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申请/专利权人：常熟理工学院

摘要：本发明涉及轮胎数据处理技术领域，具体涉及一种基于智能轮胎技术的轮胎爆胎预警系统及方法。本发明根据权重差异获得每个原始轮胎数据的权重变化程度；结合每个轮胎异常数据预设范围内的数据比例获得每个轮胎异常数据的优选程度，进而扩充数据；将扩充数据与原始数据作为轮胎状态数据；根据一定时间内的数据波动获得每个数据的数据变化程度；根据弱分类器的每个数据的数据变化程度与权重，获得每个弱分类器的分类误差率，结合数据分布获得弱分类器的权重系数，进而生成强分类器；利用强分类器进行轮胎爆胎预警。本发明平衡了轮胎的正常数据与异常数据的数量，提升了分类器的质量，进而提高了轮胎爆胎预警的准确性。

主权项：1.一种基于智能轮胎技术的轮胎爆胎预警系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于获取车辆行驶时期中每个采样时刻的原始轮胎数据；所述原始轮胎数据包括轮胎正常数据与轮胎异常数据；数据扩充模块，用于获得每次迭代集成训练后每个所述原始轮胎数据的状态数据权重；根据相邻两次训练后每个原始轮胎数据的状态数据权重差异，获得每个原始轮胎数据的权重变化程度；根据每个轮胎异常数据的预设范围内，原始轮胎数据的所述权重变化程度与数据分布特征，获得每个轮胎异常数据的优选程度；根据每个轮胎异常数据的优选程度获得所有扩充异常数据；强分类器获取模块，用于将所有所述原始轮胎数据与所有所述扩充异常数据合并，获得轮胎状态数据；根据每个所述原始轮胎数据在预设时间范围内的数据波动特征，获得每个所述轮胎状态数据的数据变化程度；对所述轮胎状态数据进行迭代集成训练，每次训练过程存在一个弱分类器；根据每个弱分类器中所述轮胎状态数据的数据变化程度与状态数据权重，获得每个弱分类器的分类误差率；根据每个弱分类器的分类误差率与数据分布特征，获得每个弱分类器的权重系数；结合弱分类器与弱分类器的权重系数生成强分类器；轮胎爆胎预警模块，用于利用所述强分类器对轮胎爆胎进行预警；所述优选程度的获取方法包括：在每个轮胎异常数据为中心的预设范围内，计算所有原始轮胎数据的权重变化程度的平均值作为预设范围内原始轮胎数据的整体权重参数；将预设范围内所有轮胎异常数据分到一个数据组中，将预设范围内所有轮胎正常数据分到一个数据组中，将数量最少的数据组作为最小数量数据组，将数量最多的数据组作为最大数量数据组；将最小数量数据组的数据数量与最大数量数据组的数据数量之间的比值作为每个轮胎异常数据预设范围内的数据均衡程度；将每个轮胎异常数据的预设范围内原始轮胎数据的所述整体权重参数与所述数据均衡程度之间的最大值，作为每个轮胎异常数据的优选参数；将每个轮胎异常数据的所述优选参数与所述权重变化程度的乘积作为每个轮胎异常数据的优选程度；所有扩充异常数据的获取方法包括：根据每个轮胎异常数据的优选程度获得每个轮胎异常数据的抽样权重；利用所述抽样权重对原始轮胎数据中的所有轮胎异常数据进行加权随机抽样，获得抽样轮胎异常数据；对抽样轮胎异常数据求平均，获得每个扩充异常数据；获取第一个扩充异常数据的优选程度；根据第一个扩充异常数据与所有轮胎异常数据的优选程度进行重复加权随机抽样，直至扩充异常数据以及轮胎异常数据的数量和，与轮胎正常数据的数量相同为止，获取所有扩充异常数据。

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