[发明专利]一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法有效
| 申请号： | 202111399279.1 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN113822257B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 胡勇;彭六保;曾志生;荆云砚 | 申请（专利权）人： | 航天智控（北京）监测技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京巨弘知识产权代理事务所(普通合伙) 11673 | 代理人： | 赵洋 |
| 地址： | 100095 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于无量纲特征结合虚拟样本的异常点检测方法，首先通过提取振动信号的无量纲参数降低不同设备对异常样本的影响，再通过数据标准化消除不同特征之前的尺度影响，然后通过对异常样本的支持向量应用虚拟样本技术获得一定数量的虚拟样本，提高了训练样本数量，利用支持向量机训练模型，提高训练模型的推广能力提高了分类模型的推广能力。本方法利用时域无量纲特征建模，消除不同设备振动数据的尺度影响，利用支持向量的稀疏性进行插值获取足够多虚拟样本，使插值后的样本和原有样本的保持近似一致的概率分布；基于支持向量机建立分类模型，对小样本学习具有很好的泛化性能，提高了异常振动信号识别的鲁棒性，可有效用于实时工业监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量纲 特征 结合 虚拟 样本 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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