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申请/专利权人：江铃汽车股份有限公司

摘要：本发明提供一种车辆ECU故障关联关系挖掘方法，涉及智能网联汽车领域。具体挖掘方法包括两个部分，第一个部分是对已有数据进行数据清洗及数据建模，第二个部分是分别计算出所有的频繁项集的支持度和计算出所有频繁项集产生的关联规则，所述数据建模使用车辆远程上报的数据集合。本发明能够高效的找到多个ECU故障之间的关联关系，并根据其关联关系找到其源故障，提升车辆ECU故障的定位效率以及缩短车辆整体的维修时间，并且与现有凭借经验的故障排查方式对比，本发明以更高的计算效率，找到ECU故障之间的关联关系，并找到其源故障，提升车辆ECU故障的定位效率以及缩短车辆整体的维修时间。

主权项：1.一种车辆ECU故障关联关系挖掘方法，具体挖掘方法包括两个部分，第一个部分是对已有数据进行数据清洗及数据建模，第二个部分是分别计算出所有的频繁项集的支持度和计算出所有频繁项集产生的关联规则，其特征在于：所述数据建模使用车辆远程上报的数据集合，将每辆车的车辆故障数据进行数据清洗，在故障未消除前的时间段产生的所有故障的集合取其最大集合作为频繁项集，其子集不纳入数据项，且任一故障消除后重新计算，取其任一故障消除后的最大集合作为频繁项集，直至后续无故障消除或无故障；其中，所述分别计算出所有的频繁项集的支持度和计算出所有频繁项集产生的关联规则包括：使用支持度属性进行定量评估频繁项集的频繁覆盖度，其中，支持度也称覆盖度，为数据集中包含此项集的百分比，supportA→B＝PA∪B,supportA→B为由A属性同时产生B属性的性，置信度为：，使用置信度定量评估频繁项集的准确度，confidenceA→B为以A属性同时产生B属性的可信度；具体将车辆故障数据属性进行编号，将所有车辆故障属性编号为数据{1,2,3,4,5}，所述项集共有数据集[3],[1,3],[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5],[1,3,4],[2,4,5]，根据频繁项集的计算方法可得{support[5]:0.5,support[3]:0.75,support[1,2]:0.125,support[1,5]:0.125,support[3,5]:0.25,support[4]:0.375,support[2,3]:0.25,support[2,5]:0.5,support[1]:0.5,support[1,3]:0.5,support[2]:0.5}，根据置信度的计算方法，将置信度最小值设置为0.5时可得规则[support[3],support[1],0.6666666666666666,support[1],support[3],1.0,support[5],support[2],1.0,support[2],support[5],1.0]。

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