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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于信息融合技术领域，涉及一种归一化曲线伪证据识别方法，以数控车床机械故障诊断为例进行阐述，具体包括下述步骤：1、构建基本信任分配函数；2、伪证据的识别。本发明一种归一化曲线伪证据识别方法，该方法归一化证据和目标状态之间的距离，通过曲线将伪证据凸显出来，识别伪证据。数据处理直观，过程操作简单，可视化结果方便判别伪证据。
主权项：1.一种归一化曲线伪证据识别方法，包括下述步骤：步骤一、构建基本信任分配函数；步骤二、伪证据的识别；步骤一中构建基本信任分配函数的方法如下：假设已知描述数控车床机械部件故障状态特征矩阵F： 式中，Fi表示第i类故障状态，i＝1，2，…，n；fij表示第i类故障的第j个故障特征，j＝1，2，…，n；数控车床机械部件运行状态特征提取矩阵为C： 式中，Ck表示第k个状态特征k＝1,2,…,M；ckl表示第k个状态特征中的第l个特征l＝1,2,…,m；由Euclid距离公式计算状态特征与故障状态间距离dki： 式中，dki表示第k个状态特征与第i个故障状态之间的距离；fil+k-1m表示第i类故障的第l+k-1m个故障特征；令dki′＝1dki，进行归一化进一步分析得到基本信任分配函数P： 式中，Pk为对第k个状态特征对数控车床机械部件故障状态识别的基本信任分配函数集；pki为第k个状态特征识别为第i个故障状态的基本信任分配函数；步骤二中伪证据的识别过程如下：根据Euclid距离公式计算证据和目标状态之间的距离，距离归一化处理，用曲线进行表示；通过式3可以得到证据与各个故障状态之间的距离，对距离dki进行归一化处理，用d′表示处理后的归一化结果，并通过曲线表示出来，通过观察曲线分布，与其他曲线分布存在明显走势差别的即为伪证据距离曲线；通过识别异常曲线，凸显异常距离，识别伪证据；
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权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种归一化曲线伪证据识别方法
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