【摘 要】
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基于核密度估计的实时剩余寿命预测,不对数据分布形式做任何假设,而从数据本身出发研究其分布特征,避免了现有许多数据驱动方法需要进行模型结构假设及参数估计,但会导致寿命
【机 构】
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太原科技大学工业与系统工程研究所,中北大学大数据与视觉计算研究所
【基金项目】
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国家青年科学基金资助项目(61703297,71701140),山西省青年科学基金资助项目(201601D021065,201601D021082),校博士启动基金资助项目(20152022,20152021)
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基于核密度估计的实时剩余寿命预测,不对数据分布形式做任何假设,而从数据本身出发研究其分布特征,避免了现有许多数据驱动方法需要进行模型结构假设及参数估计,但会导致寿命预测不够准确的问题,而传统核密度估计用于有界变量的概率密度估计时,会在区间边界处产生估计偏差,进而影响剩余寿命预测的准确性。针对以上问题,本文提出一种基于核微分同胚估计的实时剩余寿命预测方法。该方法利用微分同胚变换将有界随机变量变换到整个实数域,从而转换为传统意义上的核密度估计问题进行求解。最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性,并对最优初
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技