[发明专利]一种基于集成学习的智能控制系统异常预测方法有效
| 申请号： | 201911047221.3 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110716496B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 李千目;吕超贤;王仕豪;邱天;蔡俊辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G05B19/401 | 分类号： | G05B19/401 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的智能控制系统异常预测方法。该方法包括以下步骤：基于个体学习器对传感器采集到的样本数据进行训练；重复训练多个个体学习器，直到个体学习器数量达到标准数量T；将T个个体学习器进行加权结合，通过动态规划方法确定各个体学习器的权重，并采用加性模型得到个体学习器的线性组合；基于该线性组合，最小化指数损失函数，从而最小化异常分类错误率。本发明提高了智能控制系统异常预测的准确率和计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 智能 控制系统 异常 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习的智能控制系统异常预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、基于个体学习器对传感器采集到的样本数据进行训练；/n步骤2、重复训练多个个体学习器，直到个体学习器数量达到标准数量T；/n步骤3、将T个个体学习器进行加权结合，通过动态规划方法确定各个体学习器的权重，并采用加性模型得到个体学习器的线性组合；/n步骤4、基于该线性组合，最小化指数损失函数，从而最小化异常分类错误率。/n
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