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基于孤立森林算法的燃料电池数据优化处理方法和装置 

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申请/专利权人:同济大学

摘要:本发明涉及一种基于孤立森林算法的燃料电池数据优化处理方法和装置,方法包括:获取燃料电池原始数据,通过孤立森林算法利用随机划分特征空间来隔离数据中的离群值,并设置异常阈值,将高出该值的数据点清除;对燃料电池数据进行拟合,获取拟合后的燃料电池极化曲线;对燃料电池极化曲线进行异常去除效果评估,判断是否满足异常点处理要求。与现有技术相比,本发明提高了异常点检测的准确性和可靠性,能够全面直观地评估异常点去除效果,为燃料电池数据的处理和分析提供了有力的技术支持。

主权项:1.一种基于孤立森林算法的燃料电池数据优化处理方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:获取燃料电池原始数据,通过孤立森林算法利用随机划分特征空间来隔离数据中的离群值,并设置异常阈值,将高出异常阈值的数据点清除;S2:对步骤S1处理后的燃料电池数据进行拟合,获取拟合后的燃料电池极化曲线;S3:对步骤S2得到的燃料电池极化曲线进行异常去除效果评估,判断是否满足异常点处理要求。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 同济大学 基于孤立森林算法的燃料电池数据优化处理方法和装置

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