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公开(公告)号：CN116680526A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310581422.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 一种基于样本最近邻信息缺失值填补的汽车故障诊断系统，包括：数据归一化模块、特征填补顺序计算模块、数据填补模块、数据反归一化模块与故障诊断输出模块，本发明首先对接收的不完整数据集进行归一化；之后，系统基于F检验(F‑test)确定数据特征填补顺序；之后，系统基于不完整样本的最近邻信息，对其包含的缺失值按照特征填补顺序进行填补；在填补后，系统对数据集进行反归一化，并输出完整的汽车故障数据集；最后，系统建立XGBoost(极端梯度提升树)模型，并使用获取的完整数据集对其进行训练，最终实现高精度的汽车故障诊断。
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