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International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Édition 32 (2022): Edition 3 (September 2022)
Accès libre
An SFA–HMM Performance Evaluation Method Using State Difference Optimization for Running Gear Systems in High–Speed Trains
Chao Cheng
Chao Cheng
,
Meng Wang
Meng Wang
,
Jiuhe Wang
Jiuhe Wang
,
Junjie Shao
Junjie Shao
et
Hongtian Chen
Hongtian Chen
| 08 oct. 2022
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Édition 32 (2022): Edition 3 (September 2022)
Recent Advances in Modelling, Analysis and Implementation of Cyber-Physical Systems (Special section, pp. 345-413), Remigiusz Wiśniewski, Luis Gomes and Shaohua Wan (Eds.)
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Publié en ligne:
08 oct. 2022
Pages:
389 - 402
Reçu:
04 juil. 2021
Accepté:
24 mars 2022
DOI:
https://doi.org/10.34768/amcs-2022-0028
Mots clés
slow feature analysis (SFA)
,
performance evaluation
,
hidden Markov model (HMM)
,
running gear systems
© 2022 Chao Cheng et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Chao Cheng
Institute of Computer Science and Engineering Changchun University of Technology
China
National Railway Passenger Car System Integration Engineering Technology Research Center, CRRC Changchun Railway Vehicles Co., Ltd
China
Meng Wang
Institute of Computer Science and Engineering Changchun University of Technology
China
Jiuhe Wang
Institute of Computer Science and Engineering Changchun University of Technology
China
Junjie Shao
National Railway Passenger Car System Integration Engineering Technology Research Center, CRRC Changchun Railway Vehicles Co., Ltd
China
Hongtian Chen
Department of Chemical and Materials Engineering, University of Alberta
Edmonton, Canada