[发明专利]为分类学习变换测量数据

权利要求书

1、一种方法，用于将测量数据变换到可接受的范围[1，u]，以便由给定分类学习类型的学习机来输入，包括步骤：

采用至少一个预定的参数化变换组合(502)一个至所述可接受范围[1，u]的参数化变换，其降低了在不可靠数据的高灵敏度区域中的灵敏度，因此所述学习机不使用满足关于不可靠性和不期望性的预定标准的差值；

使用所述组合变换将一组测量数据(702)变换(703)到所述可接受范围[1，u]；

测试(503)所述变换后的数据是否不满足预定标准，直至满足停止标准为止，重复执行以下步骤：

-调整(705)所述参数化组合变换的至少一个参数(504)，并且

-执行所述变换步骤和测试步骤；

如果所述变换后的数据满足(704)从由预定标准和预定停止条件构成的组中选出的一个条件(505)，就输出所述变换后的测量数据。

2、如权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个预定的参数化变换(701)从由恒等交换和S形变换构成的组中选出，

在所述恒等交换中，

变换后的_x＝x

所述S形变换包含参数p2和p3，其中，

p2＝S形的上限

p3＝S形的伸展

变换后的_x＝p2/(1-exp(-p3*x))。

3、如权利要求2所述的方法，其中，所述组合步骤(502)进一步包括首先执行参数化高斯(703)变形，其包含所述测量数据x的参数p1，其中，

p1＝高斯宽度参数

x＝x-(x*exp(-x*x/p1))。

4、如权利要求3所述的方法，其中，所述分类学习类型是多层感知器(MLP)，并且所述范围[1，u]是[0，1]。

5、一种设备(500)，用于对测量数据进行变换，以便由给定分类学习类型的学习机来输入，包括：

组合变换模块(502)，其分析所述测量数据，并基于所述分析使用包含至少一个预定参数的至少一个预定参数化变换来组合一个参数化变换，并且以此将测量数据变换到对于所述分类学习类型而言可接受的范围[1，u]；

存储器(510)，连接到所述组合变换模块，用于存储所述预定参数、待变换的所述测量数据、以及结果产生的变换后数据输出；以及

变换后数据处理模块(503)，其确定所述变换后数据是否满足预定的满足标准，并调整所述预定参数，并且以此再次变换所述测量数据，直至满足从由停止标准和所述预定满足标准构成的组中选出的一个条件(505)为止，其中，所述变换后数据输入是至少一个输出，并存储在所述存储器(510)中。

6、如权利要求5所述的设备(500)，其中，所述至少一个预定参数化变换(701)是从由恒等交换和S形变换构成的组中选出的，

在所述恒等交换中，

x＝测量数据

变换后的_x＝x

所述S形变换包含参数p2和p3，其中

p2＝S形的上限

p3＝S形的伸展

变换后的_x＝p2/(1-exp(-p3*x))。

7、如权利要求6所述的设备(500)，其中，所述组合变换模块(502)进一步被配置为首先执行参数化高斯变形(703)，其包含所述测量数据x的参数p1，其中

p1＝高斯宽度参数

x＝x-(x*exp(-x*x/p1))。

8、如权利要求7所述的设备(500)，其中，所述分类学习类型是多层感知器(MLP)，并且所述范围[1，u]是[0，1]。

9、一种系统(600)，用于对测量数据进行变换，以便由给定分类学习类型的学习机输入，包括：

测量值收集子系统(601)，用于收集并输出测量数据；

测量值分析子系统(602)，包括测量值变换子系统(500)和测量值分析算法子系统(603)，并且所述测量值分析子系统(602)被配置为接收所述测量值收集子系统(601)的所述测量数据输出(501)，在数据库/存储器(510)中存储接收到的数据，用所述测量值变换子系统(500)将所述接收到的数据变换到作为所述学习机的输入而言可接受的范围[1，u]，用所述测量值分析算法子系统(603)分析所述测量数据(706)，并将变换后的数据及其分析存储在所述数据库存储器(510)中。