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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118209148A
主分类号：G01D18/00
分类号：G01D18/00;G06F18/2415;G06F18/23;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明涉及工业传感与测量技术领域，具体公开了一种受外部干扰变量引起的传感器测量偏差校正方法，包括以下步骤：采集与偏差传感器相关的过程变量数据、引起传感器产生偏差的干扰变量数据以及偏差传感器数据，构成数据集；采用基于中间样本增强的高斯混合聚类方法对干扰数据和偏差传感器数据所构成的数据样本进行聚类，并得到高斯混合模型中各分类子模型的隶属度；选取样本数最多的类别样本作为零偏差样本，其余样本为待校正样本；利用相关过程数据作为输入、零偏差传感器测量值作为标签，采用神经网络进行有监督训练；将聚类信息集成到半监督学习的拉普拉斯矩阵中，以过程数据作为输入训练半监督神经网络，得到偏差样本的校正值。
主权项：1.一种受外部干扰变量引起的传感器测量偏差校正方法，其特征在于，包括采用以下步骤对工业过程受外部变量影响下的传感器测量偏差进行校正：步骤1，采集与偏差传感器相关的过程变量数据、引起传感器产生偏差的干扰变量数据以及偏差传感器数据，构成数据集；步骤2，采用基于中间样本增强的高斯混合聚类方法对干扰数据和偏差传感器数据所构成的数据样本进行聚类，并得到高斯混合模型中各分类子模型的隶属度；步骤3，选取样本数最多的类别样本作为零偏差样本，其余样本为待校正样本；步骤4，利用相关过程数据作为输入、零偏差传感器测量值作为标签，采用神经网络进行有监督训练；步骤5，将聚类信息集成到半监督学习的拉普拉斯矩阵中，以过程数据作为输入训练半监督神经网络，得到偏差样本的校正值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种受外部干扰变量引起的传感器测量偏差校正方法
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