符号序列中的任一符号，将所述符号序列中以该符号为中心的窗口内，除该符号以外的所有其他符号作为该符号的上下文；其中，所述窗口的大小预先设定。

8.一种道岔转辙机电流时间序列的特征表示装置，其特征在于，包括：

统计模块，用于对道岔转辙机的电流时间序列进行统计，获取所述电流时间序列的统计特征；

提取模块，用于基于深度神经网络对所述电流时间序列进行特征提取，获取所述电流时间序列的时序特征；

合并模块，用于将所述电流时间序列的统计特征和时序特征进行合并，将合并结果作为所述电流时间序列的表征。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述道岔转辙机电流时间序列的特征表示方法的步骤。