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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明适用于故障测试技术领域，提供了一种基于随机遮盖扰动的飞行数据异常参数定位模型训练方法、异常参数定位方法，通过在正常数据样本中执行随机遮盖操作，来获取海量异常样本，既解决了本领域有标签的异常参数样本少的问题，又能保证异常样本的真实性和有效性，基于这些经处理的样本可以训练得到更精确的预测模型。利用该预测模型，可以精确定位到异常参数类型，并且在参数含时间标签时，还可以精确定位到异常时间点，极大地减少了排除故障的时间。
主权项：1.一种基于随机遮盖扰动的飞行数据异常参数定位模型训练方法，其特征在于，采用如下方法获取训练样本：获取原始训练样本Dtrain，，将所述原始训练样本中的样本从时间上打乱，并以batch形式组织；Xt为第t个原始输入样本，其值为t时刻之前一个滑窗范围的飞行参数集合；Yt为第t个原始输出样本，其值为t时刻的飞行参数集合；每一个飞行参数集合中含有N个飞行参数；选取遮盖参数集合M1：随机选取第一比例，，为均匀分布；从N个飞行参数中随机抽取个飞行参数组成遮盖参数集合M1；注入随机噪声以及进行常值遮盖：选择第二比例，；从集合M1中选择个飞行参数组成M2，M1中的剩余参数组成M3；将M2中的每个飞行参数的值加上一个对应的随机噪声ε，形成集合M2’；将M3中的每一个飞行参数都替换为一个对应的常值，所述常值为该飞行参数在正常范围内的随机值，形成集合M3’；则集合M1经处理后形成集合M1’；将原始训练样本中每个飞行参数集合的M1替换为M1’组成训练样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于随机遮盖扰动的飞行数据异常参数定位模型训练方法、异常参数定位方法
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