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| 专利/申请号： | CN201811213325.2 | 专利名称： | 一种基于近邻成分分析的故障类型识别方法 |
| 申请日： | 2018-10-09 | 申请/专利权人 | 宁波大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06K9/62 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2021-06-15 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN109409425B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 12 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开一种基于近邻成分分析的故障类型识别方法，旨在为各故障类型甄别出相应的故障特征变量及其权重大小后，实施在线故障数据对应故障类型的识别。具体来讲，本发明方法首先利用近邻成分分析这种依赖于单个样本之间近邻关系的算法，逐个找出各故障类型可用数据对比正常工况数据之间出现异常变化的特征变量及其权重系数。其次，在经特征变量加权处理后逐个计算在线故障数据与各个故障类型数据点的之间的距离。最后，通过最小距离识别故障类型。与传统方法相比，本发明方法不仅利用了各故障的特征变量而且还能区分出特征变量之间的重要性程度差异，能充分保证故障类型识别的正确率。因此，本发明方法是一种更为优选的故障类型识别方法。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2021/06/15 | 授权 | |
| 2019/03/26 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201811213325.2 申请日: 2018.10.09 |
| 2019/03/01 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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