[發(fā)明專利]一種基于證據(jù)K-NN分類器的設(shè)備狀態(tài)檢測及預(yù)警方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810478420.9 | 申請日: | 2018-05-18 |
| 公開(公告)號: | CN108764088A | 公開(公告)日: | 2018-11-06 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 殷捷 | 申請(專利權(quán))人: | 南京瑞松信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G01R29/26 |
| 代理公司: | 北京方向標(biāo)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11636 | 代理人: | 段斌 |
| 地址: | 210000 江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 傳感器控制信號 預(yù)警 噪聲 設(shè)備狀態(tài)檢測 傳感器信號 控制信號 頻率特性 噪聲頻率 分類器 處理器 警報 最鄰近分類器 警報器 接收傳感器 噪聲檢測 噪聲信號 噪聲影響 檢測 證據(jù) 測量 存儲 中斷 | ||
本發(fā)明公開了一種基于證據(jù)K?NN分類器的設(shè)備狀態(tài)檢測及預(yù)警方法,涉及最鄰近分類器技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明使用處理器接收傳感器控制信號和過程中的噪聲相關(guān)的傳感器信號,識別所述傳感器控制信號的頻率特性,別傳感器控制信號中與傳感器控制信號的頻率特性足夠近而導(dǎo)致測量不準(zhǔn)確的噪聲頻率,檢測在傳感器信號中出現(xiàn)噪聲的噪聲頻率,處理器發(fā)出控制信號使警報器發(fā)出預(yù)警警報,本發(fā)明通過對傳感器控制信號和噪聲信號進(jìn)行區(qū)分和存儲,并通過檢測比較做出判斷,一旦產(chǎn)生噪聲影響就發(fā)出預(yù)警,能夠在進(jìn)行訓(xùn)練時提供噪聲檢測,既不會對訓(xùn)練產(chǎn)生影響,又同時可以區(qū)分噪聲,并及時產(chǎn)生預(yù)警警報,使訓(xùn)練工作可以及時中斷,免得造成大量的時間浪費。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于最鄰近分類器技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于證據(jù)K-NN分類器的設(shè)備狀態(tài)檢測及預(yù)警方法。
背景技術(shù)
K-NN分類器又稱最近鄰分類器,其將學(xué)習(xí)與分類過程融為一起,在分類過程中需要保護所有訓(xùn)練集樣本,對于未知樣本X,首先需要利用某種相似度評價標(biāo)準(zhǔn),從訓(xùn)練集中獲取與其最相似的K個樣本,再利用k個樣本的類別預(yù)測預(yù)測樣本X的類別,因此K-NN算法沒有單獨的學(xué)習(xí)階段,是一種在分類過程中實現(xiàn)學(xué)習(xí)的監(jiān)督分類方法,近鄰法分類,對被識別樣本某個給定近鄰域中的已知類別的學(xué)習(xí)樣本數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計,并以其中數(shù)量最多的那一類作為分類結(jié)果的分類方法。最近鄰分類器把每個訓(xùn)練樣例看做d維空間上的一個點,其中d是屬性個數(shù),給定一個測試樣例z,計算z與每個訓(xùn)練樣例的鄰近度,找出與之最近的k個訓(xùn)練樣例,將這k個訓(xùn)練樣例中出現(xiàn)最多的類標(biāo)號賦給z,顯然,這里k的取值對分類結(jié)果的影響很大:如果kk太小,最近鄰分類器容易受到訓(xùn)練樣例中的噪聲而產(chǎn)生過擬合的影響;如果kk太大,最近鄰分類器容易誤分類,因為最近鄰列表中可能包含遠(yuǎn)離近鄰的數(shù)據(jù)點。因此最近領(lǐng)分類器的最大缺點就是容易受噪聲影響,目前最近領(lǐng)分類器在訓(xùn)練時,并沒有噪聲檢測和預(yù)警功能,一旦發(fā)生噪聲影響,訓(xùn)練用的大量時間就都被白白浪費了。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于證據(jù)K-NN分類器的設(shè)備狀態(tài)檢測及預(yù)警方法,通過對傳感器控制信號和噪聲信號進(jìn)行區(qū)分和存儲,并通過檢測比較做出判斷,一旦產(chǎn)生噪聲影響就發(fā)出預(yù)警,解決了現(xiàn)有的最近領(lǐng)分類器在訓(xùn)練時,并沒有噪聲檢測和預(yù)警功能,一旦發(fā)生噪聲影響,訓(xùn)練用的大量時間就都被白白浪費了問題。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
本發(fā)明為一種基于證據(jù)K-NN分類器的設(shè)備狀態(tài)檢測及預(yù)警方法,所述方法包括:
SS01
使用處理器接收傳感器控制信號和過程中的噪聲相關(guān)的傳感器信號;
SS02
識別所述傳感器控制信號的頻率特性;
SS03
識別傳感器控制信號中與傳感器控制信號的頻率特性足夠近而導(dǎo)致測量不準(zhǔn)確的噪聲頻率;
SS04
檢測在所述傳感器信號中出現(xiàn)噪聲的噪聲頻率;
SS05
處理器發(fā)出控制信號使警報器發(fā)出預(yù)警警報。
進(jìn)一步地,所述方法還包括:
所述傳感器將傳感器控制信號發(fā)送給處理器,所述傳感器為聲音傳感器,所述處理器包括輸入 / 輸出 (I/O) 電路,或者,可以分離地提供 I/O 電路,I/O 電路通過控制電流,以數(shù)字格式或者以模擬格式來發(fā)送信息,在識別所述傳感器控制信號的頻率特性之后,處理器將所述傳感器控制信號的頻率特性存儲于數(shù)據(jù)存儲器中,所述所述數(shù)據(jù)存儲器為非易失性存儲器。
進(jìn)一步地,所述方法還包括:
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