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本发明涉及一种自适应PCA模型建立方法,在传统PCA模型中加入了自适应离群点剔除方法,以训练数据在残差空间的投影向量—残差向量的距离平方和监控限阈值大小作为离群点的检测依据,即当某采样数据的主元分析Q统计量高于监控限阈值,则认为该数据异常,认定为离群点,应从训练矩阵中剔除,采用自适应循环方法剔除所有循环中的异常数据,对训练矩阵进行重复压缩,直至训练矩阵所有样本的监控指标Q统计量都低于阈值。同时,还涉及了基于自适应PCA的超声加工局部放电检测方法,通过离群点剔除大幅度降低监控指标Q统计量的阈值,可
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112763859 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202011398286.5
(22)申请日 2020.12.04
(71)申请人 绍兴精宸智能科技有限公司
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