1、隨著我國高速動車組的大規(guī)模投入使用，動車組成為了鐵路客運與貨運的重要工具。伴隨著運行時間和運行里程的增長，動車組運營已經(jīng)積累了海量的運營數(shù)據(jù)和豐富的運維經(jīng)驗。但目前我們面臨的問題是這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗還不能直接有效的被運維人員利用。與此同時動車組在長期運行過程中難免會發(fā)生故障，如何保障動車組的高效安全運行成為動車組運維工作的重中之重。
　　針對上述問題，本文研究和實現(xiàn)了高速動車組運維智能決策知識庫，用于指導(dǎo)動車組運維決策。知識庫的建立能

2、夠?qū)崿F(xiàn)知識的錄入、共享交流等。
　　針對目前海量數(shù)據(jù)的情況以及運維要求快速反應(yīng)的特點，本文對知識庫中用到的關(guān)鍵技術(shù)做出以下改進:
　　(1)改進知識發(fā)現(xiàn)過程中現(xiàn)有的Fp-growth算法，針對當前算法中的不足做出改進。
　　(2)將改進后的Fp-growth算法Map-Reduce并行化，對每個結(jié)點構(gòu)造頻繁模式樹進行遞歸挖掘，再合并局部頻繁項目集得到全局頻繁項集。
　　(3)改進知識檢索技術(shù)，本文采用基于字典的正

3、向最大匹配分詞算法，使用hash機制組織運維詞典詞庫，設(shè)計實現(xiàn)了中文分詞模塊。
　　經(jīng)實驗驗證本文改進后的Fp-growth算法在時間性能和空間性能兩方面都得到了很好的提升，通過對改進后Fp-growth算法的Map-Reduce并行化，提高了數(shù)據(jù)的處理速度，并且算法具有很好的加速比和良好的擴展性。同時中文分詞技術(shù)的使用能夠幫助運維人員高效的從知識庫中獲取知識。
　　本系統(tǒng)設(shè)計了知識庫的規(guī)則庫和事實庫，創(chuàng)建了知識庫的更新模塊