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申请/专利权人：深圳欧晟科连接技术股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于数据分析的柳叶簧性能评价方法，包括：获取柳叶簧的拉力‑形变曲线数据；确定初始聚类半径和第二数据，第二数据为第一数据中的疑似正常数据类别的数据；基于初始聚类半径和第二数据对聚类半径进行迭代更新，基于迭代更新后的聚类半径进行聚类处理得到簇类并对第二数据进行更新；基于第二数据构建第二数据的拟合曲线；基于第二数据的拟合曲线和聚类结果评估迭代更新后终止聚类的终止可能性；基于终止可能性满足预设条件终止迭代聚类；将终止迭代聚类的簇类数据作为拉力‑形变曲线的正常数据并用于评价柳叶簧载流性能。这样，通过迭代聚类半径去除噪声数据，能够准确分析柳叶簧载流性能变化。

主权项：1.一种基于数据分析的柳叶簧性能评价方法，其特征在于，包括：获取第一数据，所述第一数据为所述柳叶簧的拉力-形变曲线数据；基于所述第一数据确定初始聚类半径和第二数据，所述第二数据为第一数据中的疑似正常数据类别的数据；基于所述初始聚类半径和所述第二数据对聚类半径进行迭代更新，基于迭代更新后的所述聚类半径进行DBSCAN聚类处理得到簇类并对所述第二数据进行更新；基于更新后的所述第二数据构建所述第二数据的拟合曲线；基于所述第二数据的拟合曲线和聚类结果评估迭代更新后终止聚类的终止可能性；基于所述终止可能性满足预设条件终止迭代聚类；将所述终止迭代聚类的簇类数据作为拉力-形变曲线的正常数据并用于评价柳叶簧载流性能；其中，对所述第二数据进行更新的步骤包括：步骤a：设置第一聚类半径为所述初始聚类半径；步骤b：对所述第二数据，基于所述第一聚类半径计算迭代后的第二聚类半径；其中，对所述第二数据进行更新的步骤还包括：步骤c：对所述第二数据，基于所述第二聚类半径进行DBSCAN聚类处理，得到簇类；步骤d：将所述第二数据更新为所述簇类的数据，将所述第一聚类半径更新为所述第二聚类半径；重复迭代T次步骤b至步骤d的步骤，T为预设值；其中，基于更新后的所述第二数据构建所述第二数据的拟合曲线，包括：对所述第二数据的每个数据点，计算所述数据点为第一拐点的第一可能性；选择所述第一可能性最大的数据点为所述第一拐点；对所述第二数据的每个数据点，计算所述数据点为第二拐点的第二可能性；选择所述第二可能性最大的数据点为所述第二拐点；对所述第二数据的每个数据点，计算所述数据点为第三拐点的第三可能性；选择所述第三可能性最大的数据点为所述第三拐点；基于所述第一拐点、所述第二拐点、所述第三拐点构建所述第二数据的拟合曲线；其中，拟合曲线的构建方法为：对于所述第一拐点之前的曲线，采用函数S=aF+b进行拟合；对于所述第一拐点和所述第二拐点之间的曲线，采用函数进行拟合；对于所述第二拐点和所述第三拐点之间的曲线，采用函数S=c进行拟合；对于所述第三拐点之后的曲线，采用函数S=1mF+q+h进行拟合；其中，S为形变值，F为拉力值，e为自然常数，a为函数S=aF+b的斜率和b为函数S=aF+b的截距，α、β、k1和γ为函数的通过拟合得到的常数，c为函数S=c的系数，m、q和h为函数S=1mF+q+h的通过拟合得到的常数；其中，基于所述第一聚类半径计算迭代后的第二聚类半径的计算公式为： ；其中，表示数据点A迭代后的所述第二聚类半径，所述数据点A为所述第二数据中的任一点，a表示所述第二数据中的最小拉力值，b表示所述第二数据中的最大拉力值，表示数据点A对应的拉力值，表示所述第一聚类半径，S（F）表示所述第二数据中所有数据点连成的折线构成的函数；其中，所述第一可能性的计算公式如下： 其中，分别表示数据点A属于第一拐点的第一可能性，表示数据点A左侧第个点，表示数据点A右侧第个点，exp表示以e为底的指数函数，表示数据点对应的拉力值，表示所述数据点A与构成的直线的倾斜角，表示数据点A与左侧t个数据分别构成的直线的倾斜角平均值，t为预设值；其中，所述第二可能性的计算公式如下： 其中，分别表示数据点B属于第二拐点的第二可能性，表示数据点B左侧第个点，表示数据点B右侧第个点，exp表示以e为底的指数函数，表示数据点B的形变值，表示数据点的形变值，表示数据点的形变值，t为预设值；其中，所述第三可能性的计算公式如下： 其中，分别表示数据点C属于第三拐点的第三可能性，表示数据点C左侧第个点，表示数据点C右侧第个点，exp表示以e为底的指数函数，表示数据点的形变值，表示数据点C的形变值，表示数据点的形变值，t为预设值；其中，所述终止可能性的计算公式如下： 其中，表示第k次迭代更新的第一聚类半径属于终止聚类的终止可能性，exp表示以e为底的指数函数，表示第k次聚类后簇类内的数据数量，表示第k-i次聚类后簇类内的数据数量，k＞n，n为预设值，表示所述第二数据的第j个数据到所述第二数据的所述拟合曲线的距离。

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