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文档简介
本发明公开了一种轿车轮胎成型鼓误差分过多种传感器组合实时采集轮胎成型过程中的2通过多种传感器组合实时采集轮胎成型过程中的工艺参数数据,并对基于提取的特征参数,使用数据挖掘技术和机器学习算通过多层次小波变换提取信号中的不同频率成分,利用每个尺度的;其中,Wy,awr(an,bn)表示经过多层次小波变换后的特征提an和平移因子bn捕捉信号的不同频段特征;ci表示;波变换提取的第i个工艺参数的频域特征;R(f)表示第i个工艺参数在频域上的特征;表示与第i个频率成分相关的加权系数;X(I)表示通过快速傅里叶变换FFT提取的第i个工艺3;;个簇的中心;6(y,)表示指示函数,若样本i被分配到簇j,则,否则为0;;其中,CV表示交叉验证的结果,是模型性能的平均损失,在每次验证过程中,选择8.一种轿车轮胎成型鼓误差分析系统,基于权4基于预处理后的数据,通过信号处理技术提取与轮胎成型鼓误差对应的特征参5取与轮胎成型鼓误差对应的特征参数包括,通过快速傅里叶变换FFT及小波变换对信号进;;通过小波变换提取的第i个工艺参数的频域特征;R(f)表示第i个工艺参数在频域上的特征;表示与第i个频率成分相关的加权系数;X(I)表示通过快速傅里叶变换FFT提取的第i;;6示第j个簇的中心;6(y,)表示指示函数,若样本i被分配到簇j,则6(y,i)=1,否则为0;;7[0026]所述提取与轮胎成型鼓误差对应的特征参数包括,通过快速傅里叶变换FFT及小8;;;通过小波变换提取的第i个工艺参数的频域特征;R(f)表示第i个工艺参数在频域上的特征;表示与第i个频率成分相关的加权系数;X(I)表示通过快速傅里叶变换FFT提取的第i;;示第j个簇的中心;6(y,)表示指示函数,若样本i被分配到簇j,则6(y,i)=1,否则为0;通过Apriori算法发现频繁出现的项集并生成关联规则,用于预测成型鼓几何误9;;其中,f(x)表示预测结果,即基于输入特征x得到的成型鼓几何误差的预测值;;林中的决策树数量;he(x)表示第t棵决策树的预测结果,每棵树根据输入特征x输出一个;W,W2,…,W表示神经网络每一层的权重矩阵,控制着不同层对输入特征X的变换;;选择k-1个子集作为训练集,剩下的一个子集作为验证集;LOSS(x,yi[0033]这些计算机程序指
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