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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及基于多类型聚类的冷试测试异常检测方法及系统，包括以下步骤：获取发动机的进气真空度最小值、扭矩最大值和排气压力最大值参数，构建冷试测试数据库；基于冷试测试数据库中的数据进行聚类，得到异常参数簇团与正常参数簇团；利用改进的聚类方法对异常参数簇团进行聚类，划分异常数据的类型，具体为：以异常参数簇团中的异常点为聚类对象，对各异常点到聚类中心的距离及各异常点到正常簇团中心的距离，进行加权求和作为相似度，以所有聚类点的相似度之和作为适应度函数，得到各自的聚类中心及相应的异常参数簇团，基于冷试测试数据的相似度判断异常参数簇团的类型。对于提高柴油机的装配质量具有极其重要的作用。
主权项：1.基于多类型聚类的冷试测试异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取发动机的进气真空度最小值、扭矩最大值和排气压力最大值参数，构建冷试测试数据库；基于冷试测试数据库中的数据进行聚类，得到异常参数簇团与正常参数簇团；利用改进的聚类方法对异常参数簇团进行聚类，划分异常数据的类型，具体为：以异常参数簇团中的异常点为聚类对象，对各异常点到聚类中心的距离及各异常点到正常簇团中心的距离，进行加权求和作为相似度，以所有聚类点的相似度之和作为适应度函数，得到各自的聚类中心及相应的异常参数簇团，基于冷试测试数据的相似度判断异常参数簇团的类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多类型聚类的冷试测试异常检测方法及系统
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