[发明专利]基于慢特征分析和隐马尔科夫的健康状态评估方法在审
| 申请号： | 202011187702.7 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112348072A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 程超;王萌;王艳 | 申请（专利权）人： | 长春工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于慢特征分析与隐马尔科夫模型相结合的健康状态评估模型方法，具体属于自动检测技术领域。本方法分为数据处理，数据分析与状态评估三部分：在数据处理过程中，首先对影响控制因素进行了分析，并对数据去燥处理；接着在数据分析过程中，利用慢特征分析对数据进行降维并筛选出最慢度特征，同时基于慢特征细化引入相关度函数拟合以达到特征选择的目的；状态评估过程主要是基于历史数据信息与专家经验知识对数据进行指标规划与健康分类，通过建立隐马尔科夫健康状态评估模型完成对慢特征的建模，完成对数据训练与评估的目的。经案例仿真分析发现，本发明所提方法达到了对系统健康状态评估的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分析 隐马尔科夫 健康 状态 评估 方法 | ||
【主权项】：
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