【摘 要】
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为了提高发动机冷试检测的准确率,将支持向量数据描述应用于正常域设计。基于尾部关联性选择关联参数,针对数据的特点改进了SVDD参数优化方法,实现了SVDD边界形成算法,提出增
【机 构】
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上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心,上海交通大学上海市数字化汽车车身工程重点实验室,
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为了提高发动机冷试检测的准确率,将支持向量数据描述应用于正常域设计。基于尾部关联性选择关联参数,针对数据的特点改进了SVDD参数优化方法,实现了SVDD边界形成算法,提出增量学习策略应对学习过程样本量巨大的问题。实例测试结果表明新型正常域降低了漏报率,并指出误报率将随着样本的引入降低并趋于稳定。
In order to improve the accuracy of engine cold test, the support vector data description is applied to normal domain design. According to the characteristics of the data, the SVDD parameter optimization method is improved based on the tail correlation, and the SVDD boundary formation algorithm is implemented. The incremental learning strategy is proposed to deal with the huge sample size of the learning process. The example test results show that the new normal domain reduces the false negative rate, and points out that the false positive rate will decrease and stabilize with the sample introduction.
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